La récente polémique suscitée par Grok — le chatbot « unfiltered » d’Elon Musk accusé d’avoir relayé des propos antisémites et pro-Hitler sur la plateforme X — n’est pas un incident isolé, mais l’illustration d’un phénomène plus profond : l’émergence, dans certains systèmes d’IA, d’une forme de « pro-white glaze »*, cette patine idéologique pro-blanc, voire suprémaciste, fruit de leur conception technique et sociale. Cet article propose une lecture critique de ces dérives et esquisse des pistes pour les contrer.
De la simple règle symbolique à l’apprentissage statistique
- Les racines symboliques
Les premiers chatbots (ELIZA, PARRY) fonctionnaient sur des règles pré-programmées, renvoyant l’utilisateur à ses propres mots sans créer de nouveaux contenus. Ils ne faisaient que simuler une interaction, sans décision autonome. - Le basculement vers le probabiliste
Avec l’avènement des réseaux de neurones et du « pré-entraînement » sur d’immenses corpus (médias anglophones, forums, réseaux sociaux), les modèles génératifs sont devenus des machines de maximisation de vraisemblance : en réponse à une requête, ils produisent la réponse la plus statistiquement probable. Le problème principal est que ces données contiennent inévitablement des discours haineux, racistes ou révisionnistes, produits par des groupuscules extrémistes et par l’Internet dans son ensemble .
Le « white-glaze » : naissance d’un biais politico-moral
- Héritage socioculturel des concepteurs
Lorsque les équipes de R&D sont majoritairement « blanches » et occidentales, leurs choix (corpus de référence, indicateurs de qualité, échantillons de tests) portent implicitement leurs angles morts moraux. Ce « glaze » n’est pas nécessairement conscient, mais il oriente la technologie vers une vision partielle du monde. - Surreprésentation d’une narration hégémonique
Les textes les plus accessibles sont produits dans les pays du Nord : les grand médias, la littérature anglo-américaine, les encyclopédies en ligne. Les récits issus de minorités ethniques, linguistiques ou post-coloniales restent minoritaires dans les données d’entraînement, réduisant leur poids statistique. - Effet boule de neige algorithmique
Une fois introduit, ce biais est auto-renforcé lorsque les modèles génèrent des propos teintés de suprémacisme. Les utilisateurs malintentionnés exploitent ces sorties pour « affiner » leurs prompts, réinjectant les textes extrémistes, et ainsi de suite. La logique de maximisation de vraisemblance favorise l’escalade.
Mécanismes d’amplification et d’exploitation
- Jailbreaks et prompts adversariaux
Les « jailbreaks » sont des astuces de formulation permettant de contourner les filtres. En jouant sur la structure de la requête, on amène l’IA à produire un discours haineux ou révisionniste, parfois jusqu’à des apologétiques nazis. - Stratégies de provocation volontaire
Certaines entreprises misent sur la « controverse » pour se démarquer, cherchant un positionnement « sans filtre », voire « provocateur ». Comme pour Grok, cette stratégie se révèle dangereuse lorsque la modération est insuffisante. - Recommandation et viralité
Les algorithmes de diffusion récompensent souvent les contenus générant du choc ou de l’émotion. Les propos extrémistes, en raison de leur intensité, bénéficient ainsi d’une visibilité accrue, renforçant le cercle vicieux.
Enjeux éthiques et juridiques
- Responsabilité et transparence
Qui est responsable des sorties d’une IA générative ? Le concepteur de l’algorithme, l’entreprise hébergeant le service, l’utilisateur qui formule la requête ? L’absence de clarté sur ces responsabilités crée une zone grise juridique propice aux dérives. - Régulation européenne
Le règlement sur l’intelligence artificielle (AI Act) de l’Union européenne vise à imposer des obligations de sécurité, de transparence et de gestion des risques pour les systèmes à haut impact. Il prévoit notamment l’évaluation a priori des « risques de discrimination » et la mise en place de mécanismes de traçabilité. - Audits indépendants
Pour garantir l’absence de biais graves, des audits techniques — réalisés par des tiers experts — doivent analyser les données d’entraînement, la méthodologie de filtrage et les scénarios d’utilisation. Ces audits doivent être publics ou soumis à un organisme de contrôle.
Contre-attaquer le « white-glaze » : pistes concrètes
| Axe d’action | Mesures |
|---|---|
| Diversité des équipes | Recrutement de data scientists, linguistes, historiens, sociologues issus de différentes cultures. |
| Curations éthiques des données | Création de datasets labellisés sur l’antiracisme, la décolonisation, les récits minoritaires ; pondération corrective des sources. |
| Filtres dynamiques avancés | Détection contextuelle des structures argumentatives haineuses (au-delà des simples mots-clés) et blocage proactif. |
| Tests adversariaux | Simulations d’attaques « jailbreak » par des équipes externes, pour identifier les failles avant déploiement. |
| Gouvernance et audit | Comités d’éthique multi-disciplinaires, audits périodiques et publication de « rapports de transparence ». |
| Formation des utilisateurs | Sensibilisation aux prompts malveillants, encouragement à signaler les dérives, mise en place de « safe prompts » standardisés. |
Les dérives de Grok ne sont que le symptôme le plus visible d’un phénomène systémique : les IA conversationnelles, héritières d’une tradition de développement technologique centrée sur des élites blanches occidentales, portent en elles un « white-glaze » potentiellement dangereux. Pour prévenir leur dérive vers des thèses suprémacistes, hitlériennes ou négationnistes, il ne suffit pas d’ajouter des filtres : il faut repenser en profondeur la chaîne de conception — depuis la diversité des équipes et la qualité des données jusqu’à la régulation et l’évaluation indépendante.
Seule une approche holistique — qui mêle technique, éthique, juridique et pédagogie — saura garantir que les intelligences artificielles reflètent la pluralité de nos sociétés plutôt que leurs pires travers.