Intelligence artificielle : miracle technologique ou menace invisible ? Découvrez les deux visages d’un pouvoir qui transforme nos vies.

 

 

Arthur C. Clarke : « Toute technologie suffisamment avancée est indiscernable de la magie. »

I.               Introduction : L’IA, entre fascination technologique et crainte éthique

1.    Une révolution discrète mais omniprésente

Dans le silence de nos routines, une révolution se joue. Elle n’émet ni fracas de machines, ni éclats d’annonces fracassantes : elle se glisse, subtile, dans nos recherches Google, dans nos GPS, dans la voix chaleureuse de nos assistants vocaux. L’intelligence artificielle (IA) est déjà partout — dans nos smartphones, nos voitures, nos soins médicaux — mais rares sont ceux qui en saisissent réellement l’ampleur.

C’est une révolution « douce », presque invisible, qui transforme en profondeur les structures sociales, économiques, cognitives. Elle fait déjà évoluer notre manière de consommer, de nous déplacer, d’apprendre, d’interagir. Et pourtant, beaucoup ignorent qu’ils vivent avec l’IA, chaque jour.

Ce caractère ubiquitaire et discret de l’IA est ce qui la rend si puissante. Car comme le soulignait l’auteur britannique Arthur C. Clarke : « Toute technologie suffisamment avancée est indiscernable de la magie. » L’IA, aujourd’hui, est cette magie moderne qui s’immisce dans nos vies… pour le meilleur, mais parfois aussi pour le pire.

2.    Pourquoi parler d’un « pouvoir aux deux visages » ?

Comme tout outil puissant, l’IA reflète les intentions de ceux qui la conçoivent, l’alimentent et l’utilisent. D’un côté, elle promet des avancées scientifiques, médicales, environnementales et éducatives sans précédent. De l’autre, elle soulève des peurs légitimes : surveillance généralisée, manipulation des opinions, renforcement des inégalités, déshumanisation des relations.

Ce double visage de l’IA s’apparente au mythe du docteur Frankenstein, dans lequel la créature échappe à son créateur. Ou encore à Prométhée, qui dérobe le feu sacré des dieux pour le donner aux hommes, suscitant autant d’admiration que de crainte.

Ce n’est pas tant la technologie en elle-même qui est en cause, mais l’usage qu’on en fait, les intentions qui la guident, les valeurs qui l’encadrent — ou non. L’IA est un miroir de nos sociétés : elle peut être un levier d’émancipation ou un outil de domination. Voilà pourquoi elle est un pouvoir aux deux visages.

II.           Les origines de l’intelligence artificielle : une ambition humaine ancienne

1.    De la mythologie aux premiers automates : le rêve de créer l’intelligence

L’idée de reproduire artificiellement l’intelligence humaine ne date pas du XXIe siècle. Elle traverse les âges, les civilisations, les récits fondateurs. Dans la mythologie grecque, Héphaïstos forge des serviteurs en or, capables de penser et d’agir. Le golem de la tradition juive, cette créature d’argile animée par un mot sacré, reflète cette même volonté de créer une forme de vie artificielle au service de l’homme.

Au siècle des Lumières, les automates mécaniques fascinent les élites européennes. Le joueur d’échecs de Von Kempelen, bien que truqué, symbolise ce rêve d’une intelligence autonome. La machine est alors perçue comme un prolongement de l’homme, un outil susceptible d’imiter ses facultés cognitives.

Ce désir d’imitation touche au cœur de notre identité : qu’est-ce qui nous définit en tant qu’humains, si une machine peut nous ressembler ? Cette question, profondément philosophique, continue de hanter les débats contemporains sur l’IA.

2.    Alan Turing, Marvin Minsky et les pionniers de la pensée artificielle

C’est au XXe siècle que ce rêve devient projet scientifique. Alan Turing, mathématicien et cryptologue de génie, pose en 1950 la question fondatrice : « Les machines peuvent-elles penser ? » Son fameux test de Turing propose un critère pour juger de l’intelligence d’une machine : sa capacité à imiter la pensée humaine au point de devenir indiscernable.

Puis viennent les pionniers de l’intelligence artificielle : Marvin Minsky, John McCarthy, Norbert Wiener, qui développent les premières théories de l’automatisation cognitive. En 1956, la conférence de Dartmouth marque officiellement la naissance de l’IA comme champ de recherche.

Ces chercheurs ne cherchent pas seulement à programmer des machines, mais à comprendre l’intelligence humaine pour mieux la simuler. Ils posent ainsi les fondations d’un champ interdisciplinaire, mêlant informatique, linguistique, neurosciences, logique et psychologie cognitive.

Qu’est-ce qui nous définit en tant qu’humains, si une machine peut nous ressembler ?

III.        L’essor fulgurant de l’IA dans notre quotidien

1.    De la recommandation Netflix à la conduite autonome : quand l’IA devient invisible

Ce qui frappe aujourd’hui, c’est la banalisation de l’IA dans nos vies. Elle n’est plus cantonnée aux laboratoires ou aux romans de science-fiction. Elle s’est invitée dans nos loisirs (YouTube, Spotify, Netflix), nos déplacements (Waze, Tesla), notre alimentation (UberEats, Frichti), nos communications (chatbots, filtres vocaux)…

Prenons l’exemple de la recommandation algorithmique : elle analyse notre comportement, nos clics, nos préférences, pour proposer des contenus personnalisés. L’algorithme de Netflix, par exemple, retient plus de 1 000 signaux comportementaux pour ajuster son offre — et influence jusqu’à 80 % des programmes regardés.

Mais cette invisibilité pose question : qui décide ce que nous voyons, lisons, consommons ? L’IA modèle nos choix sans que nous en ayons conscience, ce qui soulève des enjeux éthiques cruciaux.

2.    Une technologie en constante évolution : machine learning, deep learning, IA générative

L’IA moderne ne se contente plus d’exécuter des instructions : elle apprend à partir des données. Le machine learning lui permet d’améliorer ses performances sans programmation explicite. Le deep learning, en s’inspirant du cerveau humain, repose sur des réseaux neuronaux artificiels qui détectent des patterns complexes.

L’émergence des IA génératives, comme GPT ou DALL·E, bouleverse encore plus les frontières : elles sont capables de créer des textes, des images, des vidéos, avec une fluidité qui défie l’entendement. On entre dans une ère où l’IA n’imite plus seulement, mais invente.

Selon le MIT Technology Review, l’IA générative pourrait représenter un marché de plus de 100 milliards de dollars d’ici 2030, en touchant tous les secteurs : journalisme, design, publicité, éducation, recherche.

IV.        Un outil de progrès pour la science, la santé et l’environnement

1.    Médecine prédictive, diagnostic assisté : l’IA sauve des vies

En santé, l’IA est déjà une révolution en marche. Elle permet d’anticiper les maladies, d’affiner les diagnostics, de personnaliser les traitements. Par exemple, l’algorithme DeepMind Health, développé par Google, peut détecter des anomalies oculaires aussi précisément qu’un ophtalmologue.

Des chercheurs du MIT ont mis au point un modèle capable de prédire le cancer du sein cinq ans avant son apparition clinique, avec une précision supérieure à celle des radiologues.

L’IA aide également à analyser les IRM, à optimiser les parcours de soins, à réduire les erreurs médicales. Selon une étude de la Harvard Medical School (2020), l’usage de l’IA pourrait réduire de 30 % le taux d’erreurs de diagnostic dans certains domaines.

2.    Prévoir les catastrophes climatiques et optimiser les énergies vertes

Face à l’urgence climatique, l’IA est un allié précieux. Elle permet de modéliser les effets du changement climatique, de détecter les risques de catastrophes naturelles, de prédire la qualité de l’air ou les périodes de sécheresse.

Des algorithmes sont utilisés pour optimiser la consommation énergétique des bâtiments, prédire la production solaire ou éolienne, ajuster les réseaux électriques intelligents.

Le programme ClimateAI, par exemple, utilise l’IA pour aider les agriculteurs à anticiper les effets climatiques sur les cultures. À l’échelle planétaire, l’IA est un outil d’adaptation et de résilience environnementale.

3.    Accélérer la recherche scientifique : vers une intelligence augmentée

Enfin, l’IA transforme la recherche scientifique elle-même. Grâce à des techniques de simulation, d’analyse automatisée et de recherche de corrélations, elle accélère les découvertes.

En 2020, l’IA AlphaFold, de DeepMind, a résolu l’un des plus grands défis de la biologie : prédire la structure 3D des protéines, un processus essentiel pour développer de nouveaux médicaments. Ce que les humains mettaient parfois des années à comprendre, l’IA l’a fait en quelques jours.

Ce n’est plus seulement une aide à la recherche : c’est une intelligence augmentée, qui repousse les limites de notre propre capacité de compréhension.

V.            Un levier d’efficacité économique et industrielle

1.    Automatisation, productivité et réduction des coûts

L’IA est aujourd’hui un catalyseur majeur de transformation économique. Grâce à l’automatisation intelligente, elle permet aux entreprises de réduire les tâches répétitives, de minimiser les erreurs humaines et d’améliorer l’efficacité opérationnelle. Dans les chaînes de production, par exemple, des robots assistés par IA peuvent assembler, trier, contrôler la qualité en temps réel avec une précision constante.

Selon une étude de PwC (2022), l’IA pourrait contribuer à hauteur de 15 700 milliards de dollars au PIB mondial d’ici 2030. Une grande partie de cette croissance viendrait de l’optimisation des processus : gestion des stocks, maintenance prédictive, logistique, service client automatisé.

Mais cette efficacité accrue pose aussi une question cruciale : jusqu’où doit-on automatiser, et à quel prix humain ou social ?

2.    L’IA au service des PME, des startups et des grandes industries

L’un des avantages stratégiques de l’IA réside dans sa flexibilité d’usage. Elle n’est pas réservée aux géants du numérique. Des PME aux startups, en passant par les entreprises industrielles traditionnelles, l’IA peut transformer les pratiques à moindre coût.

Par exemple, une petite entreprise peut utiliser des solutions d’IA pour optimiser sa publicité ciblée, analyser les données de ses clients, ou gérer ses stocks intelligemment. De nombreuses plateformes SaaS (Software as a Service) démocratisent l’accès à ces outils — comme HubSpot, Zoho ou encore ChatGPT pour les interactions automatisées.

Côté industriel, les entreprises comme Siemens, Airbus ou Renault intègrent déjà des IA pour anticiper les pannes, modéliser des scénarios de production, et concevoir plus rapidement des prototypes.

3.    La course mondiale à l’innovation : Chine, États-Unis, Europe

Dans le domaine de l’intelligence artificielle, l’innovation est aussi une guerre géopolitique. La Chine et les États-Unis mènent une bataille féroce pour la domination technologique.

La Chine a annoncé en 2017 son ambition de devenir le leader mondial de l’IA d’ici 2030. Le gouvernement a investi massivement dans des technologies de reconnaissance faciale, de surveillance, mais aussi de médecine prédictive et de logistique urbaine. L'entreprise SenseTime, par exemple, est devenue un acteur mondial de la vision par ordinateur.

Les États-Unis, quant à eux, restent très en avance sur la recherche fondamentale et le développement d’algorithmes. Des entreprises comme Google, OpenAI, Nvidia, Meta ou Microsoft occupent une place centrale dans la chaîne de valeur de l’IA.

L’Europe, plus prudente, met l’accent sur l’IA éthique et responsable, à travers des projets comme le Règlement européen sur l’intelligence artificielle. Elle accuse un retard sur l’innovation brute, mais peut devenir un pôle d’excellence en régulation et en humanisme technologique.

VI.        L’impact sur l’emploi : destruction ou transformation des métiers ?

1.    Les emplois menacés : entre disparition et reconversion

Une étude menée par McKinsey estime qu’environ 375 millions de travailleurs dans le monde pourraient être affectés par l’automatisation d’ici 2030. Ce chiffre ne signifie pas nécessairement des suppressions nettes, mais des reconfigurations profondes.

Les métiers les plus exposés sont ceux qui impliquent des tâches répétitives, prévisibles : caissiers, comptables, opérateurs de saisie, standardistes. L’IA peut les remplacer plus efficacement, plus rapidement, sans fatigue.

Mais cette transition n’est pas neutre : elle peut accentuer les fractures sociales entre ceux qui ont accès à la formation continue et ceux qui restent piégés dans des secteurs en déclin.

2.    Vers de nouveaux métiers : ingénieurs IA, éthiciens, data scientists

En parallèle, l’IA crée une nouvelle constellation de métiers : ingénieur en apprentissage automatique, analyste de données, éthicien de l’IA, formateur d’algorithmes, architecte de données…

Ces métiers nécessitent une double compétence : technique (comprendre les algorithmes, manipuler les données) et humaine (connaissance des usages, esprit critique, éthique).

L’éthique de l’IA devient un domaine à part entière : des entreprises recrutent désormais des philosophes, juristes, sociologues, pour penser les conséquences de leurs technologies.

3.    Former pour demain : les défis de l’éducation et de la reconversion professionnelle

Face à cette mutation, la formation initiale et continue devient un enjeu capital. Il ne suffit pas de créer des machines intelligentes ; il faut aussi des citoyens intelligents face aux machines.

Cela implique de repenser les contenus éducatifs : développer la pensée critique, la culture numérique, la capacité d’adaptation. L’école ne doit pas seulement transmettre des savoirs, mais apprendre à apprendre dans un monde en mutation.

Les politiques publiques doivent accompagner cette transition avec des programmes de reconversion massive, comme l’a fait la Finlande avec son projet « Elements of AI », un cours en ligne ouvert à tous les citoyens pour comprendre les bases de l’intelligence artificielle.

VII.     L’IA et le risque de surveillance généralisée

1.    Reconnaissance faciale, suivi des comportements : vers un monde sous contrôle ?

Dans les aéroports, dans les transports, dans la rue : la reconnaissance faciale devient une réalité. Ces dispositifs, alimentés par des bases de données massives et des algorithmes puissants, permettent d’identifier, de suivre, d’anticiper les comportements.

Des villes comme Londres, Shanghai ou Dubaï testent déjà des systèmes capables de suivre en temps réel les mouvements des citoyens. En Chine, plus de 200 millions de caméras intelligentes surveillent les espaces publics.

Le philosophe Michel Foucault parlait déjà d’un panoptique numérique, une forme de pouvoir invisible, où la surveillance devient un mode de régulation sociale.

2.    Entre sécurité publique et atteinte aux libertés individuelles

Bien sûr, les partisans de ces technologies invoquent la sécurité publique : détecter des criminels, prévenir des actes terroristes, retrouver des personnes disparues.

Mais le risque est grand que ce souci légitime dérive en surveillance de masse, où tout comportement devient suspect, où l’anonymat disparaît, et où la liberté d’expression se restreint.

Le RGPD européen et les travaux de la CNIL en France tentent de poser des garde-fous, mais l’innovation technologique va souvent plus vite que la régulation.

3.    Le modèle chinois du crédit social : fantasme ou réalité ?

Le système de crédit social mis en place en Chine cristallise toutes les craintes. Il s’agit d’attribuer une note à chaque citoyen selon ses comportements : respect des lois, solvabilité, comportements « civiques ». Une note basse peut entraîner des sanctions (interdiction de voyager, exclusion d’emplois publics…).

Ce modèle est un exemple concret d’IA normative, où les algorithmes deviennent arbitres du bien et du mal. Est-ce un fantasme dystopique, ou une réalité qui pourrait se répandre ? Certains experts affirment que des versions plus douces de ce système sont déjà en place dans d’autres pays, sous d'autres formes.

VIII.  Les biais algorithmiques et la reproduction des inégalités sociales

1.    Quand l’IA renforce les discriminations raciales, de genre ou sociales

Les algorithmes ne sont pas neutres. Ils apprennent à partir de données passées — lesquelles portent en elles les biais de nos sociétés. Résultat : l’IA peut renforcer les stéréotypes et discriminer davantage.

En 2018, Amazon a dû supprimer un outil de recrutement automatisé qui défavorisait systématiquement les candidatures féminines. De même, plusieurs IA de reconnaissance faciale présentent des taux d’erreur beaucoup plus élevés pour les personnes noires ou asiatiques que pour les personnes blanches.

Ces biais ne sont pas des erreurs techniques, mais des révélateurs de nos propres injustices sociales. L’IA devient alors un miroir grossissant de nos inégalités.

2.    L’opacité des algorithmes : un danger pour la justice et la démocratie

Beaucoup d’algorithmes sont des boîtes noires : leur fonctionnement est opaque, même pour ceux qui les conçoivent. Cela pose un problème fondamental pour les décisions critiques : qui est responsable si une IA refuse un prêt, un emploi, ou oriente une décision judiciaire ?

Le philosophe Antoine Garapon parle d’une justice prédictive où le risque est de remplacer le juge humain par une probabilité statistique. La démocratie ne peut fonctionner que si les décisions sont compréhensibles, contestables et transparentes.

3.    Vers une IA éthique : transparence, audit et gouvernance des données

La réponse à ces dérives réside dans la gouvernance éthique de l’IA. Cela implique plusieurs chantiers :

• Imposer la transparence des algorithmes dans les services publics ;
• Créer des comités d’éthique indépendants dans les entreprises technologiques ;
• Développer des outils d’audit algorithmique pour détecter les biais ;
• Impliquer les citoyens et les ONG dans la co-construction des règles.

La Commission européenne a proposé un cadre juridique inédit en 2021 avec l’AI Act, qui classe les usages de l’IA selon leur niveau de risque, et impose des obligations proportionnées.

Vers une IA éthique : transparence, audit et gouvernance des données.

IX.        L’IA dans les conflits et la géopolitique : l’arme invisible du XXIe siècle

1.    Drones autonomes, cyberattaques, guerre algorithmique

L’intelligence artificielle a bouleversé les équilibres géopolitiques traditionnels. Elle est désormais un levier de puissance militaire et stratégique, au même titre que le nucléaire au XXe siècle. Les conflits ne se jouent plus uniquement sur les champs de bataille visibles, mais dans l’invisible, à travers les algorithmes, les données, les réseaux informatiques.

Les drones autonomes, capables de prendre des décisions létales sans intervention humaine, sont déjà testés sur le terrain. En 2020, un rapport de l’ONU signalait pour la première fois l’usage possible d’un drone tueur autonome en Libye. Le danger ? L’effacement de la responsabilité humaine dans la chaîne de décision.

Les cyberattaques, souvent invisibles, désorganisent des pays entiers : hôpitaux paralysés, réseaux électriques piratés, élections perturbées. L’IA rend ces attaques plus rapides, plus ciblées, plus efficaces.

2.    L’IA comme outil d’influence et de désinformation

Au-delà des armes physiques, l’IA agit comme arme cognitive. Elle alimente les campagnes de désinformation, crée de faux contenus (deepfakes), manipule les réseaux sociaux en amplifiant les divisions et les discours haineux.

Des études, comme celles du MIT (2018), ont montré que les fausses informations circulent six fois plus vite que les vraies sur Twitter — et les IA les propagent sans discernement. Le scandale de Cambridge Analytica (2018) a révélé l’ampleur des manipulations possibles à grande échelle.

C’est une guerre silencieuse, mais redoutablement efficace, qui sape la confiance dans les institutions, les médias, la démocratie elle-même.

3.    La militarisation de l’intelligence artificielle : quels garde-fous ?

La question cruciale est celle des garde-fous. Peut-on laisser des machines décider de la vie ou de la mort ? Peut-on tolérer l’autonomisation totale des armes ?

Des ONG comme Human Rights Watch et Stop Killer Robots militent pour interdire les systèmes d’armes létales autonomes, estimant qu’ils franchissent une ligne éthique irréversible.

L’ONU appelle à des négociations internationales, mais les grandes puissances, obsédées par la supériorité technologique, avancent à reculons. L’humanité est à un tournant : soit elle impose des règles avant l’irréparable, soit elle entre dans une ère où la guerre est décidée par des algorithmes.

X.            Peut-on parler d’une intelligence consciente ? Les débats philosophiques

1.    IA faible vs IA forte : comprendre les différents niveaux d’intelligence

Il est essentiel de distinguer deux grandes formes d’intelligence artificielle :

• L’IA faible, ou spécialisée, accomplissant des tâches précises (jouer aux échecs, diagnostiquer une maladie).
• L’IA forte, théorique, qui aurait une capacité générale, une forme de compréhension consciente, comparable à celle de l’homme.

À ce jour, toutes les IA existantes sont des IA faibles. Même ChatGPT, malgré ses prouesses linguistiques, ne comprend pas ce qu’il dit : il reconstruit des modèles probabilistes de langage, sans intention ni conscience.

2.    L’illusion de la conscience artificielle : imitation ou compréhension ?

Un chatbot peut simuler l’empathie, une IA peut imiter la logique humaine, mais cela signifie-t-il qu’elles comprennent ? La question centrale est posée par le philosophe John Searle dans sa célèbre expérience de la chambre chinoise (1980) : un système peut manipuler des symboles sans jamais les comprendre.

Nous sommes donc face à une illusion d’intelligence. Comme le soulignait le mathématicien Roger Penrose, « il manque à l’IA une conscience des significations ».

Mais cela suffit-il à écarter toute forme future de conscience artificielle ? Certains chercheurs, comme David Chalmers, n’écartent pas l’hypothèse d’une conscience émergente, si la complexité atteint un certain seuil.

3.    Ce que l’IA révèle sur la pensée humaine

Finalement, l’IA nous force à redéfinir ce qu’est penser. Est-ce calculer, raisonner, ressentir ? Est-ce anticiper, imaginer, douter ? L’IA révèle que ce que nous pensions être “intelligence” n’était qu’une partie de notre humanité.

Elle nous pousse à redécouvrir les dimensions essentielles de notre esprit : la subjectivité, l’intuition, la fragilité, le sens. Autant de choses que l’algorithme, aussi puissant soit-il, ne saura jamais vraiment saisir.

XI.        Encadrer l’IA : les enjeux juridiques, politiques et éthiques

1.    La nécessité d’une régulation mondiale

Face à la puissance transversale de l’IA, une régulation mondiale s’impose. Aucun État ne peut à lui seul encadrer une technologie dont les effets dépassent les frontières. Les risques systémiques (désinformation, surveillance, militarisation) exigent une coopération internationale, à l’image des conventions sur le climat ou la non-prolifération nucléaire.

Pour cela, il faudrait un cadre éthique et juridique commun, définissant les usages acceptables, les interdits absolus, les normes de transparence, de responsabilité et de contrôle.

2.    Les initiatives européennes pour une IA responsable

L’Europe tente de prendre la tête dans cette régulation. En 2021, la Commission européenne a proposé un AI Act, qui distingue les IA à risque minimal, modéré, élevé et inacceptable. Certaines applications (comme la surveillance de masse en temps réel) pourraient être interdites dans l’espace européen.

L’ambition européenne est claire : faire de l’IA un outil au service de l’homme, et non l’inverse. Le philosophe Luciano Floridi, conseiller de la Commission, parle d’un « humanisme numérique » où la dignité humaine reste la boussole.

3.    L’implication des citoyens et des ONG : vers une gouvernance démocratique de l’IA

Mais la régulation ne peut être seulement technocratique. Elle doit être démocratique. Les citoyens, les ONG, les associations de défense des droits doivent pouvoir participer aux débats, auditer les algorithmes, proposer des règles.

Des mouvements comme AlgorithmWatch, La Quadrature du Net ou Data for Good militent pour un contrôle citoyen de la technologie. L’IA, si elle doit rester au service du bien commun, doit être sujette à la vigilance collective.

XII.     Conclusion : Savoir dompter le double visage de l’IA

1.    Une technologie neutre, des usages ambivalents

L’intelligence artificielle, en elle-même, n’est ni bonne ni mauvaise. Elle est un outil, dont la valeur dépend de l’usage qu’on en fait. C’est pourquoi il est erroné de diaboliser ou d’idéaliser l’IA. Elle peut libérer autant qu’asservir, soigner autant qu’oppresser, éclairer autant que manipuler.

2.    Éduquer, réguler, responsabiliser : trois clés pour un avenir souhaitable

Trois impératifs se dessinent pour l’avenir :

1.    Éduquer : donner à tous les citoyens les clés de compréhension de l’IA, dès l’école.

2.    Réguler : encadrer les usages à risque, protéger les libertés fondamentales.

3.    Responsabiliser : impliquer les acteurs économiques, politiques, culturels dans une éthique partagée.

L’IA doit être pensée comme un bien public, au même titre que la santé ou l’éducation. Et cela exige un engagement collectif, lucide et durable.

3.    Entre crainte et espoir : quel futur voulons-nous co-construire avec l’intelligence artificielle ?

Le vrai débat n’est pas technologique, mais politique et philosophique. Ce n’est pas tant ce que l’IA peut faire qui importe, mais ce que nous voulons en faire.

Nous avons le choix : subir les algorithmes ou les orienter vers le bien commun ; automatiser la vie ou réhumaniser la technique ; faire de l’IA un monstre froid ou un allié de notre dignité.

En somme, il nous revient de dompter ce pouvoir aux deux visages, en éveillant notre conscience, en cultivant notre humanité, en gardant notre liberté.

Par: Said HARIT