En juin 2026, Paris a officialisé le premier programme mondial de grants dédié à la préservation culturelle dans l’IA — six et demi millions d’euros pour quatre organisations travaillant en Afrique, au Proche-Orient et en Amazonie. Ce que cette initiative révèle, entre les lignes, concerne les Maisons autant que les communautés indigènes.
Dans la langue de l’Institut of World Making, basé à Beyrouth, il existe plus de trente dialectes de l’arabe. Le levantain, le darija marocain, le hassaniya mauritanien, le saïdien de la Haute-Égypte — chacun porte ses propres structures syntaxiques, ses ellipses, ses formules de politesse, ses non-dits. La plupart des grands modèles de langage n’en reconnaissent couramment qu’un seul : l’arabe standard moderne, langue des diplomates, des journaux et des manuels scolaires. Les trente autres, avec leurs dizaines de millions de locuteurs natifs, leurs corpus poétiques et leurs savoirs transmis oralement depuis des siècles, apparaissent dans les données d’entraînement comme du bruit statistique — sous-représentés au point d’être, dans les faits, inexistants.
C’est sur ce constat précis, et non sur une abstraction militante, que repose le programme Culture Preservation, annoncé à Paris lors de l’AI Action Summit de 2025 et dont le premier cohort a été officiellement lancé à VivaTech 2026 avec un engagement de six et demi millions d’euros du gouvernement français. Quatre organisations en bénéficient : AIRA (African Internet Rights Alliance, Nairobi), l’Institut of World Making (Beyrouth), Portal Sim Porteias (Brésil amazonien) et Masakhane, la plus grande communauté africaine de traitement automatique du langage naturel, active sur plus de cinquante langues du continent. Organisations de tailles très inégales, certaines encore en structuration, toutes confrontées au même problème de fond : l’IA générique efface ce qu’elle ne comprend pas, sans annoncer ce qu’elle a décidé d’ignorer.
Current AI, l’organisation qui pilote ce programme, est née à Paris à l’occasion de l’AI Action Summit. Son modèle opérationnel — Fund, Build, Bridge — repose sur 400 millions de dollars de pledges, dont 100 millions du gouvernement français, auxquels s’ajoutent la MacArthur Foundation, la McGovern Foundation et plusieurs entreprises privées à mission alignée. L’ambition n’est pas celle d’un observatoire ou d’un groupe de pression : Current AI entend construire l’intégralité de la stack technologique, de la couche matérielle jusqu’à l’application, sans dépendance à une entreprise privée unique. Une alternative publique à l’IA commerciale, souveraine par architecture.
— Le Détail —
Masakhane traite plus de cinquante langues africaines et constitue, à ce jour, la communauté NLP la plus étendue du continent. L’Institut of World Making documente plus de trente dialectes arabes distincts, dont la majorité sont absents des corpus standards. Pour les communautés amazoniennes accompagnées par Portal Sim Porteias, la difficulté est d’une autre nature encore : plusieurs de ces langues ne disposent pas d’écriture standardisée. Ce que ces quatre organisations développent — méthodologies de collecte consentie, outils d’annotation culturellement situés, modèles entraînés sur des données communautaires — est une infrastructure qui n’existait pas avant elles. Son coût de construction est sans commune mesure avec ce que les grandes entreprises investissent chaque semaine en puissance de calcul.
Ce programme ne concerne pas seulement les dialectes du Sahel ni les savoirs écologiques des Premiers Peuples. Il formule, à voix haute, quelque chose que les Maisons de luxe laissent depuis plusieurs années à l’état de non-dit.
Le patrimoine immatériel d’une Maison — ses termes de métier, son vocabulaire propriétaire, les micro-décisions qui composent le geste d’un Maître Sellier ou d’un Maître horloger, les archives de collection, la façon dont un directeur artistique articule sa vision en réunion de bureau d’études — est exposé au même risque d’effacement. Non pas l’effacement par la destruction, mais l’effacement par la dilution. Les grands modèles génératifs sont entraînés sur l’ensemble du web et sur les corpus publics. Ce qui n’y figure pas, ou ce qui y est sous-représenté, est absorbé, moyenné, rendu indiscernable. Le terme « crantage » n’a pas d’entrée Wikipedia. La gestuelle d’un Sellier à qui l’on décrit un profil de poignée ne se transcrit pas en prompt standard. Les codes de présentation d’une collection devant un acheteur de la Place Vendôme ne figurent dans aucun dataset accessible.
Ce n’est pas une question de traduction. C’est une question d’architecture de la mémoire.
L’argument devient stratégique pour tout CODIR qui pilote une Maison à patrimoine : la dépendance à un modèle tiers n’est pas seulement une question de performance technique ou de confort opérationnel. C’est une question de souveraineté sur ce qui constitue la singularité de la Maison. En 2026, une décision unilatérale d’un opérateur américain peut supprimer l’accès à un service sur lequel une équipe entière a restructuré ses flux de travail. Ce scénario n’est plus théorique : des entreprises ayant intégré des modèles tiers dans des infrastructures critiques l’ont appris sans préavis. La dépendance à un fournisseur unique est, pour un actif immatériel, une forme de désappropriation différée.
Ce que Current AI propose — modèles contrôlés, données souveraines, infrastructure sans actionnaire unique — est précisément ce dont les Maisons auraient besoin si elles décidaient de traiter leur corpus propre comme un actif stratégique, et non comme une ressource que l’on confie par défaut à un LLM générique.
La question n’est pas de savoir si ces modèles seront assez puissants pour comprendre le luxe. Ils sont déjà assez puissants pour en imiter la surface. La question est de savoir qui contrôle les données sur lesquelles ils s’entraînent, et donc qui contrôle la représentation que ces modèles construisent d’une Maison, de son histoire, de ses gestes, de ses valeurs. Ce que le gouvernement français vient de financer pour des communautés de quelques centaines de personnes en Amazonie — la capacité à exister dans l’IA avec leur propre voix, leur propre mémoire, leurs propres catégories du monde — est le même problème structurel qu’affronte une Manufacture quand elle délègue à un modèle générique la rédaction de ses archives, l’analyse de ses retours presse ou la préparation de ses présentations de collection. La différence d’échelle ne change pas la nature du problème. Elle en différera les conséquences.
Le programme Culture Preservation s’appelle ainsi par choix. « Préserver » implique qu’il est déjà trop tard pour attendre.
Les Maisons qui parlent le plus de transmission et d’héritage sont peut-être celles qui ont le moins commencé à entraîner leurs propres modèles sur leurs propres mots. Dans dix ans, quand un directeur du patrimoine cherchera dans les archives de sa Maison la définition d’un geste technique, d’un rapport de proportion, d’un choix de matière qui n’existe nulle part ailleurs — il interrogera un outil. La question posée ce matin à Paris n’est pas encore celle des Maisons. Mais il y a rarement un bon moment pour la poser une fois qu’il est trop tard.
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