Le 7 avril 2026, alors que les halls de LEAP restaient vides à 20 kilomètres de là, à Malham, et que les drones iraniens testaient les défenses aériennes du Royaume, 200 universitaires, journalistes et professionnels des médias se sont réunis à l’université King Saud de Riyad pour la 10e conférence internationale sur l’IA dans les médias. L’événement, organisé par la Saudi Association for Media and Communication et placé sous le parrainage du président par intérim de KSU, le professeur Ali Masmali, s’est tenu sans report, sans relocalisation et sans le public international dont dépendent les grands événements technologiques du Royaume. À ce titre, il a probablement été l’événement d’IA le plus révélateur organisé par l’Arabie saoudite en 2026 : domestique, professionnel et centré sur les questions que les grandes conférences, avec leurs annonces d’investissement de 14,9 milliards de dollars et leurs PDG vedettes, abordent rarement.
Le titre de la conférence, « Artificial Intelligence Media: Opportunities and Challenges », était générique. Son contenu ne l’était pas. En six sessions spécialisées, les participants ont examiné la manière dont l’IA restructure la production, la distribution et la consommation de contenus médiatiques en arabe, langue parlée par 350 millions de personnes, écrite de droite à gauche, fragmentée en dizaines de dialectes régionaux et servie par un écosystème d’IA qui, selon presque tous les indicateurs, accuse environ trois ans de retard sur la frontière anglophone.
Le calendrier était délibéré. L’Arabie saoudite a désigné 2026 comme Année de l’intelligence artificielle. HUMAIN avait lancé ALLaM 34B, un modèle de langue de 34 milliards de paramètres, conçu d’abord pour l’arabe et entraîné sur environ 3 000 milliards de tokens mixtes arabes et anglais selon l’article de recherche publié sur le modèle. HUMAIN Chat, l’application grand public construite sur ALLaM, était disponible sur le web, iOS et Android. Le Saudi Media Award avait introduit, lors du Saudi Media Forum de février, la première catégorie mondiale dédiée aux contenus générés par IA ; les candidatures ont ouvert le 21 novembre 2025, fermé le 1er janvier 2026, et les prix ont été remis le 4 février 2026, avec des critères exigeant une mention explicite de l’IA, une vision artistique et une qualité d’exécution. L’infrastructure des médias arabes médiés par IA était en construction. La conférence demandait à quoi elle servirait.
Le retard de l’IA arabe
Le marché arabe de l’IA se situe approximativement là où se trouvait le marché anglophone il y a trois ans, selon une caractérisation employée par plusieurs chercheurs lors de la conférence et dans la communauté plus large du traitement automatique de l’arabe. Les outils rattrapent leur retard. La demande est massive. La concurrence reste limitée. Les contraintes sont structurellement différentes de celles qui affectent l’IA anglophone.
La complexité computationnelle de l’arabe dépasse celle de l’anglais sur plusieurs dimensions. La richesse morphologique de la langue, où une racine unique peut générer des dizaines de formes dérivées par jeux de préfixes, suffixes et voyelles internes, rend la tokenisation, étape fondatrice de l’entraînement des modèles de langue, beaucoup plus difficile. Les signes diacritiques qui désambiguïsent le sens en arabe formel sont souvent omis dans les textes informels, créant une ambiguïté que les modèles doivent résoudre par le contexte plutôt que par une notation explicite. Le système d’écriture de droite à gauche, combiné à l’insertion de chiffres et de termes latins de gauche à droite, produit des défis d’affichage et de traitement que les modèles monolingues anglais ne rencontrent pas.
Le problème dialectal accroît encore la complexité. L’arabe standard moderne, registre formel des journaux télévisés, des communications gouvernementales et des écrits universitaires, n’est la langue maternelle de personne. C’est un registre appris, comparable au latin dans l’Europe médiévale. La parole quotidienne et l’écriture informelle mobilisent des dialectes régionaux, égyptien, du Golfe, levantin, maghrébin, qui diffèrent entre eux par le vocabulaire, la grammaire et la prononciation autant que l’espagnol peut différer du portugais. Un modèle qui comprend l’arabe standard moderne peut échouer entièrement sur un texte en arabe égyptien, et inversement. ALLaM répond à cette difficulté en s’entraînant sur des dialectes saoudien, égyptien, jordanien et libanais, en plus de l’arabe classique, mais la couverture dialectale complète des 22 pays arabophones demeure largement non résolue.
La rareté des données est traitée sans être réglée. Les quelque 3 000 milliards de tokens d’entraînement d’ALLaM, mêlant arabe et anglais, constituent un corpus important selon les standards arabes, mais modeste face aux modèles anglophones les plus avancés, désormais entraînés sur 15 000 milliards de tokens ou davantage. La qualité des données textuelles arabes disponibles reste inégale : les articles de presse et documents publics sont bien représentés, mais les textes informels, comme les réseaux sociaux, forums et messageries, ainsi que les domaines spécialisés, médical, juridique ou technique, demeurent sous-représentés. HUMAIN souligne que l’équipe ALLaM comprend une proportion significative de chercheurs saoudiens titulaires de doctorats et une mixité de genre délibérée, investissement en capital humain que peu de pays arabophones peuvent reproduire à la même échelle.
Ce que les sessions ont révélé
Les six sessions de la conférence ont cartographié l’intersection entre IA et médias arabes autour de la production, de la distribution, de l’éthique et de la formation. Les échanges, rapportés par Arab News et Saudi Shopper, ont révélé à la fois l’enthousiasme et l’anxiété que l’IA suscite dans un écosystème médiatique où l’État contrôle les principales plateformes.
Jareh Al-Marshidi, vice-président du SAMC et président du comité scientifique de la conférence, a décrit l’IA comme « largement utilisée dans les flux de travail médiatiques, de l’écriture de scripts à la distribution et au ciblage des audiences ». Son insistance portait sur le maintien de « standards professionnels et éthiques », formulation qui, dans un contexte saoudien, possède un sens précis : ces standards ne sont pas seulement des normes professionnelles, mais aussi des exigences réglementaires dans un environnement médiatique où l’État définit les limites du contenu acceptable.
Le professeur Mutlaq Al-Mutairi, superviseur de la chaire Dr Ibrahim Al-Muhanna pour l’énergie et les médias spécialisés, a identifié la capacité de recherche limitée et les systèmes bureaucratiques comme obstacles à l’innovation médiatique par IA. C’est une reconnaissance publique rare du fait que les contraintes institutionnelles, et non les seuls écarts technologiques, ralentissent l’adoption de l’IA dans les médias saoudiens.
Ahmed Al-Dayhani, correspondant de Monte Carlo Radio en Arabie saoudite, a soutenu que l’IA ne pouvait remplacer les reporters qui « utilisent leur expérience pour interpréter l’information et identifier les tendances ». C’est la défense universelle du journaliste face à l’automatisation, formulée ici dans un contexte où la capacité du reporter à interpréter librement est déjà contrainte par des bornes éditoriales qu’aucun modèle d’IA ne sera autorisé à franchir.
Lafi Al-Rashidi, présentateur de Saudi TV, a décrit l’IA comme « un outil utile qui soutient les professionnels des médias » tout en mettant en garde contre une « dépendance excessive ». La formule gère la tension entre l’enthousiasme officiel pour l’Année de l’IA et l’inquiétude des journalistes face au déplacement de leurs fonctions.
Le professeur Mohammed Al-Qaari, de l’Imam Muhammad Ibn Saud Islamic University, a recommandé d’intégrer aux cursus de journalisme l’analyse de données, la pensée algorithmique et les outils d’IA générative. C’est reconnaître que la prochaine génération de journalistes saoudiens devra posséder des compétences techniques que le curriculum actuel ne fournit pas.
Les applications médiatiques d’ALLaM
ALLaM, dont le nom signifie « omniscient » en arabe, n’est pas seulement un modèle de langue. C’est un projet culturel. Le modèle a été codéveloppé avec IBM, initialement lancé sur la plateforme watsonx d’IBM via la SDAIA, puis absorbé par HUMAIN lors de la création de l’entreprise en mai 2025. HUMAIN ONE, le système d’exploitation agentique annoncé à FII9 à Riyad le 28 octobre 2025, s’appuie sur ALLaM et sur un réseau de partenaires incluant EY, Groq et Replit, combinant raisonnement en langue arabe, matériel d’inférence à faible latence et outils développeurs dans un seul déploiement.
Pour les médias arabes, ALLaM offre des capacités qu’aucun modèle arabe précédent n’a égalées à cette échelle : génération de texte sensible aux dialectes saoudien, égyptien, jordanien et libanais ; résumé de documents arabes préservant le sens entre arabe standard moderne et dialectes ; classification du sentiment, Lucidya, plateforme de sentiment de référence en arabe, faisant état de 92 % de précision sur 15 dialectes dans ses propres benchmarks. Ces capacités ne sont pas théoriques. Elles fonctionnent déjà en production dans HUMAIN Chat, lancé le 25 août 2025, et chez les clients entreprises que HUMAIN commence à intégrer.
Les applications médiatiques évoquées par les participants, résumé automatique d’actualités, analyse d’enquête assistée par IA, personnalisation algorithmique des contenus, production de voix et de vidéos synthétiques, ne sont pas hypothétiques. Elles sont déployées dans les médias anglophones par tous les grands éditeurs. Les versions arabes arrivent. La question n’est pas de savoir si elles arriveront, mais qui les contrôlera lorsqu’elles le feront.
La tension : les médias IA dans un État autoritaire
L’absence la plus significative de la conférence fut celle d’une session qui n’a jamais été proposée : les implications des médias propulsés par IA dans un pays où le gouvernement contrôle les principales plateformes d’information, où des journalistes ont été emprisonnés pour leur travail, et où les limites du discours acceptable sont définies par l’État.
Le paysage médiatique saoudien est dominé par des entités liées à l’État. Le PIF a acquis 54 % de MBC Group, le plus grand conglomérat médiatique du Moyen-Orient, dans une transaction de 7,469 milliards de SAR, soit 1,992 milliard de dollars, finalisée le 18 septembre 2025. La Saudi Broadcasting Authority contrôle la télévision et la radio d’État. Arab News, journal anglophone de référence du Royaume, opère dans le cadre éditorial défini par le gouvernement. La Saudi Press Agency (SPA) est le fil d’information officiel. L’écosystème médiatique n’est pas censuré au sens rudimentaire d’une suppression article par article. Il est structuré : propriété, processus de nomination éditoriale et attentes culturelles créent un environnement où l’autocensure fonctionne plus efficacement que ne le ferait une censure externe.
L’IA amplifie les caractéristiques structurelles du système dans lequel elle est déployée. Dans un environnement médiatique libre, les outils d’IA permettent des enquêtes plus rapides, une analyse plus large des sources et une distribution de contenus plus personnalisée. Dans un environnement médiatique contrôlé, ils permettent un filtrage plus efficace, une surveillance d’audience plus sophistiquée et des flux d’information ciblés avec plus de précision. Les mêmes capacités algorithmiques qui aident un journaliste du Washington Post à identifier des tendances dans des données publiques peuvent aider une opération médiatique étatique à repérer et étouffer des récits dissidents avant qu’ils ne prennent de l’ampleur.
Le cadrage de la conférence autour des « opportunités et défis » a éludé cette tension structurelle. Les opportunités discutées, production plus rapide de contenus, meilleure interaction avec les audiences, traduction automatisée, sont réelles. Les défis discutés, maintien des standards éthiques, formation des journalistes aux outils d’IA, gestion du droit d’auteur, sont authentiques. Mais le défi que la conférence ne pouvait pas discuter, l’usage de l’IA pour affiner le contrôle de l’information dans un État autoritaire, est celui qui compte le plus pour les 350 millions d’arabophones qui consommeront les médias produits par ces outils.
L’alignement culturel d’ALLaM, présenté par HUMAIN comme intégrant des « valeurs islamiques », ajoute une dimension absente des modèles d’IA anglophones. Cet alignement est présenté comme une fonctionnalité : le modèle produit des contenus respectueux des sensibilités culturelles et religieuses des utilisateurs arabophones. En pratique, l’alignement des valeurs signifie que le modèle est entraîné à produire certains types de contenus et pas d’autres, mécanisme de filtrage qui, dans un déploiement contrôlé par l’État, peut passer de la sensibilité religieuse à la sensibilité politique sans ligne visible entre les deux.
Le Saudi Media Innovation Bootcamp
Le Saudi Media Forum de février 2026 a attiré 65 603 participants, record Guinness pour une conférence média, et s’est tenu du 2 au 4 février sous le patronage du roi Salman, avec 300 intervenants, 250 exposants et 150 sessions. Le Forum a lancé 12 initiatives phares consacrées aux médias et à l’IA, dont le Saudi Media Innovation Bootcamp. Ce programme, développé en partenariat avec la SDAIA, couvre le journalisme augmenté, la production intelligente de contenus et le présentateur virtuel, concept qui a suscité des controverses dans le monde entier en raison de son potentiel à remplacer des présentateurs humains par des avatars générés par IA.
Le discours d’ouverture du ministre des Médias Salman bin Yousef Al-Dosari a insisté sur la construction d’un « écosystème médiatique moderne et connecté au monde ». L’introduction par le Saudi Media Award de la première catégorie mondiale de contenus générés par IA normalise la production médiatique par des machines, jalon qu’aucun autre programme national de prix médiatiques n’a atteint et qui positionne l’Arabie saoudite comme le premier pays à reconnaître formellement les contenus générés par IA comme catégorie légitime de production médiatique.
Le curriculum du bootcamp, journalisme augmenté, production intelligente de contenus et présentateurs virtuels, décrit un futur médiatique où l’IA ne se contente pas d’assister les journalistes, mais remplace des éléments substantiels de la chaîne de valeur journalistique. Les présentateurs virtuels lisent l’information. Les systèmes de production intelligents assemblent les images. Les outils de journalisme augmenté identifient les sujets. Le rôle du journaliste humain se déplace de la production vers la supervision, en contrôlant des systèmes d’IA opérant dans des paramètres fixés par les mêmes structures institutionnelles qui définissent aujourd’hui la politique éditoriale.
Le contexte mondial
L’Arabie saoudite n’est pas seule à déployer l’IA dans les médias. The New York Times, la BBC, Reuters et Associated Press ont tous mis en place des outils d’IA pour la production, la vérification et la distribution de contenus. The New York Times utilise l’IA pour tester les titres, prédire l’engagement des abonnés et recommander des contenus. Reuters emploie des systèmes automatisés pour la production d’informations financières. La BBC développe des outils de vérification assistée par IA.
La différence est institutionnelle. Ces déploiements se font au sein d’organisations médiatiques opérant sous des normes d’indépendance éditoriale, des protections de la liberté de la presse et des mécanismes de responsabilité, pression des annonceurs, retours des abonnés, supervision réglementaire, qui contraignent l’usage des outils d’IA. Les déploiements saoudiens se font dans des organisations où l’État est à la fois propriétaire, régulateur et principal annonceur. Les outils d’IA peuvent être les mêmes. Le contexte institutionnel détermine leur fonction.
L’écosystème émirati d’IA appliquée aux médias, construit autour de G42, Falcon et Jais, modèle lancé initialement à 30 milliards de paramètres en novembre 2023, puis Jais 2 à 70 milliards de paramètres publié en décembre 2025 par MBZUAI, G42 et Cerebras, fournit une comparaison régionale. Les Émirats ont nommé le premier ministre chargé de l’IA au monde en 2017 et créé MBZUAI comme première université dédiée à l’IA. La stratégie média-technologie d’Abou Dhabi vise à faire de l’émirat un hub de production médiatique internationale, non à restructurer le journalisme arabophone. L’approche saoudienne, menée par HUMAIN et ancrée dans ALLaM, est plus ambitieuse : construire l’infrastructure d’IA fondatrice des médias en langue arabe à l’échelle mondiale, pas seulement pour la consommation saoudienne.
La communauté académique s’élargit également. AbjadNLP 2026, deuxième atelier sur le traitement automatique des langues utilisant l’écriture arabe, se tient le 28 mars 2026 à Rabat comme événement associé à EACL 2026, l’un des nombreux lieux de recherche qui font progresser le champ du traitement automatique de l’arabe. Mais les ressources de HUMAIN, 100 milliards de dollars d’investissement prévu, 600 000 GPU NVIDIA et le soutien de l’un des plus grands fonds souverains du monde, donnent à ALLaM un avantage d’échelle qu’aucun effort académique ou startup ne peut égaler.
Ce que signifie la conférence
La 10e conférence internationale du SAMC sur l’IA dans les médias n’était pas un grand événement selon les standards de LEAP, de la FII ou du Global AI Summit. Elle a réuni des centaines de personnes, non des centaines de milliers. Elle n’a produit aucune annonce d’investissement. Elle a généré une couverture internationale limitée.
Son importance est proportionnelle à sa modestie. La conférence représentait le niveau opérationnel du déploiement de l’IA saoudienne : les universitaires, journalistes et professionnels des médias qui utiliseront ces outils quotidiennement, non les dirigeants qui les annoncent sur des scènes à plusieurs milliards de dollars. Leurs discussions, sur la réforme des cursus, les standards éthiques, la collaboration reporter-IA et les limites de l’automatisation, détermineront si l’IA dans les médias arabes sert 350 millions de locuteurs ou les institutions qui contrôlent ce que ces locuteurs voient.
L’Année de l’IA possède ses projets d’infrastructure à plusieurs milliards de dollars, ses 600 000 GPU et ses 23 milliards de dollars d’accords technologiques. Elle possède aussi une salle de conférence à l’université King Saud où un présentateur de télévision a mis en garde contre une dépendance excessive à des outils que son employeur déploiera malgré cet avertissement. Cet avertissement est la chose la plus importante produite par la conférence. Savoir si quelqu’un ayant autorité sur le déploiement l’a entendu est une autre question.
Cette analyse s’appuie sur la couverture de la 10e conférence internationale du SAMC sur l’IA dans les médias (Arab News et Saudi Shopper, 7-8 avril 2026) ; les données de fréquentation et de programme du Saudi Media Forum 2026 (65 603 participants, record Guinness, 300 intervenants, 250 exposants, 150 sessions, 2-4 février 2026) ; le calendrier de candidatures et d’évaluation de la catégorie IA du Saudi Media Award (candidatures du 21 novembre 2025 au 1er janvier 2026 ; prix remis le 4 février 2026) ; l’article technique d’ALLaM sur arXiv (34 milliards de paramètres, environ 3 000 milliards de tokens d’entraînement) ; la documentation de lancement de HUMAIN Chat (25 août 2025) et le lancement de HUMAIN ONE à FII9 (28 octobre 2025), avec EY, Groq et Replit comme partenaires nommés ; l’acquisition par le PIF de 54 % de MBC Group (7,469 milliards de SAR / 1,992 milliard de dollars, finalisée le 18 septembre 2025) ; la précision de 92 % déclarée par Lucidya pour l’analyse de sentiment arabe sur 15 dialectes ; les modèles de langue émiratis Jais (30 milliards de paramètres, novembre 2023) et Jais 2 (70 milliards de paramètres, décembre 2025) développés par MBZUAI, G42 et Cerebras ; et l’atelier AbjadNLP 2026 (28 mars 2026, Rabat, colocalisation EACL 2026). Vision2030.AI est éditorialement indépendant et n’est affilié ni au SAMC, ni à HUMAIN, ni à la SDAIA, ni à aucune entité officielle de Vision 2030.