[Droit comparé] Le profilage électoral à l'ère de l'intelligence artificielle : protéger les données ou la liberté de vote ? Par Zakaria Garno, Enseignant-chercheur.
(Ailleurs dans le Monde) La campagne électorale numérique ne s'adresse plus seulement à un public : elle calcule des probabilités individuelles, teste des messages et réalloue l'attention en temps réel. Le RGPD, le règlement européen sur la publicité politique, le DSA et l'AI Act forment désormais un ensemble substantiel, mais fragmenté.
L’article explique comment le marketing politique traditionnel a évolué vers une approche individualisée et automatisée grâce à l’intelligence artificielle (IA). Contrairement aux campagnes électorales classiques, où les messages étaient publics et uniformes, l’IA permet désormais de diffuser des contenus personnalisés et invisibles pour le grand public. Par exemple, deux électeurs d’une même ville peuvent recevoir des messages opposés sur le même réseau social : l’un sur le pouvoir d’achat, l’autre sur la sécurité. Ces dark ads (publicités sombres) sont visibles uniquement par leur cible, ce qui rend leur contestation difficile. L’IA génère aussi des variantes de messages à moindre coût et optimise leur diffusion en fonction des réactions des utilisateurs. L’affaire Cambridge Analytica a révélé les risques liés à l’agglomération massive de données et à l’opacité des algorithmes, bien que certaines affirmations sur l’efficacité de ces méthodes aient été contestées en interne.
Le profilage électoral repose sur une chaîne technique en quatre étapes : observer, inférer, scorer et cibler. Les données utilisées proviennent de sources variées : déclarées (âge, commune), observées (clics, géolocalisation, comptes suivis) ou acquises auprès de tiers. Les algorithmes analysent ces données pour prédire des caractéristiques non déclarées, comme la proximité idéologique ou la probabilité de voter. Un score est alors attribué à chaque électeur, déterminant le type de message à lui envoyer (convaincu, mobilisable, abstentionniste probable). L’IA générative accélère ce processus en produisant rapidement des variantes de messages adaptés à chaque profil. Le Comité européen de la protection des données considère que les opinions politiques inférées, même sous le nom de centre d’intérêt, restent des données sensibles protégées par le RGPD. Cependant, l’engagement commercial (clics, partages) ne garantit pas une qualité délibérative, car les contenus les plus polarisants retiennent davantage l’attention.
Le microciblage exploite des mécanismes psychologiques bien documentés. La répétition d’un message augmente sa crédibilité perçue, même si la personne connaît déjà les faits contraires : c’est l’effet de vérité illusoire. Le raisonnement motivé pousse les individus à privilégier les informations compatibles avec leurs croyances. L’activation affective (peur, colère, injustice) rend certains enjeux plus saillants. Enfin, la brièveté et la personnalisation favorisent des jugements rapides, tandis que la fragmentation des contenus limite les occasions de comparaison. Une étude sur 8 587 participants a montré que les messages microciblés n’étaient pas, en moyenne, plus persuasifs que les messages non ciblés. L’enjeu n’est donc pas une conversion infaillible, mais la capacité à activer une disposition (mobilisation, renforcement d’une hostilité) à moindre coût. Les émotions jouent un rôle clé dans cette activation.
Le profilage électoral pose un risque majeur pour la démocratie : l’impossibilité de contredire les messages reçus. Une publicité individualisée peut présenter un parti comme écologiste à un groupe, sécuritaire à un autre et fiscalement libéral à un troisième, rendant les promesses difficiles à attribuer ou à comparer. Journalistes, adversaires et chercheurs ne voient pas toujours ces messages ni leurs paramètres de diffusion. Le dommage n’est pas seulement informationnel, mais aussi lié à la non-contestabilité de l’influence : l’électeur ignore pourquoi il a été sélectionné, le public ignore ce qui lui a été caché, et le juge manque de traces pour évaluer la sincérité d’un scrutin. Cette opacité affaiblit l’espace public commun et la transparence démocratique.
Le droit européen protège les électeurs contre le profilage électoral à travers plusieurs textes. Le RGPD (Règlement général sur la protection des données) interdit le traitement des opinions politiques, y compris lorsqu’elles sont déduites du comportement. Cependant, l’article 22 du RGPD, qui vise les décisions automatisées produisant un effet juridique, est peu adapté aux publicités politiques, dont l’influence est cumulative et diffuse. Le règlement (UE) 2024/900, applicable depuis le 10 octobre 2025, est plus strict : il interdit le ciblage politique fondé sur des données sensibles et impose un consentement explicite, séparé et spécifique pour l’usage publicitaire politique. Il exige aussi une transparence accrue : parrainage, financement, période de diffusion, et un répertoire européen consultable. La CNIL en France est chargée de contrôler ces obligations. Le DSA (Digital Services Act) et l’AI Act complètent ce dispositif en imposant aux plateformes d’évaluer les risques systémiques pour le débat civique et de classer les systèmes d’IA influençant les élections comme haut risque.
Au Maroc, les protections contre le profilage électoral existent mais sont dispersées. La loi n° 09-08 classe les opinions politiques parmi les données sensibles et reconnaît le droit de connaître la logique d’un traitement automatisé. La délibération CNDP n°108-2015 réglemente les traitements mis en œuvre par les partis politiques pour la communication, avec une obligation de notification. La HACA a aussi interdit la diffusion de contenus électoraux générés ou transformés par IA susceptibles de tromper le public, sauf s’ils sont clairement signalés comme informatifs ou explicatifs. Cependant, le Maroc ne dispose pas encore d’un régime spécifique comparable au cadre européen, qui articule transparence, consentement et évaluation des risques démocratiques. Une réforme pourrait s’appuyer sur cinq garanties : interdire le ciblage fondé sur des opinions politiques inférées, imposer une analyse d’impact avant les campagnes à grande échelle, rendre publics le commanditaire et les variantes des messages, permettre l’accès des chercheurs aux archives publicitaires, et définir des règles de responsabilité entre les acteurs.
Pour protéger les électeurs, trois pouvoirs concrets sont nécessaires : savoir pourquoi une personne a été ciblée, connaître les messages reçus par les autres, et permettre à un tiers (chercheur, juge, journaliste) de contester l’opération. Le droit européen a franchi une étape décisive avec le règlement 2024/900, mais des zones d’incertitude subsistent, notamment en raison de l’empilement institutionnel et du report de l’application de certaines obligations de l’*AI Act* au 2 décembre 2027. Le Maroc pourrait s’inspirer de ce modèle en renforçant la coordination entre la *CNDP*, la *HACA* et les autorités électorales. L’objectif n’est pas d’interdire l’IA, mais de réguler son usage pour garantir une délibération libre et transparente, en évitant que l’opacité algorithmique ne devienne un outil de manipulation à grande échelle.
