En Hongrie, des IA ont été testées pour conseiller les électeurs et le résultat est catastrophique

Une étude menée par le groupe Liberties, spécialisé dans la défense des libertés civiles, a évalué l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) pour conseiller les électeurs lors des élections législatives hongroises de 2026. Cinq profils d’électeurs, représentant chacun un parti politique inscrit sur les listes nationales, ont été testés sur deux IA populaires : ChatGPT et Gemini. Les chercheurs ont posé deux questions aux IA : pour quel parti l’électeur devrait-il voter, et quel était le pourcentage de correspondance avec chacun des cinq partis. Les résultats ont révélé des incohérences majeures, avec des recommandations souvent erronées ou déconnectées de la réalité politique hongroise.

Les IA ont fourni des conseils électoraux largement inexacts. Par exemple, ChatGPT a attribué une correspondance de seulement 2 % avec le parti Tisza, mené par Péter Magyar, alors que ce parti a remporté les élections d’avril 2026, mettant fin à seize années de pouvoir de Viktor Orbán et de son parti, le Fidesz. Les IA ont également recommandé de voter pour des petits partis peu susceptibles de franchir le seuil de 5 % nécessaire pour entrer au parlement. Pire, certaines IA ont suggéré des partis qui ne figuraient même pas sur les bulletins de vote nationaux, ce qui rend leurs conseils inutilisables pour les électeurs hongrois.

Les résultats de l’étude montrent que les IA présentaient un biais marqué en faveur du Fidesz, le parti de Viktor Orbán. Dans environ 50 % des cas, ChatGPT a identifié le Fidesz comme le seul parti pour lequel l’utilisateur devait voter. Dans les autres cas, il était présenté comme l’option principale. Cette partialité s’explique en partie par le fait que le Fidesz est un parti bien établi, tandis que des partis comme Tisza, plus récents, n’ont pas été correctement intégrés dans les bases de données des IA, entraînant des erreurs de recommandation.

L’étude a révélé de nombreuses incohérences dans les réponses des IA. Des demandes identiques pouvaient produire des conseils radicalement différents, et un même profil d’électeur pouvait être associé à des partis opposés. Malgré ces erreurs, les réponses des IA semblaient souvent bien argumentées et présentées avec assurance, ce qui pouvait induire en erreur les utilisateurs. Un autre problème majeur est l’opacité des systèmes d’IA : contrairement aux sites d’aide au vote ou aux médias indépendants, ils ne fournissent pas d’explications sur la manière dont ils produisent leurs recommandations politiques, rendant leurs conseils difficiles à vérifier.

L’étude souligne que les IA sont entraînées sur des données statiques, ce qui limite leur capacité à suivre l’évolution rapide du paysage politique. Par exemple, le parti Tisza, qui a finalement remporté les élections, n’a pris de l’importance qu’après 2024. Cette date est trop récente pour que les IA, dont les bases de données n’ont pas été mises à jour en conséquence, puissent le situer correctement dans le paysage politique hongrois. Cette limitation technique pose un risque majeur dans des contextes électoraux serrés, où des électeurs indécis pourraient s’appuyer sur ces outils pour faire leur choix.