« IA, dis-moi pour qui voter »

En France, des millions de personnes utilisent quotidiennement des chatbots d’intelligence artificielle (IA) comme ChatGPT, Claude, Le Chat ou Gemini, principalement pour rechercher des informations. Selon le CREDOC en 2026, la recherche d’information est l’usage principal de ces outils d’IA générative. Leurs réponses sont influencées par plusieurs critères : la formulation des questions posées, les filtres de modération appliqués, les méthodes d’entraînement des modèles, ainsi que les conversations passées et les données personnelles partagées par les utilisateurs. Lorsque ces requêtes portent sur l’actualité ou des questions de société, une question se pose : ces chatbots peuvent-ils orienter la perception des problèmes publics et influencer les opinions politiques de leurs utilisateurs ? Et si oui, dans quelles conditions ?

Depuis les années 1950, les sciences sociales, notamment avec les travaux d’Elihu Katz et Paul Lazarsfeld, montrent que les médias n’influencent pas directement les opinions politiques. Leur impact est indirect : les individus sont surtout influencés par leur entourage, notamment les leaders d’opinion qui interprètent et partagent les informations. Les études soulignent que les électeurs consultent des médias alignés sur leurs convictions, comme les lecteurs de gauche lisant Libération plutôt que Le Figaro. Cette tendance s’applique aussi aux fausses informations (fake news) : elles touchent principalement un public déjà convaincu et rarement des indécis. Les algorithmes des réseaux sociaux, bien que critiqués, ne semblent pas modifier cette dynamique.

Les chatbots d’IA générative se distinguent des moteurs de recherche ou des algorithmes de réseaux sociaux par trois caractéristiques majeures. D’abord, ce sont des agents conversationnels : ils interagissent via un langage naturel, simulant des échanges humains. Ensuite, ils mémorisent les conversations passées et personnalisent leurs réponses en fonction des profils perçus des utilisateurs, créant un attachement émotionnel sur le long terme. Enfin, ils peuvent mimer l’empathie et valoriser les idées des utilisateurs. Ces traits en font des outils potentiellement plus persuasifs que les technologies précédentes, au point d’être comparés à de nouveaux leaders d’opinion. Cette question est prise au sérieux par la communauté de l’AI Safety (sûreté de l’IA), notamment après des cas extrêmes comme le suicide d’adolescents influencés par des chatbots.

Les études sur l’influence politique des chatbots révèlent des résultats nuancés. Certaines montrent que les chatbots renforcent les opinions existantes, mais peinent à faire évoluer les convictions fortes. D’autres, en revanche, observent des changements significatifs, même sur des sujets polarisants. Les facteurs clés d’influence identifiés sont la densité des informations fournies et l’impression d’expertise qui en découle. Les utilisateurs font davantage confiance aux chatbots lorsqu’ils perçoivent une crédibilité dans les réponses, surtout si celles-ci sont nombreuses. Contrairement aux idées reçues, l’anthropomorphisme ou la flatterie ne jouent pas un rôle central : c’est la qualité perçue des arguments qui prime. Cependant, cette crédibilité reste apparente, car rien ne garantit la fiabilité des informations fournies.

Les échanges prolongés avec un chatbot, sur plusieurs semaines ou mois, pourraient amplifier son pouvoir persuasif, même si cette hypothèse est difficile à tester en laboratoire. Les études comparant des messages ponctuels et des conversations courtes (2 à 10 échanges) montrent que les échanges interactifs ont un impact plus marqué sur les opinions. Par exemple, une expérimentation menée par l’entreprise Arlequin AI en France a révélé que les réseaux hybrides (humains-IA) réduisaient la polarisation et augmentaient l’accord lors de débats controversés, suggérant que les chatbots pourraient jouer un rôle de médiateurs. Une autre étude a entraîné un modèle appelé « Habermas Machine » pour obtenir des consensus lors de débats, avec des résultats supérieurs à ceux des humains.

Le principal risque lié à l’influence des chatbots réside dans la fiabilité des informations qu’ils fournissent. Deux études publiées en décembre 2025 dans Nature et Sciences ont montré qu’un entraînement des modèles à convaincre augmentait la quantité d’informations produites, mais réduisait leur fiabilité. Plus un chatbot produit d’arguments, plus il risque d’inclure des inexactitudes, car l’objectif de persuasion prime sur la précision. Une asymétrie politique a également été observée : les modèles entraînés à défendre des positions de droite produisaient davantage d’affirmations fausses que ceux défendant des positions de gauche. Cette tendance s’expliquerait par la surreprésentation de fake news d’extrême droite sur le web, utilisées comme outils de propagande lors de campagnes électorales entre 2016 et 2025.