Reconnaissance faciale, automatisation des discriminations, LLM : il n'y a pas d'IA éthique. Non seulement les fondements techno-scientifiques de l'IA sont ethnocentrés, mais l'idée même d'éthique est ethnocentrée. Fournir d'autres données, améliorer les traitements, mettre "de l'éthique" ou de la "diversité" ne peut pas corriger ça.

Il n'y pas de "biais" (terme dépolitisant), mais une oppression structurelle inscrite dans les données "blanchisées", qui ignorent la couleur et masquent les dysfonctionnement raciaux. Les LLM sont des produits racistes de sociétés racistes : leurs réponses reflètent ces sociétés et amplifient leur vision. La fonction de l'IA est de produire de l'incertitude et de l'angoisse, pour gouverner par la peur.

La promesse d'une bonne IA est centrale pour promouvoir l'IA, car elle n'aide pas à limiter concrètement les technos de surveillance et la violence systémique. En réalité, la "bonne IA" maintient les fondations et les constructions sociales du monde actuel. Alors qu'on a besoin de justice et d'émancipation, l'IA propose l'ignorance, l'évitement et la passivité.

Au Kenya, le système éducatif (colonial et post-colonial) a transmis un anglais très formel, structuré et parfois archaïque. Un style qui conduit l'auteur a être pris pour une IA, au nom de critères simplistes et biaisés, qui pénalisent celleux dont l'anglais n'est pas la langue natale.

Ce qu'on accuse d'être un style IA n'est peut-être que du style kenyan : le produit d'une autre histoire et d'une autre culture, marquée par la colonisation.

Les connaissances produites par les cultures non-blanches sont structurellement ignorées dans le savoir contemporain, surtout si elles sont orales, pas en anglais, ou exprime des approches épistémologiques différentes. Les savoirs locaux sont aussi dévalorisés.

Le web a reflété et accentué cette déformation de l'espace informationnel depuis des décennies (Wikipédia par ex.). L'IA s'appuie donc sur une version déformée d'un espace déjà profondément déformé. La configuration des IA par des humains avec des valeurs et des objectifs (Musk...) aggrave la situation.

L'IA produit une version résumée, orientée et caricaturale de sources de données qui sont déjà partielles et partiales. 97% des langues sont en "ressources faibles" dans les jeux de données. La 3e langue au monde en locuteurs (7,5% de la population), l'Hindi, represente 0,2% des données de Common Crawl.