Les ateliers « Éviter l’IA » deviennent viraux alors que les bibliothèques répondent à la demande de plus de contrôle

L’histoire des bibliothécaires de TechCrunch a mis en lumière un conflit que la Big Tech peine à reconnaître : beaucoup de personnes veulent moins d’IA, pas une nouvelle raison de l’adopter. Des bibliothèques de plusieurs villes américaines répondent à cette demande avec des ateliers consacrés à la désactivation de fonctionnalités d’intelligence artificielle non désirées.

Ces séances inversent le modèle habituel de la culture de l’IA. Les participants apprennent toujours comment fonctionne l’IA générative, mais la leçon pratique porte sur le refus. Les bibliothécaires présentent des réglages, des alternatives et des solutions de contournement permettant à chacun de choisir les systèmes qui opèrent sur ses appareils.

L’engouement a dépassé celui des cours d’informatique ordinaires. C’est important, car les entreprises technologiques décrivent souvent l’adoption de l’IA comme une évolution inévitable. Les ateliers révèlent une autre réalité : des produits peuvent se diffuser grâce aux paramètres par défaut, même lorsque les utilisateurs restent peu convaincus.

Éviter l’IA est devenu un succès inattendu en bibliothèque

Un modeste cours de technologie est devenu un indicateur visible de la frustration du public face aux fonctionnalités d’IA non désirées.

Charlie Bailey, bibliothécaire à la South Philadelphia Library, a animé un atelier d’une heure intitulé « Éviter l’IA » le 29 juin 2026. La fiche officielle de l’événement promettait des instructions pour désactiver les outils d’IA dans les systèmes d’exploitation, les applications et les sites web populaires.

Environ 20 adultes ont participé à la séance de Philadelphie. Bailey a commencé par une présentation des systèmes d’IA destinés au grand public, avant de guider les participants sur leurs téléphones et ordinateurs. Les démonstrations pratiques incluaient la désactivation de fonctionnalités Apple Intelligence et Google Gemini.

Cette structure rend l’atelier plus consistant qu’un rassemblement anti-technologie. Les participants découvrent pourquoi quelqu’un pourrait utiliser un outil d’IA, pourquoi une autre personne pourrait s’en abstenir, et quel contrôle reste disponible. L’objectif est un choix éclairé plutôt qu’un rejet universel.

Bailey a déclaré à TechCrunch que la frustration face aux outils imposés avait inspiré le programme. Les gens rencontraient des fonctionnalités d’IA qu’ils n’avaient pas demandées, souvent dans des produits qu’ils utilisaient déjà. Certains réglages étaient difficiles à trouver, tandis que d’autres intégrations n’offraient que des possibilités de désactivation partielles.

La réaction en ligne à l’événement a été bien plus importante que la capacité de la salle. Selon la couverture originale, l’annonce de la bibliothèque sur Instagram a reçu plus de 2 000 mentions J’aime et 220 partages. Bailey a programmé une nouvelle séance après que les inscriptions ont dépassé les places disponibles pour le premier atelier.

Ces chiffres se distinguent de l’engagement habituel du compte. TechCrunch a rapporté que de nombreuses publications de la bibliothèque ne reçoivent pas plus de quelques dizaines de mentions J’aime. Un atelier sur les réglages avait atteint des personnes bien au-delà de son quartier immédiat.

Le concept est né avec Hannah Cyrus, bibliothécaire spécialisée dans les médias numériques à la Bangor Public Library, dans le Maine. Cyrus a conçu son propre cours « Éviter l’IA » après que des usagers lui ont demandé à plusieurs reprises pourquoi des logiciels rédigeaient des e-mails, résumaient de courts messages ou inséraient des réponses générées par l’IA dans des tâches courantes.

Ses cours d’initiation à l’informatique attiraient habituellement une douzaine de participants. Les inscriptions à son premier atelier « Éviter l’IA » ont atteint 30 personnes avant qu’elle ne ferme la salle, crée une liste d’attente et ajoute un accès à distance. Environ 70 personnes ont assisté à chacune des deux premières séances, en incluant les participants en ligne.

Cyrus a ensuite publié du matériel sur la conception de l’atelier. Des dizaines de bibliothécaires de différents endroits l’ont contactée pour obtenir les diapositives et des conseils. Elle a décrit cette réaction professionnelle comme sans commune mesure avec ce qu’avait suscité son précédent travail pédagogique.

Le mouvement s’est alors étendu. Des bibliothécaires de Philadelphie, du Maine et de Boston ont adapté l’idée à leurs communautés. La Boston Public Library a promu une séance portant sur les résultats peu fiables, les préoccupations liées à la confidentialité et les moyens de limiter les fonctionnalités d’IA.

Cette demande est à l’origine du mot-clé techcrunch librarians. Les chiffres importent toutefois moins comme estimation de l’adoption à l’échelle nationale que comme signal. De petits programmes publics découvrent un public que les formations conventionnelles à l’IA négligent souvent.

Ce public n’a pas besoin d’un autre séminaire sur l’écriture de prompts. Il veut une carte des sorties.

Pourquoi la demande de désactivation de l’IA augmente aujourd’hui

La lassitude face à l’IA grandit lorsqu’une fonctionnalité arrive par une mise à jour logicielle avant que les utilisateurs aient décidé qu’ils en avaient besoin.

Le déploiement de l’IA grand public est passé des sites web facultatifs aux systèmes d’exploitation, moteurs de recherche, services de messagerie, logiciels bureautiques et applications mobiles. Cette stratégie de distribution place l’IA dans les flux de travail existants sans obliger les personnes à la rechercher.

La distinction est importante. Choisir d’ouvrir un chatbot diffère de découvrir du texte généré dans une page de recherche ou une suggestion de rédaction dans un e-mail. L’un relève d’une décision intentionnelle concernant un produit. L’autre est une expérience par défaut contrôlée par la plateforme.

Les paramètres par défaut réduisent l’effort nécessaire à l’adoption, mais ils brouillent aussi le consentement. Un utilisateur peut techniquement pouvoir se désinscrire sans disposer d’un moyen raisonnable de découvrir cette possibilité. Les réglages peuvent changer d’emplacement au fil des mises à jour, porter des libellés inconnus ou ne désactiver qu’une partie d’une fonctionnalité.

Les ateliers « Éviter l’IA » comblent cette lacune au niveau de l’appareil. Ils montrent aux gens où se trouvent les contrôles, ce que ces contrôles modifient réellement et quelles fonctionnalités ne peuvent pas être entièrement supprimées. Le processus transforme un débat abstrait sur l’éthique de l’IA en un menu de réglages concret.

La confidentialité est une source de préoccupation. Les gens veulent savoir si du texte, des images, des enregistrements vocaux, des recherches ou l’activité de leur appareil quittent leurs ordinateurs. Ils veulent aussi comprendre si un fournisseur conserve ces informations ou les utilise pour améliorer un modèle.

La fiabilité en est une autre. L’IA générative produit de nouveaux textes en prédisant des séquences probables à partir de schémas appris. Elle ne vérifie pas indépendamment chaque affirmation avant de présenter une réponse. Cette différence devient importante lorsqu’un logiciel résume des informations ou répond avec une apparente assurance.

Cyrus a résumé cette limite sans détour dans un reportage distinct : « L’IA générative ne génère pas d’informations. Elle génère des mots. » Cela ne signifie pas que chaque résultat est faux. Cela signifie qu’une présentation fluide ne peut pas remplacer la vérification des preuves.

Le mouvement des bibliothèques du Maine s’est étendu au-delà des cours. Steven Brown, directeur de la Searsmont Town Library, a commencé à aider les usagers à supprimer ou limiter les fonctionnalités d’IA sur leurs appareils personnels après avoir assisté à un webinaire de Cyrus.

Brown a présenté ce travail sous l’angle du choix. Un téléphone arrive avec une configuration particulière, mais son propriétaire n’est pas toujours obligé de l’accepter. Les bibliothécaires peuvent traduire une décision technique peu familière en une action réalisable.

Le public comprend aussi des personnes qui s’opposent aux systèmes économiques et culturels qui sous-tendent l’IA générative. Leurs préoccupations concernent les données d’entraînement, le travail créatif, les coûts environnementaux, la désinformation, la surveillance et la concentration des entreprises.

Un seul atelier ne peut pas trancher ces débats. Il peut toutefois les dissocier de la question plus restreinte du contrôle. Il ne devrait pas être nécessaire d’avoir une théorie complète de l’intelligence artificielle avant de décider si un logiciel de messagerie peut réécrire une phrase.

C’est pourquoi éviter l’IA devient une composante de la culture numérique. La culture numérique ne signifie pas un enthousiasme obligatoire pour chaque technologie. Elle signifie comprendre suffisamment un système pour en évaluer les avantages, les limites et les alternatives.

L’histoire des bibliothécaires de TechCrunch a émergé parce que le récit du marché sur l’adoption était incomplet. L’usage d’un produit peut augmenter en même temps que le ressentiment. La distribution mesure l’exposition, mais elle ne mesure pas toujours l’approbation.

Les bibliothécaires de TechCrunch révèlent le problème de l’adoption par défaut

Le conflit central n’oppose pas les bibliothécaires à l’innovation. Il oppose l’autonomie des utilisateurs à une conception de produit qui traite l’exposition à l’IA comme un consentement.

Les grandes entreprises technologiques ont de fortes incitations à intégrer l’IA dans l’ensemble de leurs produits existants. Une diffusion plus large génère de l’usage, des retours et des occasions de retenir les clients au sein d’une plateforme. Elle aide également à justifier les ressources extraordinaires consacrées à l’infrastructure d’IA.

Les utilisateurs abordent la même interface avec des motivations différentes. Ils veulent effectuer une recherche, envoyer un message, organiser un document ou utiliser un téléphone. Une fonctionnalité d’IA peut aider, mais elle peut aussi ajouter de l’incertitude, de l’encombrement ou une relation indésirée avec leurs données.

Ce décalage crée ce que les ateliers rendent visible. Les plateformes optimisent l’adoption des fonctionnalités sur des millions de comptes. Les bibliothécaires répondent à des individus incapables de trouver un interrupteur.

Une possibilité de désactivation peut exister sans offrir de choix réel. L’utilisateur doit d’abord reconnaître qu’une fonctionnalité est active. Il doit comprendre son nom, localiser ses contrôles et évaluer les conséquences de sa désactivation. Les mises à jour logicielles peuvent ensuite modifier l’organisation.

Certaines intégrations d’IA sont plus faciles à désactiver que d’autres. Un assistant d’appareil peut disposer d’une page de réglages claire. Un moteur de recherche peut placer des résumés dans son expérience principale de résultats sans proposer d’option de suppression permanente au niveau du compte.

Les participants à l’atelier de Philadelphie ont partagé leurs propres solutions de contournement. Une personne a expliqué qu’ajouter &udm=14 à une adresse de recherche Google permet de demander une vue de résultats centrée sur le web. Bailey a écrit la chaîne sur un tableau blanc pour la salle.

Cette scène montre pourquoi les bibliothèques sont bien placées pour jouer ce rôle. Une solution de contournement qui circule parmi des utilisateurs techniques devient utilisable par un public plus large lorsqu’une personne la démontre, en explique les limites et répond aux questions.

L’enseignement révèle aussi à quel point le contrôle des utilisateurs peut être inégal. Les gens ne devraient pas avoir à mémoriser des paramètres de requête pour obtenir une expérience de recherche plus simple. Pourtant, un petit élément de savoir partagé peut rétablir une part de choix lorsque l’interface d’une plateforme ne le permet pas.

Apple, Google, Microsoft, Meta et OpenAI ne sont pas des adversaires identiques dans cette histoire. Leurs produits, réglages et modèles économiques diffèrent. Les traiter comme un seul système technique masquerait des distinctions importantes.

Ils partagent toutefois une logique de distribution. Chacun a intérêt à faire de l’IA une composante normale d’un environnement numérique existant. Le public rencontre cette stratégie sous la forme d’une collection de prompts, de résumés, d’assistants, d’outils d’écriture et d’actions suggérées.

Le mouvement « Éviter l’IA » remet en cause l’hypothèse selon laquelle la normalisation met fin au débat. Une fonctionnalité peut devenir courante avant de devenir digne de confiance. Elle peut également rester largement utilisée parce que l’éviter demande des efforts.

Cette distinction devrait importer aux équipes produit. Une exposition forcée peut améliorer les chiffres d’engagement à court terme tout en nuisant à la confiance à long terme. Les utilisateurs qui ne peuvent ni comprendre ni annuler un réglage peuvent se méfier de fonctionnalités connexes, y compris de celles qu’ils pourraient autrement apprécier.

Des contrôles clairs ne réduiraient pas nécessairement l’adoption. Ils pourraient lui donner davantage de sens. Une personne qui comprend ce qu’une fonctionnalité fait, l’active délibérément et peut ensuite la désactiver fournit un signal plus solide qu’une personne comptabilisée à travers un réglage par défaut.

La couverture de TechCrunch sur les bibliothécaires décrit donc davantage qu’un format d’atelier viral. Elle révèle un canal de retour inhabituel pour l’industrie technologique. Les bibliothèques recueillent les demandes d’assistance créées par une conception de produit qui place l’IA au premier plan.

Les bibliothèques transforment le refus en culture numérique

Les bibliothèques publiques peuvent aborder l’adoption de l’IA sans vendre un produit, protéger un objectif trimestriel ni exiger des participants une expertise technique.

Les bibliothèques aident depuis longtemps les gens à utiliser des ordinateurs, naviguer dans les services en ligne, évaluer l’information et protéger leur vie privée. Apprendre à quelqu’un à limiter un assistant IA s’inscrit plus naturellement dans cette histoire que ne le laisse penser le nom provocateur de l’atelier.

Leur position institutionnelle est importante. Un fournisseur de plateforme peut expliquer ses propres contrôles, mais il bénéficie toujours d’un usage continu. Une bibliothèque peut partir de l’objectif de l’usager, y compris de sa décision de ne pas utiliser le produit.

Cette indépendance transforme la salle de classe. Les participants peuvent se demander si une fonctionnalité est nécessaire sans devoir d’abord accepter le cadrage de l’entreprise. Ils peuvent comparer la commodité à la vie privée, à l’exactitude, au contrôle créatif ou à une simple préférence.

L’atelier crée aussi un cadre social pour des préoccupations que les gens vivent souvent seuls. Un utilisateur peut supposer que tout le monde apprécie un résumé généré par IA ou sait comment le désactiver. Une liste d’inscriptions complète montre que la confusion et le scepticisme sont partagés.

Bailey a décrit une certaine camaraderie parmi les participants de Philadelphie. Les participants ont échangé des conseils plutôt que de recevoir un cours à sens unique. Le bibliothécaire apportait une structure, tandis que la salle contribuait par son expérience sur différents appareils et applications.

Cet aspect entre pairs compte, car les contrôles de l’IA sont fragmentés. Aucun formateur ne peut anticiper chaque version de téléphone, réglage de navigateur, type de compte ou mise à jour logicielle. Les connaissances de la communauté aident à combler les lacunes, même si chaque solution de contournement doit toujours être vérifiée.

Le domaine plus large de l’engagement du public soutient cette définition élargie de la culture numérique. Un cadre d’action publique de 2026 de l’Association of Science and Technology Centers identifie plusieurs rôles pour les institutions d’apprentissage de confiance.

Ces rôles comprennent l’explication de l’IA, l’aide à la navigation face aux risques de sécurité et le soutien aux décisions concernant l’adoption de la technologie, ou la manière de l’adopter. Le cadre considère l’autonomie comme un résultat éducatif, au lieu de supposer que l’adoption est le résultat recherché.

Il reconnaît aussi les risques liés à la vie privée, aux biais, à la désinformation et aux arnaques. Les musées et les centres scientifiques ne sont pas des bibliothèques, mais ils partagent une mission tournée vers le public. Tous deux peuvent traduire des systèmes techniques pour des publics extérieurs aux milieux professionnels de la technologie.

Les cours d’évitement de l’IA donnent à ce principe une forme particulièrement directe. Le programme peut commencer par le fonctionnement d’un système, se poursuivre avec ses compromis et se terminer par des actions choisies par le participant.

Une annonce d’atelier à Boston suit ce modèle. Elle promet une explication de l’IA générative, une discussion sur la fiabilité et la vie privée, ainsi que des instructions pour désactiver les fonctionnalités autant que possible.

L’expression « autant que possible » est essentielle. L’évitement total est difficile, car les systèmes d’apprentissage automatique opèrent derrière de nombreux services sans interfaces visibles de chatbot. Les filtres anti-spam, les moteurs de recommandation, la détection des fraudes et le classement des contenus font tous intervenir des modèles automatisés.

Un atelier utile doit donc définir son périmètre. Désactiver une fonctionnalité générative visible n’équivaut pas à supprimer tous les algorithmes d’un appareil. Changer de produit peut aussi remplacer un ensemble de pratiques de données par un autre.

Une bonne formation doit reconnaître ces limites. Sinon, « Avoiding AI » devient une promesse qu’aucun bibliothécaire ne peut tenir. L’objectif réaliste est un refus sélectif, fondé sur une meilleure compréhension.

Ce modèle peut servir à la fois les sceptiques et les utilisateurs volontaires. Une personne qui apprend à désactiver une fonctionnalité apprend aussi où elle opère et quelles informations elle touche. Cette même connaissance permet de décider plus délibérément de la réactiver.

Ce que les chiffres viraux ne prouvent pas

Des ateliers bondés révèlent une demande non satisfaite, mais ne démontrent pas que la plupart des consommateurs souhaitent abandonner les produits d’IA.

Les chiffres de fréquentation proviennent d’un petit nombre de programmes. Soixante-dix participants à une session hybride en bibliothèque sont remarquables par rapport à un cours d’informatique d’une douzaine de personnes. Il ne s’agit pas d’une enquête nationale représentative.

L’engagement sur les réseaux sociaux présente des limites similaires. Plus de 2 000 mentions J’aime sur une publication de bibliothèque démontrent que le sujet a circulé bien plus loin que d’ordinaire. Elles ne révèlent pas combien de personnes ont désactivé une fonctionnalité, maintenu ce choix ou rejeté complètement l’IA.

L’étiquette elle-même peut attirer plusieurs publics. Certains participants s’opposent à l’IA générative par principe. D’autres n’aiment pas un produit, se méfient des résumés automatisés ou souhaitent simplement moins d’interruptions. Un troisième groupe peut venir parce qu’il veut comprendre la technologie avant de choisir.

Ces motivations ne doivent pas être regroupées dans un bloc anti-IA. La leçon la plus solide concerne la demande de contrôle, non un effondrement vérifié de l’adoption par les consommateurs.

Les conseils techniques ont également une durée de vie limitée. Les entreprises modifient les menus, les noms des fonctionnalités, les exigences liées aux comptes et les comportements par défaut. Des supports d’atelier qui fonctionnent en juin peuvent devenir incomplets après une importante mise à jour logicielle.

Les bibliothécaires auront besoin d’un processus de maintenance. Les instructions devraient identifier les versions d’appareils, consigner les dates de test et distinguer les réglages permanents des solutions de contournement temporaires. Sans cela, le programme pourrait créer la confusion même qu’il cherche à résoudre.

Les alternatives doivent aussi être examinées avec attention. Un navigateur ou fournisseur de recherche plus petit peut réduire l’exposition aux réponses générées tout en introduisant d’autres compromis en matière de confidentialité, de sécurité ou d’accessibilité. « Pas issu de Big Tech » n’est pas une garantie automatique de qualité.

Il existe aussi un risque de présenter la culture de l’IA comme l’évitement seul. Les personnes ont besoin d’une compréhension suffisante pour reconnaître les médias manipulés, les arnaques, les résumés peu fiables et les décisions automatisées, même si elles n’ouvrent jamais un chatbot.

Le refus et la reconnaissance sont des compétences différentes. Une personne peut désactiver un assistant tout en rencontrant du contenu synthétique via les réseaux sociaux, les résultats de recherche, le service client ou les messages d’autres personnes.

Le meilleur modèle d’atelier combine trois niveaux. D’abord, il explique le système en langage clair. Ensuite, il identifie les risques et avantages significatifs. Enfin, il donne aux participants des contrôles pratiques sans leur imposer un seul choix acceptable.

Les défenseurs du secteur peuvent raisonnablement soutenir que les fonctionnalités d’IA aident les personnes dans l’écriture, l’accessibilité, la traduction, la recherche et les tâches répétitives. Certains utilisateurs les souhaitent activement. Supprimer ou décourager ces outils de manière générale reviendrait à remplacer une politique rigide par une autre.

Ce n’est pas ce que semble faire le format de Bailey. Il expliquerait les usages possibles avant de présenter les raisons de s’abstenir. Le programme se concentre sur l’autonomie, et non sur une interdiction générale.

Big Tech peut répondre à cette critique sans abandonner l’IA. Les entreprises peuvent fournir des avis plus clairs, des réglages stables, de véritables parcours d’adhésion volontaire et une documentation compréhensible pour les utilisateurs ordinaires. Elles peuvent également séparer les fonctions essentielles des ajouts génératifs expérimentaux.

Le phénomène des bibliothécaires techcrunch gagnera en importance si les ateliers continuent de se remplir après la disparition de la publicité initiale. Une fréquentation répétée, des demandes de nouveaux réseaux de bibliothèques et une demande durable de supports actualisés renforceraient l’argument.

Pour l’instant, l’histoire constitue un signal fort fondé sur un échantillon limité. Elle mérite l’attention précisément parce que les entreprises technologiques reçoivent rarement ce type de retour par le biais des analyses produit conventionnelles.

Trois signaux montreront si l’évitement de l’IA perdure

La prochaine étape dépendra de la capacité d’un atelier viral à devenir une infrastructure publique durable, de meilleurs contrôles produit ou un format de protestation éphémère.

Le premier signal est la réplication. Cyrus a reçu des demandes de dizaines de bibliothécaires après avoir partagé son approche, tandis que des programmes sont apparus dans le Maine, à Philadelphie et à Boston. Le mouvement devient plus conséquent si d’autres réseaux de bibliothèques ajoutent des cours récurrents plutôt que des événements ponctuels.

Des programmes récurrents montreraient que la demande survit à la couverture médiatique. Ils nécessiteraient aussi des programmes partagés, des calendriers de mise à jour et des conseils adaptés aux différents appareils. Une ressource publique maintenue transformerait des conseils épars en une forme accessible de soutien aux consommateurs.

Le deuxième signal est la réponse des entreprises de plateformes. Apple, Google, Microsoft, Meta et d’autres fournisseurs peuvent réduire les frictions autour des contrôles de l’IA sans ralentir leur développement technique.

Surveillez l’apparition de réglages qui restent stables malgré les mises à jour, expliquent clairement le traitement des données et désactivent les fonctionnalités associées en un seul endroit. Une véritable adhésion volontaire lors de la configuration initiale constituerait une réponse encore plus forte.

Si les contrôles deviennent plus faciles à trouver, les ateliers auront influencé les attentes envers les produits, même sans campagne officielle. Si les entreprises rendent l’IA plus difficile à éviter, la fréquentation pourrait augmenter tandis que la méfiance s’accentuerait.

Le troisième signal est le contenu des futurs programmes de culture de l’IA. Les bibliothèques pourraient répartir leurs offres entre des parcours d’adoption, d’évaluation, de sécurité et de refus. Cela reconnaîtrait que les communautés comptent à la fois des utilisateurs enthousiastes et des sceptiques convaincus.

Un programme plus large affaiblirait l’affirmation selon laquelle Avoiding AI n’est qu’une tendance de rejet. Il établirait le refus comme une composante de l’usage éclairé de la technologie, aux côtés de la vérification, de la vie privée, de l’accessibilité et de l’expérimentation pratique.

Les lecteurs devraient appliquer le même test à leurs propres appareils. Identifiez les fonctionnalités d’IA actives, les informations qu’elles traitent, la valeur qu’elles apportent et si les contrôles disponibles correspondent à vos préférences.

Conserver une trace personnelle de ces choix peut aider lorsque les mises à jour logicielles modifient des réglages familiers. La même habitude favorise une gestion personnelle des connaissances plus large, dans laquelle les informations utiles restent organisées et récupérables sous le contrôle de l’utilisateur.

L’histoire des bibliothécaires techcrunch pose finalement une question simple à laquelle les tableaux de bord produit ne peuvent répondre : lorsque les gens utilisent l’IA parce qu’il est difficile de s’en désengager, que signifie réellement l’adoption ?

Les bibliothèques apportent une réponse. Donnez aux personnes des informations compréhensibles, un lieu pour poser des questions et un contrôle pratique. Puis laissez-les décider quelle technologie mérite une place dans leur vie.