En juin 2023, je revenais sur Cambridge Analytica et sur ce que l’arrivée de l’IA générative pouvait changer dans les opérations de désinformation.
Le 26 juin 2023, je revenais sur Cambridge Analytica pour interroger ce que l’IA générative pouvait changer dans les opérations de désinformation, notamment en période électorale. Le scandale avait déjà montré comment les données personnelles, le ciblage publicitaire et l’opacité des plateformes pouvaient peser sur les campagnes politiques. Avec l’IA générative, une autre question s’ajoutait : que se passe-t-il lorsque produire et adapter des contenus devient beaucoup plus rapide et moins coûteux ?
Publication de Fadhila Brahimi du 26 juin 2023
Lire ma publication originale du 26 juin 2023 sur X.
Il ne s’agit pas de présenter l’IA générative comme un nouveau Cambridge Analytica. Les modèles génératifs ajoutent une capacité de production et d’adaptation des messages ; ils ne remplacent ni les mécanismes de ciblage ni les conditions qui rendent une opération d’influence crédible.
Cambridge Analytica : un repère, pas une explication universelle
Cambridge Analytica est devenu un symbole de la manipulation politique numérique. L’affaire a mis au premier plan l’exploitation de données personnelles, le profilage et l’opacité de certaines pratiques de publicité politique. Elle a surtout obligé à regarder les infrastructures des plateformes autrement : une campagne ne se définit pas uniquement par ce qu’elle dit publiquement, mais aussi par les publics auxquels elle adresse ses messages.
Pour autant, toutes les opérations d’influence ne reproduisent pas ce scénario. Les technologies, les contextes politiques et les preuves disponibles diffèrent. Utiliser Cambridge Analytica comme point de comparaison est utile à condition de ne pas en faire une étiquette applicable à toute controverse électorale.
Avec l’IA générative, produire davantage coûte moins cher
En 2023, la capacité à générer rapidement des variantes de textes, d’images et de voix ouvrait déjà de nouvelles possibilités. Ces outils peuvent servir des usages ordinaires de communication. Ils peuvent aussi être mobilisés pour fabriquer et multiplier des contenus trompeurs, les adapter à plusieurs langues ou tester différentes formulations auprès de publics distincts.
Ce changement d’échelle mérite notre attention, sans confondre production et influence. Une petite équipe peut créer davantage de contenus, mais leur diffusion, leur crédibilité et leur réception restent des problèmes à part entière. Automatiser un message ne garantit pas qu’il sera cru ni qu’il modifiera une opinion.
Le ciblage et la crédibilité restent décisifs
Une opération de désinformation ne repose pas seulement sur la qualité technique d’un faux. Elle doit atteindre un public dans un contexte où son message paraît plausible. Les données, les communautés, les relais et les récits déjà présents dans le débat comptent donc autant que les outils de fabrication.
La fascination pour les deepfakes peut masquer des procédés moins spectaculaires : une information trompeuse reformulée, une affirmation sortie de son contexte ou un message conçu pour renforcer une conviction préexistante. L’IA générative peut accélérer cette production. Elle ne crée pas nécessairement le terrain social qui permet à ces contenus de circuler.
Les campagnes électorales mettent ces mécanismes à l’épreuve
Les périodes électorales réunissent compétition politique, circulation rapide des messages et forte charge émotionnelle. Elles rendent particulièrement visibles les questions que je soulevais en 2023 : qui produit un contenu, comment circule-t-il, à qui s’adresse-t-il et sur quelles preuves repose-t-il ?
La réponse ne peut pas se limiter aux détecteurs de contenus synthétiques. Il faut aussi pouvoir examiner les circuits de diffusion, la transparence de la publicité politique et les moyens dont disposent les citoyens pour vérifier ce qu’ils voient.
Le risque ne tient pas à la seule présence d’une IA dans la fabrication d’un message, mais à la manière dont ce message peut participer à la manipulation de l’environnement informationnel. Cambridge Analytica nous avait déjà conduits à examiner les données et le ciblage. En juin 2023, l’IA générative ajoutait à cette réflexion la question de l’industrialisation possible des contenus.