Les biocides utilisés dans les produits de nettoyage, en particulier pour la désinfection des bâtiments publics, participent à la pollution de l’eau. Pourtant, des alternatives existent, mais faire évoluer les pratiques est difficile. En cause, la méconnaissance des risques au sein de la filière ainsi que l’organisation du travail actuelle.

Nous manipulons au quotidien des produits contenant des biocides, par exemple pour l’entretien de la maison, l’hygiène personnelle, la lutte contre les nuisibles, etc. En milieu urbain, leur utilisation s’est diffusée dans de nombreuses activités : construction, nettoyage, entretien des espaces verts, etc. On y recourt, par exemple, pour la protection des revêtements de façade afin de lutter contre les mousses et moisissures ou dans des usages domestiques tels que l’hygiène et l’entretien des bâtiments (sols, sanitaires…).

Or, l’utilisation de ces substances contribue à une dégradation de la qualité des eaux. Les solutions envisagées privilégient généralement un traitement des micropolluants après usage. Toutefois, les stations d’épuration ne retiennent que partiellement les molécules polluantes.

Ce constat invite à repenser les usages et à étudier la possibilité d’une réduction à la source. Mais renoncer aux biocides n’est pas une évidence. En effet, il s’agit d’un enjeu environnemental mal identifié par la population. Il requiert aussi des changements de pratiques susceptibles de se heurter à des formes d’inertie.

La question du renoncement aux biocides pour la désinfection (bactéricides, virucides, fongicides) est particulièrement sensible. C’est encore plus vrai dans les secteurs de la petite enfance et de la maintenance de bâtiments municipaux.

Les pratiques en place pour nettoyer les bâtiments publics

Pour comprendre ces enjeux, nous avons mené une enquête sociologique à l’échelle de l’eurométropole de Strasbourg. Celle-ci se fonde sur une trentaine d’entretiens semi-directifs réalisés auprès de la chaîne des acteurs du secteur du nettoyage, en particulier le personnel d’entretien, les responsables techniques et les fournisseurs.

Nous nous sommes appuyés sur l’idée d’une réduction des biocides à la source, à partir du concept de « redirection écologique ». Il ne s’agit pas de simplement optimiser les pratiques existantes, mais bien d’abandonner l’utilisation de certains produits susceptibles de contenir des biocides nocifs.

Dans l’enquête, nous avons cherché à comprendre comment les professionnels de la filière du nettoyage peuvent innover différemment, en utilisant moins de produits chimiques, soit en considérant des alternatives comme la désinfection à la vapeur, soit en privilégiant des composés plus naturels tels que l’acide lactique.

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Des micropolluants omniprésents, en particulier les ammoniums quaternaires

Les biocides, dont l’étymologie désigne l’action de neutraliser « les vivants indésirables », sont qualifiés de « micropolluants » en raison de leur faible concentration dans les systèmes aquatiques urbains. Bien que présents en petite quantité, leur impact toxicologique notable sur l’environnement et la santé humaine nécessite notre attention.

Les sources sont, en effet, nombreuses : traitements antibiotiques, PFAS, peintures de façade ou encore désinfectants domestiques, objet de notre propos.

Afin d’assurer la désinfection de certaines surfaces (sols, tables, sanitaires, points de contact), professionnels et particuliers ont recours à l’utilisation de biocides nommés « ammoniums quaternaires » (ou « QUATS »). Or, leur persistance dans l’environnement est préoccupante. Bien qu’il existe d’autres méthodes de désinfection (acide lactique, nettoyage à la vapeur), l’usage de QUATS est la pratique dominante, en partie en raison de leur utilisation reconnue dans le milieu médical. S’il n’est pas possible de quantifier le volume de QUATS introduits dans l’environnement, leur prédominance dans les usages en fait un sujet de santé environnementale, dans une démarche One Health).

Le nettoyage étant une compétence municipale, une commune peut renoncer à l’usage de ces composés. Toutefois, le risque « biocide » est mal identifié par les différents acteurs de la chaîne, ce qui complique sa transmission vers les agents d’entretien qui les manipulent au quotidien.

Un risque invisibilisé par l’« effet de filière »

Il existe en effet un « effet de filière » qui entraîne la délégation de la confiance à des acteurs spécialisés. Cela se traduit par une mise à distance, pouvant être à l’origine d’une « capacité empêchée » des professionnels à formuler une préoccupation environnementale quant à l’usage d’un produit.

Cela se manifeste par une méconnaissance de la composition des produits utilisés, tout au long de la chaîne d’acteurs. Cette perte de savoir s’observe dès les fournisseurs, incapables de transmettre l’information aux responsables techniques et eux-mêmes aux agents. Après usage, les eaux contenant les produits de nettoyage sont collectées et traitées en stations d’épuration. Leur gestion discrète invisibilise le devenir des eaux de nettoyage et la compréhension courante de l’enjeu.

Dans ce contexte, les services techniques de nettoyage, notamment ceux des municipalités, ne font pas de la composition du produit un critère de choix. Ils font confiance aux fournisseurs-producteurs, explique un coordinateur des agents d’entretien d’un établissement scolaire :

« Nous, on est l’utilisateur, on n’est pas le fabricant, donc nous, on arrive à la fin de la chaîne. Nous, on arrive, on dit : “Moi, je veux un produit pour nettoyer.” Après c’est lui, le concepteur, qui dit : “Bah, voilà pour cette tâche, il faut tel grammage, il faut ceci, cela.” Moi, ça, ce n’est pas mon souci. »

Acteurs clés de la filière, fabricants et fournisseurs interviennent dans la définition des pratiques de nettoyage. Ces derniers vendent non seulement des produits d’entretien, mais aussi les préconisations d’application (le type de surface, la fréquence d’utilisation, la préparation, le dosage pour dilution ou encore la méthode de nettoyage), que les agents d’entretien respectent.

Les professionnels perdent ainsi la « trace » et la « mémoire » de la composition chimique des produits d’entretien ainsi que de leurs impacts possibles sur les milieux.

Des alternatives à s’approprier

Désinfecter avec des biocides nocifs (QUATS) n’est pourtant pas inéluctable. L’acide lactique et la vapeur sont deux alternatives déjà utilisées par certains professionnels engagés dans une démarche écologique plus générale. Elles incarnent l’idée d’innover par le « retrait » en incitant à « faire sans » (vapeur) ou « avec moins » (acide lactique).

Ces alternatives qui innovent sans apporter de technologie supplémentaire peinent toutefois à susciter la confiance, dans un contexte où l’innovation technique apparaît comme la clé de lecture légitime. Ces réticences s’expliquent par le fait que l’efficacité est le critère principal servant à juger de la qualité d’un protocole de nettoyage. Or, selon le cercle de Sinner, cette efficacité dépend de quatre facteurs : le temps d’application, l’action mécanique (AM), la température et la chimie utilisée.

L’utilisation d’une chimie moins « agressive » se traduit par une augmentation d’au moins un des trois autres facteurs. Ce qui entraîne la modification des pratiques historiques ou même de l’organisation du travail (planning horaire, achat de machines). En d’autres termes, pour nos interlocuteurs, simplifier la chimie du nettoyage revient à complexifier l’organisation quotidienne, freinant l’adhésion aux alternatives.

Le renoncement aux biocides pour l’hygiène suppose de cerner les principaux acteurs impliqués, leur niveau de conscience des impacts (notamment sur la santé et sur l’eau) et les obstacles à l’utilisation d’alternatives. Retrouver des eaux urbaines de qualité et sans pollution est aussi un enjeu d’adaptation dans un contexte de crise écologique : leur réemploi constitue un levier majeur face aux aléas climatiques, par exemple lors des canicules et sécheresses.

ReactiveCity est financé par le programme Interreg VI Rhin supérieur. La recherche associe des chercheurs du département d’hydrologie de l’Université Albert-Ludwig de Fribourg-en-Brisgau (Allemagne), du Groupe de travail sur l’écotoxicologie fonctionnelle aquatique (Université de Coblence-Landau), de l’Institut de chimie durable et de chimie de l’environnement (Université de Leuphana Lüneburg), de l’Institut Terre et environnement de Strasbourg (Ites, porteur du projet) ainsi que du laboratoire Sociétés, acteurs, gouvernement en Europe (Université de Strasbourg).

Guillaume Christen a reçu des financements de l'Union européenne dans le cadre du projet Interreg 6 Rhin supérieur « ReactiveCity : vers une ville pro-active sans biocides » (sept. 2023 – août 2027).

Louise Negri a reçu des financements de l'Union européenne dans le cadre du projet Interreg 6 Rhin supérieur « ReactiveCity : vers une ville pro-active sans biocides » (sept. 2023 – août 2027).

Philippe Hamman a reçu des financements de l'Union européenne dans le cadre du projet Interreg 6 Rhin supérieur « ReactiveCity : vers une ville pro-active sans biocides » (sept. 2023 – août 2027).

Les systèmes d’intelligence artificielle générative, qui parlent si bien, ne comprennent pas encore le monde. De nouvelles méthodes physiques ou statistiques comme les world models, ou « modèles de monde », permettraient de les doter d’une forme de sens commun, qui leur servirait à mieux simuler la réalité et de mieux interagir avec elle.

Imaginez un enfant qui, après avoir vu une balle rouler derrière un canapé, sait instinctivement qu’elle continue d’exister et peut anticiper l’endroit précis où elle réapparaîtra. Cette capacité fondamentale, que la psychologie appelle la permanence de l’objet, constitue un socle de l’intelligence humaine. Nous ne nous contentons pas de réagir aux images qui frappent notre rétine ; nous simulons en permanence le futur dans notre esprit.

Aujourd’hui, l’intelligence artificielle tente de franchir ce cap décisif. Après l’ère des modèles capables de générer du texte, comme ChatGPT, ou des images, comme Midjourney, une nouvelle frontière se dessine avec les world models (« modèles de monde »). L’enjeu est de taille : il s’agit de doter les machines d’une forme de sens commun physique, spatial et logique pour qu’elles cessent d’imiter… et commencent enfin à comprendre.

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Ces modèles montrent d’ores et déjà des résultats prometteurs en laboratoire ou dans des environnements simulés. Néanmoins, leur maturité reste limitée et leur déploiement réel est encore restreint aujourd’hui.

Pourquoi les IA actuelles restent-elles en partie limitées ?

Les systèmes d’IA les plus célèbres aujourd’hui sont des modèles génératifs, à l’instar de Claude ou de ChatGPT. Ceux-ci excellent à prédire le mot suivant dans une phrase ou le pixel suivant dans une image, en s’appuyant sur des corrélations statistiques monumentales.

À partir de cette idée de base, les premières preuves mesurables de raisonnement et de bon sens fonctionnel ont été observées dans l’histoire de l’intelligence artificielle (IA). Cependant, comme le soulignent régulièrement des chercheurs du domaine, tels que Yann Le Cun, directeur scientifique d’AMI Labs ou Fei-Fei Li, directrice scientifique de Worldlabs, ces modèles n’ont pas de représentation interne cohérente de la réalité physique.

C’est ce qui explique notamment leurs fameuses hallucinations : un modèle de langage peut affirmer avec une assurance totale qu’un œuf de vache est un ingrédient de cuisine classique, simplement parce qu’il manipule des concepts sans comprendre pleinement les contraintes biologiques du monde réel. Pour dépasser ce stade de « perroquet stochastique » (« stochastique » désignant un phénomène ou un modèle qui intègre le hasard de manière structurée, comme un calcul de probabilités où l’imprévu devient une donnée clé), l’IA doit intégrer une architecture capable de modéliser les causes et les effets.

Cette ambition n’est pas nouvelle, mais elle bénéficie aujourd’hui d’un alignement technologique inédit. Dès 1943, le neuroscientifique Kenneth Craik suggérait déjà que le cerveau humain fonctionne en construisant des modèles de petite échelle de la réalité pour anticiper les événements. Ainsi, lorsque l’on traverse la rue, notre cerveau imagine d’avance la trajectoire des voitures pour savoir quand il est sûr de passer.

Ce qui a changé depuis, c’est que nous disposons de la puissance de calcul et des cadres mathématiques suffisants pour tester cette hypothèse à l’échelle de machines complexes. L’intérêt pour ces modèles a notamment explosé après les travaux pionniers de David Ha et Jürgen Schmidhuber, en 2018. Ils ont montré qu’une IA pouvait apprendre à conduire dans un environnement virtuel en s’entraînant presque exclusivement dans ses propres « rêves ». Ces « rêves » correspondent à une simulation interne, créée par l’IA elle-même, qui lui permet de tester différentes stratégies sans interagir avec le monde réel.

L’architecture des modèles de monde

Ces auteurs ont introduit la notion de « modèle de monde » : une représentation interne et structurée d’un environnement qui permet à un agent d’anticiper les conséquences de ses actions. Le modèle virtuel synthétise l’information observable pour construire une version abstraite et manipulable du monde réel, facilitant la planification, la simulation et la prise de décision, même dans des situations complexes ou incertaines. Sur le plan technique, un modèle de monde repose sur une mécanique de compression de l’information et de prédiction.

Plutôt que de se contenter d’identifier des objets comme « chat » ou « balle » après apprentissage, un modèle de monde apprend à représenter le monde de manière plus riche et structurée.

Dans un premier temps, le système observe d’énormes quantités de données et en extrait une représentation compacte des dynamiques essentielles, par exemple la trajectoire d’un objet, la rigidité d’une surface ou les interactions spatiales entre plusieurs éléments (la patte du chat qui joue avec la balle). Cette abstraction ne se limite pas à des labels : elle capture des régularités physiques et logiques du monde.

Dans un second temps, le modèle peut simuler des scénarios futurs en utilisant cette représentation (la balle passe sous un fauteuil et le chat essaye de la dégager). Ainsi, si l’agent doté du modèle de monde précédemment décrit envisage une action, elle peut prédire ses conséquences avant même de l’exécuter, dans un environnement potentiellement incertain ou bruité.

Autrement dit, contrairement à la simple classification statistique « ceci est un chat », le modèle de monde apprend une sorte de mini-simulation interne du monde, qui combine perception, compréhension spatiale et logique, et capacité à anticiper.

Ici, l’approche reste statistique, similaire à l’apprentissage par renforcement, mais sans recours direct à des modèles physiques explicites ; elle se fonde uniquement sur les régularités observées dans les données (les balles qui roulent sous les objets en ressortent ou y restent coincées). Cette distinction entre approches statistique et physique devient importante lorsqu’on aborde des environnements complexes et incertains, où les prédictions doivent intégrer la variabilité naturelle du monde réel.

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Plusieurs propositions récentes illustrent le potentiel de l’approche statistique des modèles de monde. Le modèle V-JEPA de Meta apprend, par exemple, à comprendre les interactions physiques complexes en regardant simplement des vidéos, sans aucun étiquetage humain. De son côté, Google DeepMind a récemment dévoilé Genie, une architecture capable de créer des mondes virtuels interactifs à partir d’une simple photographie, prouvant que la machine a assimilé auparavant les lois de la physique et de la perspective.

Des applications qui touchent la société

Les répercussions de cette technologie sont massives et dépassent largement le cadre de l’informatique théorique.

En robotique, par exemple, un agent équipé d’un modèle du monde pourrait apprendre à manipuler des objets fragiles ou à se déplacer dans un entrepôt encombré sans passer par des milliers d’heures d’essais physiques coûteux et risqués.

Dans le secteur des véhicules autonomes, des pionniers, comme Wayve, affirment utiliser des modèles du monde pour que les voitures anticipent les comportements difficiles à prévoir des piétons ou des autres conducteurs, là où les systèmes classiques se contenteraient de réagir avec un temps de retard.

Dans le domaine de la santé, les jumeaux numériques sont encore en phase d’exploration et servent à simuler comment une maladie pourrait évoluer en réponse à un traitement expérimental. Toutefois, ces modèles ne donnent pas des prédictions certaines : ils sont dits « probabilistes », ce qui signifie qu’ils reposent sur des calculs de probabilités. Autrement dit, ils estiment plusieurs évolutions possibles d’un patient (amélioration, stabilité, aggravation) et attribuent à chacune une chance de se produire, en fonction des données disponibles et de modèles statistiques. Par conséquent, ces simulations restent des estimations, et non des certitudes. Elles doivent donc être validées avec beaucoup de rigueur, en particulier lorsqu’elles concernent des traitements qui n’ont encore jamais été testés en conditions cliniques réelles.

Les progrès de l’IA nous amènent à repenser ce que signifie réellement « comprendre » et « anticiper » dans un monde complexe. À terme, explorer ces questions pourrait non seulement transformer la technologie, mais aussi notre manière d’appréhender la cognition et la créativité humaines.

Il est important de nuancer l’enthousiasme autour de ces modèles. En dépit des avancées, celles-ci demeurent pour l’instant à l’échelle de la recherche et du développement. Par exemple, dans la robotique et les véhicules autonomes, la majorité des applications sont encore à l’état de prototypes ou de pilotes contrôlés, souvent dans des environnements très structurés.

L’adoption à grande échelle nécessitera de surmonter des défis techniques et réglementaires majeurs, comme la robustesse face à des situations imprévues ou la sécurité dans des contextes réels complexes. Ainsi, ces modèles sont en phase d’expérimentation avancée, et non opérationnels partout et tout le temps – même si leurs perspectives restent très prometteuses.

Julien Perez est membre de bpifrance, directeur de la recherche en AI.

Dans certains manuscrits médiévaux, des joueurs noirs et blancs s’affrontent sur l’échiquier dans un cadre d’égalité. Une iconographie surprenante qui montre comment les échecs pouvaient incarner un espace où la logique l’emportait sur les hiérarchies raciales.

Dans l’imaginaire médiéval européen, les représentations de la différence raciale étaient souvent très tranchées. Les personnes noires apparaissaient soit comme des figures exotiques et prestigieuses – saints ou souverains riches comme la reine de Saba –, soit comme des personnages dominés, jugés inférieurs aux chrétiens blancs. Pourtant, comme le montrent mes recherches, le jeu d’échecs offrait un autre regard : un espace où les joueurs pouvaient s’affronter d’égal à égal, quelle que soit leur couleur de peau.

Des éléments tirés du Libro de los juegos, sous-titré Libro de Axedrez, Dados e Tablas (Livre des échecs, des dés et des tables), un manuel de jeux réalisé pour le roi Alphonse X le Sage à Séville en 1283, ont renforcé cette idée. Le manuscrit contient 103 problèmes d’échecs, chacun accompagné d’un texte indiquant le vainqueur et d’une illustration. Ces images représentent une grande diversité de personnages, allant d’hommes juifs à des femmes musulmanes. On y voit aussi des joueurs asiatiques, blancs et noirs.

L’une des illustrations les plus frappantes montre un joueur noir et un joueur à la peau pâle face à face de part et d’autre d’un échiquier. Ce dernier a la tête rasée, signe qu’il est un clerc érudit. Pourtant, malgré ce marqueur d’intelligence, le texte indique que le joueur noir l’emportera. Dans ce « jeu de logique », la victoire revient à celui qui démontre les meilleures capacités stratégiques. Ce qui compte avant tout, c’est la puissance intellectuelle du joueur. Comme l’explique le Libro de los juegos, les échecs incarnent la sagesse, et ceux qui les étudient acquièrent la capacité de vaincre les autres.

Une autre image du manuscrit montre cinq personnages noirs entourant l’échiquier. Dans la culture visuelle médiévale occidentale, les scènes ne représentant que des figures noires sont rares et généralement associées à des connotations négatives. Ici, au contraire, elles apparaissent dans un cadre hautement intellectuel et dans une atmosphère qui semble conviviale.

Si le jeu d’échecs n’a pas fait disparaître les normes sociales dominantes en matière de préjugé racial, il a néanmoins offert aux joueurs un espace pour les remettre en question dans son propre univers ludique.

La représentation des échecs comme une rencontre entre des personnes de couleurs de peau différentes ne se limitait pas à l’Europe. Le Livre des rois ou Shâhnâmeh, poème épique retraçant l’histoire des Iraniens depuis la création du monde jusqu’à la conquête islamique, raconte ainsi l’introduction du jeu en Iran.

Selon le Shâhnâmeh, un roi indien – dont le nom n’est pas précisé – envoya une ambassade au roi sassanide avec un échiquier et un défi : en comprendre les règles ou payer un tribut. Heureusement pour le souverain, son conseiller Būzurjmihr parvint à résoudre l’énigme. Une copie du poème datant du XIVᵉ siècle situe cette scène dans un décor mongol de la fin du Moyen Âge. On y voit Būzurjmihr, à la peau plus claire, face à l’émissaire indien à la peau plus sombre.

Certains chercheurs ont soutenu que la peau sombre de ce dernier et ses « vêtements amples » visaient à souligner sa défaite. Mais plusieurs indices suggèrent une autre lecture. Sa tunique « ample » est richement ornée de dorures, contrairement à la simple robe bleue de Būzurjmihr, pourtant le plus haut diplomate de la cour. Sa peau plus foncée renvoie certes à ses origines étrangères, mais ne fait guère de lui un personnage négatif. Il apparaît au contraire comme le champion du rajah indien : celui qui transmet le jeu de logique et se présente comme le dépositaire d’un savoir indien très convoité.

Les pièces d’échecs elles-mêmes

Outre les représentations de parties d’échecs, les perceptions médiévales de la « race » peuvent aussi être étudiées à travers les pièces du jeu elles-mêmes.

Les échecs se sont diffusés à travers l’Afro-Eurasie à partir de l’Inde du VIᵉ siècle vers le reste du monde connu. Jeu de guerre, les échecs reposent sur des pièces censées représenter des soldats. Mais, au fil de leur diffusion, la forme de ces pièces a évolué, reflétant les sociétés qui les ont produites.

Par exemple, un roi d’échecs aux longs cheveux, fabriqué à Mansura ou à Multan (dans l’actuel Pakistan) au IXᵉ ou au Xᵉ siècle, reflète les idéaux de la royauté indienne. Les célèbres pièces d’échecs de Lewis, découvertes dans les Hébrides extérieures en Écosse, mais probablement sculptées en Norvège, sont quant à elles souvent considérées comme les représentations les plus emblématiques d’un jeu d’échecs médiéval. Dans cette perspective, elles ne constituent pourtant qu’un témoignage relativement tardif et géographiquement périphérique d’une tradition bien plus ancienne.

Les échecs médiévaux n’étaient pas aussi noirs et blancs que le jeu moderne. Certains échiquiers étaient blanc et rouge, ou encore bleu et or. Néanmoins, les cases alternées, tout comme les pièces elles-mêmes, étaient distinguées par des couleurs contrastées. Cela permettait de projeter sur le jeu des idées liées à la couleur de peau et aux perceptions raciales.

Un poème du XIIIᵉ siècle explique que les pièces d’échecs « sont les gens de ce monde, tirés d’un même sac, comme d’un ventre maternel, puis placés en divers endroits de ce monde ». Les pièces pouvaient ainsi représenter les différents peuples du globe. Mais l’issue de leurs affrontements sur l’échiquier restait déterminée par les règles de la logique, et non par la couleur de leur peau. Les échecs incarnaient ainsi un « monde juste », où l’intellect, plutôt que la religion ou la race, primait.

Krisztina Ilko a reçu des financements de The British Academy.