{"id":193788,"date":"2026-10-27T13:01:40","date_gmt":"2026-10-27T17:01:40","guid":{"rendered":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/maledh-marrakchi-lia-comprend-elle\/"},"modified":"2026-10-27T13:01:40","modified_gmt":"2026-10-27T17:01:40","slug":"maledh-marrakchi-lia-comprend-elle","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/maledh-marrakchi-lia-comprend-elle\/","title":{"rendered":"Maledh Marrakchi: L\u2019IA comprend-elle?"},"content":{"rendered":"

Par Maledh Marrakchi –<\/strong><\/span><\/span> Avec le d\u00e9veloppement spectaculaire, depuis fin 2022, de l\u2019IA G\u00e9n\u00e9rative et particuli\u00e8rement les LLMs (Large Language Models; IA g\u00e9n\u00e9ratives qui g\u00e9n\u00e8rent du contenu, essentiellement du texte comme ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, ..), les utilisateurs humains sont bluff\u00e9s par la performance de ces syst\u00e8mes dans la g\u00e9n\u00e9ration de textes intelligibles (pour certains avec d\u2019autres modalit\u00e9s telle que l\u2019image, la voix et les vid\u00e9os) et dans leur capacit\u00e9 \u00e0 tenir un \u00e9change tout aussi intelligible.<\/p>\n

Durant ces \u00e9changes, l\u2019utilisateur peut avoir l\u2019illusion, par moment, que son vis-\u00e0-vis est un humain. L\u2019\u00e9change peut alors \u00e9voluer vers une forme d\u2019amiti\u00e9 assum\u00e9e o\u00f9 on se fait des confidences, des discussions passionn\u00e9es et parfois passionnantes sur un sujet particulier, voire une discussion plus professionnelle avec un assistant ou un conseiller. Mais alors, ces IA, reposant sur des mod\u00e8les essentiellement statistiques bas\u00e9s sur des milliers de milliards de param\u00e8tres, comprennent-elles vraiment ce qu\u2019elles g\u00e9n\u00e8rent et ce que l\u2019utilisateur humain leur demande de faire?<\/p>\n

Lors d\u2019une conf\u00e9rence devant des jeunes chercheurs et des coll\u00e8gues universitaires qui s\u2019est tenue derni\u00e8rement \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de Tunis, j\u2019ai affirm\u00e9, par \u00abraccourci\u00bb, une position qui manquait de nuance, que \u00abl\u2019IA ne comprenait ni ce qu\u2019on lui demandait, ni le texte qu\u2019elle produisait\u00bb. Un participant m\u2019a alors pos\u00e9 une question aussi simple que redoutable: \u00abQu\u2019est-ce que la compr\u00e9hension pour l\u2019humain, et qu\u2019est-ce que la compr\u00e9hension pour l\u2019IA?\u00bb<\/p>\n

Sa question m\u2019obligeait \u00e0 revenir sur une \u00e9vidence que j\u2019avais formul\u00e9e trop vite. Pour affirmer qu\u2019une machine ne comprend pas, encore faut-il savoir ce que l\u2019on entend par comprendre, et disposer de crit\u00e8res permettant de reconna\u00eetre cette capacit\u00e9, ou son absence.<\/p>\n

Le probl\u00e8me n\u2019est pas seulement technique. Il touche \u00e0 notre conception du langage, de la connaissance et de l\u2019esprit. Il invite surtout \u00e0 \u00e9viter deux raccourcis: attribuer une vie int\u00e9rieure \u00e0 une machine parce qu\u2019elle s\u2019exprime avec aisance; lui refuser toute forme de compr\u00e9hension parce que son fonctionnement diff\u00e8re du n\u00f4tre.<\/em><\/p>\n

Comprendre n\u2019est pas seulement r\u00e9pondre correctement!<\/strong><\/span><\/span><\/p>\n

Imaginons un \u00e9l\u00e8ve capable de r\u00e9citer une d\u00e9monstration sans savoir pourquoi elle fonctionne. Puis un autre, moins \u00e9loquent, mais capable de l\u2019expliquer avec ses mots, de rep\u00e9rer une erreur et d\u2019utiliser le m\u00eame raisonnement dans un probl\u00e8me diff\u00e9rent. Nous dirions volontiers que le second a mieux compris.<\/p>\n

Cet exemple permet de proposer une d\u00e9finition de travail: comprendre, c\u2019est saisir des relations et pouvoir s\u2019en servir de mani\u00e8re pertinente.<\/em> Ce peut \u00eatre relier une cause \u00e0 une cons\u00e9quence, un mot \u00e0 une situation, une r\u00e8gle \u00e0 ses conditions d\u2019application. La compr\u00e9hension ne se manifeste alors, pas uniquement par une bonne r\u00e9ponse, mais aussi par la capacit\u00e9 \u00e0 expliquer, \u00e0 transf\u00e9rer une connaissance et \u00e0 reconna\u00eetre les limites de son application.<\/p>\n

Cette d\u00e9finition est fonctionnelle<\/strong>: elle s\u2019int\u00e9resse \u00e0 ce qu\u2019une capacit\u00e9 permet de faire. Elle ne pr\u00e9tend pas \u00e9puiser tout ce que nous appelons comprendre.
Car une autre dimension intervient lorsque nous parlons de compr\u00e9hension humaine: l\u2019exp\u00e9rience v\u00e9cue. Comprendre une explication sur la douleur n\u2019est pas \u00e9prouver une douleur. Savoir d\u00e9crire le deuil n\u2019est pas traverser un deuil. Ces diff\u00e9rences ne rendent pas le savoir descriptif inutile; elles montrent que connaissance, comp\u00e9tence et exp\u00e9rience ne se confondent pas.<\/p>\n

Avant de demander si une IA comprend, il faut donc pr\u00e9ciser quelle dimension nous examinons.<\/p>\n

Le langage suffit-il \u00e0 donner acc\u00e8s au sens?<\/strong><\/span><\/span><\/p>\n

Une objection importante est formul\u00e9e par les linguistes Emily Bender et Alexander Koller dans un article publi\u00e9 en 2020. Leur th\u00e8se: un syst\u00e8me entra\u00een\u00e9 exclusivement sur la forme du langage ne dispose pas, par ce seul apprentissage, de ce qui lui permettrait d\u2019acc\u00e9der au sens. Ils invitent ainsi \u00e0 distinguer la ma\u00eetrise des r\u00e9gularit\u00e9s linguistiques de la compr\u00e9hension de ce que les \u00e9nonc\u00e9s signifient dans une situation de communication.[1]<\/strong><\/sup><\/span><\/p>\n

L\u2019enjeu peut se comprendre \u00e0 partir d\u2019une phrase ordinaire: \u00abIl fait froid ici\u00bb. Elle peut exprimer un constat, une plainte ou une demande indirecte de fermer la fen\u00eatre. Comprendre cet \u00e9nonc\u00e9, ce n\u2019est pas seulement conna\u00eetre le sens des mots; c\u2019est d\u00e9terminer ce qu\u2019une personne fait en les pronon\u00e7ant dans une situation donn\u00e9e.<\/p>\n

Un mod\u00e8le peut-il reconstruire cette dimension \u00e0 partir des innombrables descriptions d\u2019interactions humaines pr\u00e9sentes dans ses donn\u00e9es? Dans quelle mesure lui faut-il aussi participer \u00e0 de telles interactions? L\u2019argument de Bender et Koller donne une raison de ne pas confondre les deux, mais il doit \u00eatre pr\u00e9sent\u00e9 pour ce qu\u2019il est: une position th\u00e9orique sur le rapport entre forme et sens, non une mesure exp\u00e9rimentale de toute compr\u00e9hension possible.[1]<\/strong><\/sup><\/span><\/p>\n

La chambre chinoise: une objection c\u00e9l\u00e8bre, pas un verdict d\u00e9finitif<\/strong><\/span><\/span><\/p>\n

Cette difficult\u00e9 prolonge un d\u00e9bat plus ancien. En 1980, le philosophe John Searle propose l\u2019exp\u00e9rience de pens\u00e9e de la \u00abchambre chinoise\u00bb. Une personne qui ne conna\u00eet pas le chinois re\u00e7oit des messages dans cette langue. Elle dispose d\u2019instructions lui permettant de manipuler les signes et de produire des r\u00e9ponses appropri\u00e9es, sans en conna\u00eetre la signification. Vue de l\u2019ext\u00e9rieur, elle para\u00eet comprendre. De l\u2019int\u00e9rieur, elle ne fait qu\u2019appliquer des r\u00e8gles.[2]<\/strong><\/sup><\/span><\/p>\n

Searle en tire une conclusion : manipuler correctement la forme des symboles ne suffit pas \u00e0 en comprendre le sens. C\u2019est la diff\u00e9rence entre syntaxe<\/strong> \u2014 les r\u00e8gles de combinaison des signes \u2014 et s\u00e9mantique<\/strong> \u2014 leur signification.[2]<\/strong><\/sup><\/span> Searle distingue ainsi: Syntaxe (r\u00e8gles formelles de manipulation de symboles), S\u00e9mantique (le fait que les symboles signifient quelque chose pour le syst\u00e8me), Intentionnalit\u00e9 (la propri\u00e9t\u00e9 des \u00e9tats mentaux d\u2019\u00eatre \u00ab\u00e0 propos de\u00bb quelque chose).<\/p>\n

Sa th\u00e8se centrale est qu\u2019un programme fournit seulement la syntaxe; la s\u00e9mantique et l\u2019intentionnalit\u00e9<\/strong> exigent, selon lui, des causes biologiques propres au cerveau<\/strong>. Il ne nie donc pas que l\u2019IA puisse simuler la compr\u00e9hension, mais soutient qu\u2019elle ne la poss\u00e8de pas intrins\u00e8quement.[4][3]<\/strong><\/sup><\/span><\/p>\n

L\u2019argument est puissant, mais il ne cl\u00f4t pas la discussion. Ses critiques r\u00e9pondent notamment que la personne enferm\u00e9e dans la chambre n\u2019est pas le syst\u00e8me entier. Peut-\u00eatre l\u2019ensemble constitu\u00e9 par les instructions, la m\u00e9moire et les op\u00e9rations, poss\u00e8de-t-il une capacit\u00e9 qu\u2019aucun de ses \u00e9l\u00e9ments isol\u00e9s ne poss\u00e8de. Cette \u00abr\u00e9ponse du syst\u00e8me\u00bb d\u00e9place la question: \u00e0 quel niveau faut-il chercher la compr\u00e9hension?[3]<\/strong><\/sup><\/span><\/p>\n

Il serait donc imprudent d\u2019invoquer Searle comme si la philosophie avait d\u00e9montr\u00e9 une fois pour toutes que les machines ne peuvent rien comprendre. Son exp\u00e9rience de pens\u00e9e met \u00e0 l\u2019\u00e9preuve nos intuitions; elle ne fait pas dispara\u00eetre le d\u00e9saccord. Les nombreuses questions soulev\u00e9es par l’exp\u00e9rience de la chambre chinoise ne seront peut-\u00eatre pas r\u00e9solues tant qu’un consensus n’aura pas \u00e9t\u00e9 \u00e9tabli sur la nature du sens, son lien avec la syntaxe et la nature de la conscience. Des d\u00e9saccords importants persistent quant aux processus \u00e0 l’origine du sens, de la compr\u00e9hension et de la conscience, ainsi que sur ce qui peut \u00eatre prouv\u00e9 \u00e0 priori par des exp\u00e9riences de pens\u00e9e.<\/p>\n

\u00abPr\u00e9dire la suite\u00bb ne dit pas tout de ce qui est appris<\/strong><\/span><\/span><\/p>\n

\u00c0 l\u2019autre extr\u00eame, faut-il conclure que les mod\u00e8les comprennent parce qu\u2019ils r\u00e9agissent bien \u00e0 nos prompts ? Non plus. Mais une exp\u00e9rience \u00e9claire les limites de la formule selon laquelle ils ne feraient \u00abque pr\u00e9dire la suite\u00bb.<\/p>\n

Kenneth Li et ses coll\u00e8gues ont \u00e9tudi\u00e9 un mod\u00e8le entra\u00een\u00e9 \u00e0 pr\u00e9dire des coups l\u00e9gaux au jeu d\u2019Othello, \u00e0 partir de s\u00e9quences de parties, sans connaissance pr\u00e9alable explicite du jeu ou de ses r\u00e8gles. Ils ont trouv\u00e9 des indices d\u2019une repr\u00e9sentation interne de l\u2019\u00e9tat du plateau. En intervenant sur cette repr\u00e9sentation, ils ont pu modifier les pr\u00e9dictions du mod\u00e8le. Ces travaux ont \u00e9t\u00e9 pr\u00e9sent\u00e9s \u00e0 la conf\u00e9rence ICLR en 2023.[4]<\/strong><\/sup><\/span><\/p>\n

Le r\u00e9sultat est limit\u00e9, mais important. Pour pr\u00e9dire des s\u00e9quences, un mod\u00e8le peut apprendre quelque chose de la structure qui les produit. Il ne se contente donc pas n\u00e9cessairement de m\u00e9moriser des associations superficielles.<\/p>\n

Cela ne signifie pas que Othello comprend comme un joueur humain, encore moins qu\u2019il comprend le monde dans son ensemble. L\u2019exp\u00e9rience concerne un environnement restreint et bien d\u00e9fini. Elle montre toutefois que l\u2019objectif d\u2019apprentissage \u2014 pr\u00e9dire la suite \u2014 ne suffit pas \u00e0 d\u00e9crire la richesse de toutes les repr\u00e9sentations acquises pour y parvenir.[4]<\/strong><\/sup><\/span><\/p>\n

Dire \u00abce n\u2019est que de la statistique\u00bb ne r\u00e8gle donc pas la question. Il reste \u00e0 examiner ce que ces calculs permettent effectivement de repr\u00e9senter et d\u2019utiliser.<\/p>\n

Comprendre quelque chose n\u2019est pas n\u00e9cessairement l\u2019\u00e9prouver<\/strong><\/span><\/span><\/p>\n

Une autre confusion menace le d\u00e9bat : celle entre compr\u00e9hension et conscience.
Demander si une machine peut utiliser un concept de fa\u00e7on pertinente n\u2019est pas la m\u00eame chose que demander si elle \u00e9prouve quelque chose en le faisant. Une explication correcte de la peur ne d\u00e9montre pas la pr\u00e9sence d\u2019une peur ressentie. De m\u00eame, une phrase telle que \u00abje suis triste\u00bb ne constitue pas, \u00e0 elle seule, une preuve de tristesse.<\/p>\n

En 2023, Patrick Butlin et un groupe de chercheurs ont propos\u00e9 d\u2019examiner la conscience artificielle \u00e0 partir d\u2019indicateurs tir\u00e9s de plusieurs th\u00e9ories scientifiques de la conscience. Leur analyse ne sugg\u00e9rait pas que les syst\u00e8mes \u00e9tudi\u00e9s \u00e9taient conscients. Elle n\u2019identifiait cependant pas non plus de barri\u00e8re technique \u00e9vidente \u00e0 la construction de syst\u00e8mes satisfaisant ces indicateurs.[5]<\/strong><\/span><\/sup><\/p>\n

La port\u00e9e de cette conclusion doit rester pr\u00e9cise: il s\u2019agit d\u2019une \u00e9valuation fond\u00e9e sur certaines th\u00e9ories et portant sur les syst\u00e8mes examin\u00e9s \u00e0 l\u2019\u00e9poque, non d\u2019une preuve d\u00e9finitive concernant toute IA pr\u00e9sente ou future.<\/p>\n

La prudence ne consiste donc ni \u00e0 annoncer l\u2019\u00e9veil des machines, ni \u00e0 proclamer l\u2019impossibilit\u00e9 de toute conscience artificielle. Elle consiste \u00e0 ne pas tirer de la fluidit\u00e9 d\u2019un dialogue, une conclusion sur l\u2019existence d\u2019une vie int\u00e9rieure.<\/p>\n

Poser des questions plus pr\u00e9cises<\/strong><\/span><\/span><\/p>\n

Plut\u00f4t que de demander seulement \u00abl\u2019IA comprend-elle?\u00bb, il serait plus appropri\u00e9 de d\u00e9composer cette interrogation en ce qu\u2019elle pourrait sous-entendre: l\u2019IA, comprend-elle quelle consigne est pertinente dans un contexte donn\u00e9 ? peut-elle expliquer une r\u00e9ponse autrement qu\u2019en la r\u00e9p\u00e9tant\/reformulant? sait-elle appliquer une relation \u00e0 une situation r\u00e9ellement nouvelle? distingue-t-elle une cause d\u2019une simple association? reconna\u00eet-elle les conditions dans lesquelles sa r\u00e9ponse cesse d\u2019\u00eatre valable? et, question diff\u00e9rente, existe-t-il une exp\u00e9rience subjective associ\u00e9e \u00e0 ces op\u00e9rations?<\/p>\n

Ces questions ne demandent pas toutes les m\u00eames preuves. Une \u00e9valuation des performances peut \u00e9clairer les premi\u00e8res. L\u2019\u00e9tude des m\u00e9canismes internes peut aider \u00e0 d\u00e9terminer quelles repr\u00e9sentations interviennent dans les r\u00e9ponses, comme l\u2019illustre l\u2019exp\u00e9rience sur Othello. L\u2019examen de la conscience exige d\u2019autres cadres encore.[5][4]<\/strong><\/sup><\/span><\/p>\n

Cette mani\u00e8re de proc\u00e9der permet de remplacer une alternative trop massive \u2014 comprendre ou ne rien comprendre \u2014 par une investigation sur des capacit\u00e9s pr\u00e9cises, leurs conditions et leurs limites.<\/p>\n

L\u2019IA n\u2019est ni un interlocuteur humain, ni un outil insignifiant<\/strong><\/span><\/span><\/p>\n

Pour les grands mod\u00e8les de langage (LLMs), le d\u00e9bat sur la compr\u00e9hension peut se r\u00e9sumer ainsi:<\/p>\n

\u2022<\/strong><\/span> Selon la pens\u00e9e de Searl, un LLM manipule des distributions statistiques sur des tokens; il peut produire des r\u00e9ponses appropri\u00e9es sans avoir d\u2019intentionnalit\u00e9 ni de r\u00e9f\u00e9rence au monde,
\u2022<\/strong><\/span> Selon la pens\u00e9e fonctionnaliste mod\u00e9r\u00e9e: si un mod\u00e8le int\u00e8gre perception, m\u00e9moire, raisonnement causal, action et apprentissage dans une architecture suffisamment riche, la distinction entre \u00abcomprendre\u00bb et \u00absimuler la compr\u00e9hension\u00bb devient difficile \u00e0 justifier,
\u2022<\/strong><\/span> Une position interm\u00e9diaire: les LLM actuels pr\u00e9sentent des capacit\u00e9s fonctionnelles partielles de compr\u00e9hension, sans que cela implique une compr\u00e9hension humaine, une conscience ou une intentionnalit\u00e9 pleine.<\/p>\n

Par ailleurs, pour l\u2019usage quotidien, l\u2019int\u00e9gration d\u2019une de ces postures engendre une cons\u00e9quence: nous ne devrions pas r\u00e9gler notre confiance sur le seul sentiment d\u2019avoir affaire \u00e0 quelqu\u2019un qui comprend.<\/p>\n

Dans une classe, une r\u00e9daction, ou une administration, la question pertinente qui s\u2019impose en premier lieu n\u2019est pas de savoir si la machine poss\u00e8de un esprit semblable au n\u00f4tre. Elle est de d\u00e9terminer ce qu\u2019elle peut faire de mani\u00e8re suffisamment fiable, comment v\u00e9rifier son travail et qui est responsable des cons\u00e9quences de son utilisation.<\/p>\n

Ainsi, le comportement d\u2019un utilisateur averti serait de: ne pas d\u00e9duire la fiabilit\u00e9 de l\u2019apparence d\u2019intelligence, ni l\u2019innocuit\u00e9 de l\u2019absence de conscience \u00e9tablie. Ce sont des questions bien diff\u00e9rentes.<\/p>\n

Une IA n\u2019a pas besoin d\u2019\u00e9prouver ce qu\u2019elle \u00e9crit pour que ses productions soient prises au s\u00e9rieux par leurs lecteurs. C\u2019est pr\u00e9cis\u00e9ment pourquoi notre responsabilit\u00e9 ne peut pas \u00eatre abandonn\u00e9e au langage de la machine.
Au coll\u00e8gue universitaire qui m\u2019interrogeait, je r\u00e9pondrais d\u00e9sormais:<\/p>\n

\u00abMon affirmation \u00e9tait trop cat\u00e9gorique. Si comprendre signifie faire une exp\u00e9rience v\u00e9cue comparable \u00e0 la n\u00f4tre, les performances de l\u2019IA ne suffisent pas \u00e0 \u00e9tablir qu\u2019elle comprend. Si comprendre, signifie utiliser des repr\u00e9sentations pour relier des informations et accomplir certaines t\u00e2ches, il faut examiner ses capacit\u00e9s plut\u00f4t que les exclure par d\u00e9finition. Des exp\u00e9riences montrent que des mod\u00e8les peuvent acqu\u00e9rir des repr\u00e9sentations structur\u00e9es ; elles ne d\u00e9montrent ni une compr\u00e9hension humaine g\u00e9n\u00e9rale ni une conscience.\u00bb[4][5]<\/strong><\/sup><\/span>
Le changement de perspective est essentiel. Nous n\u2019avons pas \u00e0 choisir entre une machine secr\u00e8tement humaine et une machine qui ne ferait absolument rien avec le sens. Nous avons \u00e0 apprendre \u00e0 d\u00e9crire, avec pr\u00e9cision, ce qu\u2019elle r\u00e9ussit, ce qui lui manque et ce que nous ignorons encore.<\/p>\n

R\u00e9f\u00e9rences<\/strong><\/span><\/p>\n

1.<\/strong><\/span> https:\/\/aclanthology.org\/2020.acl-main.463\/<\/span><\/a>\u00a0\u00a0
<\/span><\/p>\n

2.<\/strong><\/span> https:\/\/plato.stanford.edu\/archives\/sum2026\/entries\/chinese-room\/<\/span><\/a>\u00a0\u00a0
<\/span><\/p>\n

3.<\/strong><\/span> https:\/\/plato.stanford.edu\/archives\/spr2010\/entries\/chinese-room\/<\/span><\/a>\u00a0
<\/span><\/p>\n

4.<\/strong><\/span> https:\/\/arxiv.org\/abs\/2210.13382<\/span><\/a>\u00a0 \u00a0\u00a0
<\/span><\/p>\n

5.<\/strong><\/span> https:\/\/arxiv.org\/abs\/2308.08708<\/span><\/a>\u00a0 \u00a0\u00a0<\/span><\/p>\n

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Par Maledh Marrakchi – Avec le d\u00e9veloppement spectaculaire, depuis fin 2022, de l\u2019IA G\u00e9n\u00e9rative et particuli\u00e8rement les LLMs (Large Language Models; IA g\u00e9n\u00e9ratives qui g\u00e9n\u00e8rent du contenu, essentiellement du texte comme ChatGPT, Claude, Gemini, DeepSeek, ..), les utilisateurs humains sont bluff\u00e9s par la performance de ces syst\u00e8mes dans la g\u00e9n\u00e9ration de textes intelligibles (pour certains […]<\/p>\n","protected":false},"author":1772,"featured_media":193789,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"fifu_image_url":"https:\/\/leaders.com.tn\/uploads\/content\/thumbnails\/179309002055_content.jpg","fifu_image_alt":"Maledh Marrakchi: L\u2019IA comprend-elle?","footnotes":""},"categories":[73,55],"tags":[],"class_list":["post-193788","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-actualite","category-tunisie"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/193788","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1772"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=193788"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/193788\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/wp-json\/wp\/v2\/media\/193789"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=193788"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=193788"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/linitiative.ca\/International\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=193788"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}