GEO : la présidentielle 2027 se jouera aussi dans les réponses des IA

L’élection présidentielle française de 2027 pourrait marquer un tournant dans la manière dont les citoyens s’informent sur les candidats et les programmes. Selon une étude Elabe pour la Région Hauts-de-France, 42 % des Français envisagent d’utiliser une intelligence artificielle générative (IA capable de produire du texte, des résumés ou des réponses conversationnelles, comme ChatGPT ou Gemini) pour au moins un usage lié à la campagne. Ce chiffre atteint 68 % chez les 18-34 ans, révélant une adoption plus marquée chez les jeunes. Jusqu’à présent, les électeurs s’appuyaient sur une combinaison de médias traditionnels, de réseaux sociaux, de débats télévisés ou de discussions personnelles. Désormais, une partie de cette recherche d’information pourrait être confiée à des assistants conversationnels capables de synthétiser instantanément des centaines de sources et de répondre à des questions complexes, comme « Quel candidat propose les mesures les plus ambitieuses sur le logement ? ». Cette évolution ne signifie pas que les IA deviendront des prescripteurs politiques directs, car leurs modèles sont conçus pour éviter de donner des consignes de vote ou de promouvoir explicitement un candidat. Cependant, leur rôle dans la sélection et la hiérarchisation de l’information politique pourrait transformer profondément les comportements des électeurs.

Les grands modèles de langage (ou LLM, pour Large Language Models), comme ceux utilisés par les IA génératives, ne se contentent pas de répondre aux questions : ils filtrent, résument et mettent en avant certaines informations plutôt que d’autres. Leur influence ne réside donc pas dans une recommandation explicite, mais dans la manière dont ils structurent l’accès à l’information. Par exemple, lorsqu’un électeur demande « Qui souhaite réduire la dépense publique ? », l’IA sélectionnera les programmes des candidats, résumera leurs propositions et choisira les sources jugées les plus crédibles pour étayer ses réponses. Ce processus soulève des enjeux démocratiques majeurs, car il détermine quelles informations sont visibles et comment elles sont présentées. Les partis politiques devront désormais adapter leur stratégie pour exister dans cet écosystème, où la visibilité ne dépend plus seulement de la viralité d’un contenu, mais de sa capacité à être intégré et valorisé par les IA. Cette adaptation pourrait s’avérer cruciale pour les formations traditionnelles, qui ont parfois peiné à suivre les évolutions numériques passées.

Avec l’émergence des IA génératives, une nouvelle discipline appelée Generative Engine Optimization (GEO) prend de l’importance. Le GEO désigne l’art d’optimiser la visibilité d’une organisation, d’une marque ou d’une personnalité dans les réponses produites par les IA. Contrairement au SEO (Search Engine Optimization, ou référencement naturel, qui vise à améliorer le classement d’un site dans les moteurs de recherche comme Google), le GEO ne repose pas uniquement sur la popularité d’une page ou sa capacité à générer des clics. Il privilégie la qualité perçue de l’information, sa clarté, sa cohérence et son ancrage dans des sources fiables et faisant autorité. Pour les partis politiques, cela signifie qu’ils devront produire des contenus clairs, sourcés et facilement intégrables par les IA. Une adaptation ratée pourrait les rendre invisibles dans les réponses générées, limitant ainsi leur impact sur les électeurs. Cette mutation rappelle les défis rencontrés par certains partis avec l’essor des réseaux sociaux, où leur retard a pu affaiblir leur influence.

L’utilisation croissante des IA dans la recherche d’information politique soulève des questions sur les risques de manipulation informationnelle. Le Premier ministre français a récemment alerté sur ce sujet, soulignant la nécessité de renforcer les dispositifs de lutte contre les ingérences étrangères, notamment via des outils comme Viginum (service français chargé de la vigilance contre les ingérences numériques). Cependant, les défis dépassent la simple question des deepfakes (faux contenus hyperréalistes) ou des fermes à bots (réseaux de comptes automatisés diffusant de la désinformation). L’enjeu principal consiste à garantir la pluralité des sources mobilisées par les IA et la transparence sur la manière dont les réponses sont produites. Les démocraties devront s’assurer que les citoyens puissent comprendre comment les informations leur sont présentées et qu’ils ont accès à une diversité de points de vue. Sans cette vigilance, l’élection de 2027 pourrait être marquée par une fragmentation accrue de l’information, où chaque électeur se retrouverait dans une bulle algorithmique personnalisée, limitant le débat démocratique.