L’IA s’installe dans l’isoloir
Près d’un Français sur deux a déjà utilisé ou envisage d’utiliser l’IA pour s’informer sur la politique, selon Ipsos BVA pour la Fondation Jean-Jaurès, ce qui en fait un acteur électoral. Lors des municipales de 2026, 16% des Français avaient utilisé l’IA pour choisir leur candidat, une proportion grimpant à 33% chez les 18-24 ans selon Harris Interactive pour Terra Nova, confirmant que cette dépendance progresse avec le renouvellement de l’électorat. Cette influence agit surtout en amont, quand un électeur demande à un outil d’expliquer un programme ou de comparer deux candidats. Et c’est là, selon la chercheuse du CNRS Nadia Guérouaou, que se joue une inégalité de fond entre candidats en mesure de nourrir une IA de leur discours et les autres. Ce désavantage ne tient pas qu’aux moyens financiers, il se loge dans les données mêmes qui entraînent ces modèles. Un candidat déjà mieux couvert par la presse sera ainsi mécaniquement mieux représenté par une IA nourrie de contenus publiés, un effet cumulatif qui renforce les positions acquises plutôt que de rebattre les cartes.
La bataille invisible pour exister dans les réponses de l’IA
Le SEO, qui consiste à optimiser un contenu pour qu’il apparaisse en tête des résultats Google, organisait la visibilité en ligne, le GEO, pour Generative Engine Optimization, lui succède en révélant comment ChatGPT, Claude ou Gemini sélectionnent et restituent une information, déplaçant le pouvoir de visibilité vers une poignée de modèles fermés. Pour les candidats, l’enjeu devient décisif, il ne s’agira plus d’être bien référencé sur Google, mais de s’assurer qu’un programme soit compris et restitué lorsqu’un électeur interroge une IA, ce qui déplace la bataille de communication vers des arbitrages algorithmiques invisibles. Cette influence se niche rarement dans une recommandation explicite, elle tient plutôt à une proposition mise en avant ou à un sujet absent d’une synthèse, et c’est cette discrétion qui la rend plus difficile à contester qu’un biais éditorial classique, puisqu’aucun candidat ne peut la prouver comme il contesterait un temps de parole inéquitable à la télévision. Les règles françaises encadrent le temps de parole et les dépenses de campagne, mais aucun texte ne garantit une représentation équilibrée des candidats par l’IA, si bien que le pluralisme électoral se retrouve soumis à des arbitrages techniques échappant à tout contrôle démocratique.
Souveraineté et désinformation : l’autre front de l’IA électorale
Qui décide qu’une source est fiable pour une IA, pourquoi une information est retenue quand une autre ne l’est pas, et comment s’assurer qu’un programme soit restitué fidèlement lorsqu’il est résumé par un modèle. Ces questions prennent une dimension particulière lorsque les IA sont développées par des entreprises américaines dont les critères échappent au contrôle démocratique français, ce qui transforme un choix technique en enjeu de souveraineté. Une étude du Financial Times nuance ce constat, les IA génératives tendant, contrairement aux réseaux sociaux, à modérer plutôt qu’à polariser, ce qui n’efface pas la menace plus concrète de la manipulation directe, comme l’ont rappelé les opérations de désinformation attribuées à la Russie visant Attal, Philippe et Glucksmann à l’été 2026, l’IA permettant de produire de faux contenus plus vite et à grande échelle. Le danger n’est plus seulement de faire croire au faux, mais d’installer un doute permanent sur le vrai, un climat déjà redouté par 86% des Français pour la présidentielle de 2027. La question n’est plus de savoir si l’IA entrera dans la campagne, elle y est déjà, et l’urgence est de déterminer quelles règles de transparence nous voulons lui imposer, car si elle devient l’arbitre de l’information politique, une question demeure, celle de savoir qui arbitrera l’arbitre.
Tristan Duranté
Expert en intelligence artificielle appliquée et cofondateur de Studeria
