Les développeurs de Crimson Desert admettent avoir utilisé de l’IA générative

Le culte de l'IA générative a un goût d'eugénisme

La réalisatrice Valerie Veatch a exploré Sora, le modèle texte-vers-vidéo d'OpenAI lancé en 2024, attirée par les communautés d'artistes qui se formaient autour de l'IA générative. Elle a rapidement été choquée par la fréquence avec laquelle la technologie produisait des contenus racistes et sexistes. Ce qui l'a encore plus troublée : l'indifférence de ses pairs enthousiastes face à ces dérives, qu'elle associe à une forme d'eugénisme numérique.

Booster les sondages avec l’IA générative, une (fausse) bonne idée ?

En 2024, l'Ifop a publié un sondage sur l'intention de vote des enseignants aux élections européennes en s'associant avec la start-up française Fairgen, spécialisée dans la donnée synthétique. Le sondage affichait un échantillon de 8 000 personnes et 580 enseignants de collège et lycée, mais en réalité, seuls 116 enseignants avaient été interrogés. Les 464 réponses restantes avaient été générées artificiellement via la technologie "DataBoostAI" de Fairgen, décrite comme une IA générative permettant "la mise en relation holistique des données recueillies" pour produire des "échantillons synthétiques". L'information figurait dans la notice méthodologique, mais l'Ifop n'avait pas jugé utile de mentionner explicitement l'usage de l'IA générative dans ses avertissements habituels. Interrogé par Next, l'Ifop n'a pas répondu. Fairgen se présente toujours comme "pionniers de la donnée synthétique" et revendique un partenariat avec l'Ifop "depuis 2023". L'enjeu est considérable pour l'industrie du sondage : si l'IA générative permettait de multiplier virtuellement les réponses à partir d'un petit échantillon réel, les coûts d'enquête s'effondreraient et les délais de production aussi. Les instituts pourraient théoriquement sonder des sous-populations très ciblées, les enseignants, les artisans, les jeunes ruraux, sans avoir à recruter des centaines de profils rares et coûteux. Mais les statisticiens Arthur Charpentier et Guillaume Chauvet pointent le risque fondamental : les données synthétiques reproduisent les biais et corrélations du jeu d'entraînement. Interroger 116 personnes puis en "générer" 464 autres ne produit pas de nouveaux faits, cela amplifie les patterns existants, avec une illusion de précision statistique. La transparence vis-à-vis du public et des régulateurs reste aussi entière : comment évaluer la fiabilité d'un sondage électoral si les réponses ont été en partie fabriquées ? La question va bien au-delà de l'Ifop. Tous les grands instituts lorgent sur ces techniques, mais peu ont franchi le pas publiquement. Chez Ipsos/BVA, le directeur d'études Mathieu Gallard assure que les sondages d'opinion politique et électorale n'utilisent pas encore ces méthodes, tout en reconnaissant que des tests sont en cours, notamment sur des applications marketing ou dans d'autres pays. L'élection présidentielle française de 2027 pourrait devenir un terrain d'expérimentation grandeur nature pour ces technologies, dans un contexte où la défiance envers les sondages est déjà élevée. Si la tentation économique est réelle, le risque de voir des résultats électoraux influencés par des données partiellement synthétiques, sans que le grand public en soit clairement informé, pose une question de fond sur la légitimité démocratique de ces outils.

💬 116 personnes interrogées, 464 inventées, et l'Ifop appelle ça un sondage de 8 000 individus. Le problème, c'est pas l'IA en soi, c'est qu'on habille une économie de moyens avec un vernis de précision statistique. Avec 2027 en ligne de mire, si les instituts s'y mettent sans règles claires, on va avoir des intentions de vote basées sur des patterns amplifiés, pas sur ce que les gens pensent vraiment.

Le vrai risque de l’IA générative : pas le remplacement, mais l’atrophie cognitive

Le vrai risque de l'IA générative (ChatGPT, Copilot, Gemini, Claude) n'est pas le remplacement des travailleurs, mais l'atrophie cognitive : en fournissant des résultats sans effort, elle crée une illusion de maîtrise sans consolider les compétences réelles. Nicolas Bourgerie, CEO de Teach Up, oppose à cette logique une IA pédagogique qui entraîne l'apprenant plutôt que de le substituer, structurant l'effort et renforçant la compréhension sur le long terme. Le danger est particulièrement élevé dans les métiers où le jugement humain est irremplaçable — management, conformité réglementaire, relation client complexe, vente à forte valeur — notamment dans les secteurs régulés comme la banque, l'assurance et l'automobile.

Les joueurs de Pokémon GO ont-ils entraîné une IA utilisée par l’armée américaine ?

Depuis 2016, les joueurs de Pokémon GO ont effectué plus de 30 milliards de scans en réalité augmentée de lieux réels dans le cadre de missions in-game : filmer un monument, tourner autour d'une statue ou d'une fontaine pour débloquer des récompenses. Ces vidéos, collectées par Niantic, la société fondée en spin-off de Google, ont alimenté un système de positionnement visuel (VPS) capable de localiser précisément des appareils sans recourir au GPS. Or, fin 2024, Niantic Spatial, la branche dédiée à la cartographie spatiale, a annoncé un partenariat avec Vantor, une entreprise spécialisée en navigation dans des environnements où le signal GPS est brouillé ou indisponible. Vantor compte parmi ses clients la NGA (National Geospatial-Intelligence Agency) et l'armée américaine, et se présente ouvertement comme un acteur des secteurs de la défense et du renseignement. C'est le site néerlandais Trouw qui a mis en lumière cette chaîne de continuité technologique, sans affirmer pour autant que des scans de joueurs pilotent aujourd'hui des drones militaires. L'affaire soulève une question de fond sur le consentement éclairé des utilisateurs. En acceptant les conditions d'utilisation de Pokémon GO, des millions de joueurs ont contribué, souvent sans en avoir conscience, à construire une carte 3D du monde réel d'une précision inégalée. Ce type de système VPS est stratégiquement précieux dans des contextes de guerre électronique, où le brouillage GPS est une tactique courante. Si le lien entre les scans des joueurs et les drones militaires reste à ce stade hypothétique, la plausibilité technologique de cette connexion suffit à alimenter une controverse légitime sur l'usage détourné de données récoltées dans un cadre ludique. En mars 2025, Niantic a revendu sa branche jeux à Scopely, filiale du fonds saoudien Savvy Games, en conservant ses actifs de cartographie au sein de la nouvelle entité indépendante Niantic Spatial. L'entreprise assure que depuis ce transfert, les données de Pokémon GO ne sont plus partagées avec Niantic Spatial, et que les scans avaient été fournis volontairement par les joueurs ayant activé la fonction. Vantor confirme de son côté ne pas utiliser les données Pokémon GO dans le cadre actuel du partenariat, mais refuse de préciser si les modèles déjà entraînés incorporent ces données historiques. Ce silence partiel illustre une zone grise réglementaire plus large : la réutilisation de données grand public à des fins militaires ou de sécurité nationale, sans mécanisme d'information ou d'opposition pour les utilisateurs d'origine.

💬 30 milliards de scans collectés en échange de Poké Balls, et personne n'a signé pour alimenter un VPS de navigation militaire. Ce que tu dois retenir, c'est pas la théorie du drone Pokémon GO (c'est du scénario pour l'instant), c'est que Vantor refuse de préciser si les modèles déjà entraînés incorporent ces données historiques. Ce silence, c'est à peu près la réponse.