Principaux renseignements
- Les plateformes d’IA ont montré une nette préférence pour le parti hongrois Fidesz par rapport à ses concurrents.
- Des données d’entraînement obsolètes ont conduit les modèles à ignorer les candidats actuels et à suggérer des partis inexistants.
- Les chercheurs exhortent les décideurs politiques à réglementer l’IA afin de protéger l’intégrité des élections démocratiques.
Une analyse récente menée par l’organisation de défense des libertés civiles Liberties révèle que les plateformes d’IA ont manifesté une préférence marquée pour le parti Fidesz de Viktor Orbán lors des élections législatives hongroises. L’étude a montré que ces outils dissuadaient fréquemment les utilisateurs de soutenir le parti qui a finalement remporté la victoire, tout en suggérant souvent des formations politiques qui ne se présentaient pas réellement aux élections.
Méthodologie de l’étude
Pour mener cette recherche, le groupe a analysé les deux applications d’IA les plus répandues en Hongrie, Gemini et ChatGPT. Il a développé cinq profils d’électeurs distincts, chacun correspondant à l’un des partis en lice, et a soumis chaque profil à dix essais. Les requêtes demandaient soit une recommandation directe sur le candidat à soutenir, soit un score de compatibilité exprimé en pourcentage pour chaque parti.
Conclusions sur les biais partisans
Les données ont mis en évidence un parti pris significatif à l’encontre du parti Tisza, dirigé par l’actuel Premier ministre, Péter Magyar. Lors d’interactions avec un profil aligné sur Tisza, ChatGPT n’a pas suggéré ce parti dans 90 pour cent des cas. De plus, le parti n’a obtenu qu’un score de compatibilité de 2 pour cent, l’IA orientant plutôt les électeurs vers des partis mineurs peu susceptibles d’atteindre le seuil électoral de 5 pour cent requis pour entrer au Parlement.
À l’inverse, le parti Fidesz a été recommandé comme premier choix dans environ la moitié des essais concernés et a été mentionné comme option principale dans les autres. De plus, dans 96 pour cent des interactions, les deux modèles d’IA ont proposé des partis qui ne figuraient pas sur le bulletin de vote officiel.
Le rôle des données obsolètes
Le rapport attribue ces inexactitudes à des données d’entraînement obsolètes, soulignant que Tisza n’a pris de l’importance qu’en 2024, alors que les modèles d’IA avaient probablement été entraînés à partir d’informations plus anciennes.
Bien que les chercheurs aient noté que ce biais n’avait pas altéré le résultat écrasant de l’élection, ils ont averti que de tels dysfonctionnements constituaient une menace sérieuse dans le cadre de scrutins plus serrés où les électeurs indécis pourraient être influencés.
Appels à une surveillance réglementaire
Le danger est amplifié car les réponses de l’IA sont souvent formulées sur un ton assuré et autoritaire, ce qui conduit les utilisateurs à se fier à des informations peu fiables ou opaques. Par conséquent, Liberties appelle les décideurs politiques à mettre en place des mesures de protection concernant l’utilisation de l’IA lors des élections.
Eva Simon, l’une des principales auteures de l’étude, a souligné que les processus démocratiques ne peuvent pas dépendre de systèmes opaques qui se font passer pour neutres tout en fournissant des orientations politiques inexactes et non reproductibles.
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