La première fois que je suis allée interviewer la mère d’un disparu au Liban, elle n’a pas commencé par me raconter comment son fils avait été enlevé. Elle m’a montré sa chambre. Le lit était fait. Ses vêtements étaient propres et soigneusement pliés. Elle les avait lavés encore et encore au fil des années, les gardant prêts pour le jour où il franchirait peut-être la porte.
Son fils avait disparu pendant la guerre civile libanaise, qui a pris fin en 1990. Lorsque je l’ai rencontrée en 2014, plusieurs décennies s’étaient écoulées. Elle attendait toujours. Je me souviens avoir quitté son domicile en me demandant comment on pouvait vieillir sans savoir si son enfant était vivant ou mort, et comment on pouvait commencer à faire son deuil alors qu’il restait encore une chance, aussi infime soit-elle, qu’il revienne.
À l’époque, je travaillais avec Act for the Disappeared, une organisation libanaise de défense des droits humains qui recueillait les témoignages des familles pour Fushat Amal (‘Espace d’espoir’ en français), un mémorial en ligne dédié aux personnes disparues pendant la guerre. Derrière l’estimation souvent citée de 17 000 disparus se cachent des individus avec des noms, des visages et des familles, dont la vie mérite d’être célébrée.
Cette rencontre a été l’une des raisons pour lesquelles, des années plus tard, j’ai commencé à m’intéresser à l’intelligence artificielle (IA) et à la justice transitionnelle. Je voulais comprendre à quoi pourrait ressembler l’avenir dans ces deux domaines. Les nouvelles technologies pourraient-elles aider cette femme à découvrir ce qui était arrivé à son fils ? Pourraient-elles apporter quelque chose aux milliers d’autres familles qui continuent de chercher au Liban ?
Je ne m’attendais pas à ce que la technologie résolve ce que la politique n’avait pas su régler. La question des personnes disparues au Liban reste profondément liée à l’héritage de la guerre civile et à la réticence de ceux qui pourraient détenir des informations à les divulguer. Mais je voulais savoir si de nouvelles possibilités d’enquête émergeaient, et ce qu’elles pourraient signifier pour les personnes qui attendent toujours des réponses.
Apprentissage automatique et imagerie satellite
Au cours des trois dernières années, j’ai discuté avec des organisations qui explorent et utilisent l’IA pour des enquêtes, des travaux de documentation et d’autres initiatives en faveur de la justice. J’ai découvert des projets qui montrent comment ces technologies peuvent aider les chercheurs et les enquêteurs à traiter de grandes quantités d’informations, à identifier des schémas récurrents et à suivre des pistes.
Au Mexique, des chercheurs ont utilisé l’apprentissage automatique et l’imagerie satellite pour identifier des zones susceptibles de receler des fosses communes clandestines. En Uruguay, le projet Cruzar, mené par une université, utilise l’IA pour aider à analyser les archives de l’époque de la dictature, en collaboration avec les proches des personnes détenues puis disparues.
A qui cela profite-t-il réellement ?
L’IA n’est pas un outil monolithique, son fonctionnement dépend de l’usage qui en est fait et des informations disponibles. Prenons l’exemple de l’analyse d’archives historiques. Imaginez des milliers de pages de documents qui prendraient des années à des humains de lire et comparer. L’IA peut aider à transformer des pages numérisées en texte consultable, à identifier des noms, des lieux et des événements, et à suggérer des liens entre les documents que les personnes peuvent ensuite examiner.
Mais les résultats ne sont pas nécessairement exacts. L’IA peut passer à côté d’éléments de contexte importants, commettre des erreurs ou produire une réponse convaincante mais erronée. Avec certains systèmes d’IA, il peut être difficile de comprendre comment un résultat spécifique a été obtenu, même pour les personnes qui les ont développés. Il est donc essentiel de vérifier les résultats et de comprendre les limites de l’outil utilisé.
Ces exemples m’ont intéressée car ils montrent comment l’IA pourrait contribuer à relever certains des défis liés à la recherche de la vérité sur les violations commises par le passé. Mais identifier un lieu d’inhumation potentiel n’équivaut pas à établir qui y est enterré. Identifier des liens logiques dans des archives ne remplace pas le travail de vérification des preuves ou de reconstitution des faits.
Je revenais sans cesse à une question que l’on a tendance à négliger lorsque l’on aborde l’innovation technologique : à qui cela profite-t-il réellement ?
Les risques sont réels
Lorsque je recueillais des témoignages pour Fushat Amal en 2014 et 2015, nous ne pensions pas à la manière dont ces photographies et ces témoignages pourraient un jour être analysés à l’aide de l’IA. Les familles les avaient partagés pour que leurs proches restent dans les mémoires. Souhaiteraient-elles que ces informations soient utilisées dans le cadre d’une recherche assistée par l’IA ? Nous n’avons jamais songé à leur poser la question.
Certaines familles pourraient se réjouir de ces nouvelles méthodes de recherche ; d’autres pourraient s’inquiéter de la destination finale de leurs informations ou de la manière dont elles pourraient être utilisées.
Chez Impunity Watch, nous avons travaillé en 2025 sur un rapport cartographique examinant plus de 40 cas d’utilisation de l’IA et de technologies data dans le domaine de la justice transitionnelle. Outre des applications prometteuses, le rapport a mis en évidence des préoccupations concernant les biais, la protection des données sensibles, l’insuffisance de garanties et l’exclusion des victimes et des survivants des décisions relatives aux technologies qui pourraient leur porter préjudice.
Pour comprendre ce que ces risques pourraient signifier concrètement, imaginez une organisation de défense des droits humains travaillant dans un pays sortant d’un conflit. Elle a recueilli des centaines de témoignages de survivants d’un massacre et souhaite utiliser l’IA pour organiser les documents, identifier les noms et les lieux, et établir des liens entre les récits. Cela pourrait aider l’organisation à donner du sens à des informations dont l’analyse prendrait sinon des années.
Mais que se passerait-il dans le cas d’une personne dont le nom diffère d’un document à l’autre parce qu’il a été translittéré depuis une autre langue ? L’IA pourrait ne pas reconnaître que les documents font référence à la même personne, ou assimiler par erreur deux personnes différentes. Que se passerait-il si un résumé généré par l’IA « hallucinait » et incluait un détail qu’aucun témoin n’a jamais mentionné ? Si cette information n’était pas vérifiée et se retrouvait dans une enquête ou un rapport public, elle pourrait fausser le récit des faits.
Qui est responsable si quelqu’un subit un préjudice ?
Cela présente aussi des risques pour les personnes qui ont livré leur témoignage.
Imaginons qu’un outil d’IA supprime le nom d’un témoin d’un document mais laisse des détails concernant son domicile, sa famille ou sa situation personnelle qui permettent de l’identifier. Ou que des informations sensibles soient divulguées ou consultées par des personnes souhaitant réduire les témoins au silence. Dans un pays où les responsables de violences passées peuvent encore être au pouvoir, cela pourrait entraîner une surveillance, des menaces ou des représailles.
Qui serait responsable si quelqu’un subissait un préjudice ? L’organisation qui a recueilli le témoignage, l’entreprise qui a fourni l’outil d’IA, ou ceux qui n’ont pas su protéger ces informations ? Et que pourrait faire la personne affectée pour obtenir réparation ? Il s’agit de personnes qui ont peut-être déjà subi de graves violations. Les efforts visant à documenter ces violations ne devraient pas les exposer à un risque supplémentaire.
Ce qui rend ces questions particulièrement sensibles dans le cadre de la justice transitionnelle, c’est le contexte. Les informations peuvent concerner de graves violations des droits humains, les personnes qui les partagent peuvent encore être en danger, et la confiance dans les institutions peut déjà être fragile. Or, les groupes de documentation, les associations de victimes et les archives locales peuvent manquer de ressources juridiques ou techniques pour évaluer chaque nouvel outil. Une technologie utile dans un contexte peut s’avérer inappropriée dans un autre.
Lorsque l’IA est impliquée dans des violations
Une autre question apparaît, à laquelle la justice transitionnelle pourrait avoir à faire face de plus en plus souvent : il ne s’agit plus seulement de se demander comment utiliser l’IA pour enquêter sur des violations passées, mais comment elle a pu être impliquée dans ces violations. L’IA est utilisée à des fins de surveillance et de ciblage militaire. Si une personne est tuée à la suite d’une identification erronée assistée par IA, comment les enquêtes futures pourront-elles reconstituer les décisions qui ont conduit à sa mort, et qui devra en être tenu pour responsable ? L’IA ne supprime pas la responsabilité humaine, mais elle peut rendre celle-ci plus difficiles à identifier.
C’est pourquoi les décisions concernant l’IA dans le cadre de la justice transitionnelle ne peuvent être laissées aux seuls développeurs de technologies. Elles nécessitent une collaboration entre des experts en technologie, en droits de l’homme, en droit, en documentation, en éthique et en psychologie, ainsi qu’une bonne connaissance des contextes dans lesquels ces outils seront utilisés. Les victimes et les communautés touchées doivent également être impliquées dès le début, lorsqu’il s’agit de déterminer quel problème doit être traité et si l’IA constitue la bonne approche.
La nécessité de garde-fous et de normes
La nécessité de garde-fous adaptés à ces contextes sensibles est soulignée dans le rapport de juillet 2026 du Rapporteur spécial des Nations unies Bernard Duhaime sur les technologies émergentes et la justice transitionnelle. Il appelle à une réglementation plus stricte des entreprises technologiques et à des garde-fous spécifiques concernant l’utilisation des technologies émergentes dans ces contextes, notamment des évaluations d’impact sur les droits humains, sur la protection des données et les normes appliquées par les praticiens. L’importance de ces garde-fous se reflète dans les travaux plus généraux d’Impunity Watch sur l’IA et la justice transitionnelle.
De nouvelles normes sont nécessaires. Mais les organisations n’ont pas besoin d’attendre leur publication pour se poser ces questions fondamentales : à quoi les personnes ont-elles initialement consenti lorsqu’elles ont partagé leurs témoignages ? L’IA est-elle vraiment nécessaire pour le travail proposé ? Quels problèmes pourraient survenir, et quels outils sont mis en œuvre pour les prévenir ?
Je ne sais pas si la mère que j’ai rencontrée a un jour appris ce qui était arrivé à son fils. J’espère que oui. Je me souviens encore de sa chambre et des vêtements qu’elle gardait prêts. Lorsque j’ai commencé à mener des recherches sur l’IA, je voulais savoir si l’avenir pourrait offrir quelque chose qui était de l’ordre de l’impossible lorsque je l’ai rencontrée.
Trois ans plus tard, j’ai découvert des façons de faire que je n’aurais pas imaginées à l’époque, et des questions qui méritent toute notre attention. Je ne saurais dire si l’un de ces outils aurait pu l’aider. Mais je suis toujours curieuse de savoir ce qu’ils pourraient apporter aux familles qui sont aujourd’hui à la recherche de leurs proches.
Michelle Bouchebel est responsable thématique chargée de l’IA et des technologies émergentes chez Impunity Watch, où elle dirige les travaux sur la manière dont les nouvelles technologies redéfinissent la justice transitionnelle. Avant de rejoindre Impunity Watch, elle a travaillé pour Search for Common Ground au Liban, où elle a dirigé des équipes chargées de mettre en œuvre des programmes à travers le Liban et la Syrie sur les questions de genre, de gouvernance, de protection du patrimoine culturel et de transformation des conflits. Elle a également travaillé pour Act for the Disappeared au Liban et pour l’International Center for Transitional Justice.
