En réponse à la chronique « L’IA est un homme blanc médiocre » de Stéphane Dompierre, publiée le 26 octobre 2025.
La récente chronique de M. Dompierre a le mérite de l’humour. Il y raconte, avec une plume légère, comment une intelligence artificielle l’a qualifié d’humoriste, ce qui l’a fait sourciller. En toute sincérité, après avoir savouré sa prose, je serais tentée de faire la même affirmation que ma consœur : on ne peut le qualifier autrement que de comique. Mais derrière l’anecdote amusante se cache un enjeu scientifique d’une tout autre ampleur que la simple « médiocrité ».
Les observations de M. Dompierre sur les ratés de l’IA sont factuellement correctes. Oui, les modèles de langage « hallucinent », inventant des faits avec un aplomb déconcertant. Le cas de Google AI Overview, qui a recommandé d’ajouter de la colle sur une pizza ou de manger des roches, en est une illustration tristement célèbre [1]. Oui, l’IA peut se montrer péremptoire, comme cet « homme blanc médiocre » de la citation de Sarah Hagi, auquel M. Dompierre la compare. Cependant, réduire ce phénomène complexe à une simple caricature, c’est passer à côté de l’essentiel.
Là où la chronique s’arrête à la caricature, la recherche scientifique commence. Le problème n’est pas que l’IA soit intrinsèquement « médiocre », mais qu’elle est un miroir grossissant de la matière brute sur laquelle elle est entraînée : nos données, nos textes, nos conversations, bref, notre société. Le chercheur Serge Abiteboul, de l’Inria, le résume parfaitement : « Les données de l’IA sont biaisées car elles sont humaines » [2]. L’IA ne fait que régurgiter et amplifier ce qu’elle a ingéré.
IBM a identifié une dizaine de types de biais pouvant affecter une IA, allant du biais de sélection (données non représentatives) au biais de préjugé (stéréotypes sociétaux) [3]. Le problème est donc systémique. Pire encore, une étude de l’University College London a démontré que l’IA ne se contente pas de refléter nos biais : elle nous les renvoie en les amplifiant, créant un « effet boule de neige » où les utilisateurs deviennent eux-mêmes plus biaisés après avoir interagi avec le système [2].
Le phénomène des « hallucinations » que M. Dompierre a expérimenté n’est pas un simple bogue, mais une caractéristique fondamentale de ces systèmes. Selon des tests rapportés par le New York Times et La Presse, les modèles d’IA les plus récents, dits de « raisonnement », affichent des taux d’hallucination en hausse, atteignant parfois 51 % à 79 % sur certaines séries de questions [4]. Amr Awadallah, ancien cadre de Google, est catégorique : « Malgré tous nos efforts, il y aura toujours des hallucinations, ça ne s’en ira jamais » [4].
Le véritable enjeu, que l’analogie de l’homme blanc médiocre occulte, est celui de la responsabilité. En qualifiant l’IA d’entité médiocre, on lui attribue une intentionnalité qu’elle n’a pas, se dédouanant au passage de notre propre rôle dans ses défaillances. Or, si l’IA se trompe, c’est parce que ses données d’entraînement sont imparfaites, incomplètes ou pétries de nos propres préjugés. C’est parce que ses concepteurs, dans une course effrénée à la puissance, ont parfois privilégié la vitesse à la rigueur, comme le souligne M. Dompierre en évoquant « l’économie de l’attention ».
La question devient alors plus nuancée. Comme le suggère Serge Abiteboul, l’objectif n’est peut-être pas d’avoir une IA sans aucun biais. « On veut des biais, dit-il. On veut que les logiciels soient biaisés et s’adaptent à nos préférences. La vraie question, c’est de définir ce qu’est un biais, lesquels sont souhaitables et lesquels ne le sont pas » [2].
Le titre de M. Dompierre est accrocheur, mais il rate la cible. L’IA n’est pas un homme blanc médiocre. Elle est un système probabiliste reflétant des milliards de points de données issus de l’humanité tout entière, avec ses fulgurances comme ses angles morts, ses connaissances encyclopédiques comme ses préjugés les plus tenaces. Le reflet qu’elle nous tend n’est pas toujours flatteur, mais au lieu de qualifier le miroir de « médiocre », nous ferions mieux de nous interroger sur l’image qu’il nous renvoie.
Sources
[1] Ars Technica. (2024, 24 mai). Google’s “AI Overview” can give false, misleading, and dangerous answers. Repéré à https://arstechnica.com/information-technology/2024/05/googles-ai-overview-can-give-false-misleading-and-dangerous-answers/
[2] Tissandié, E. (2025, 6 janvier). Les biais de l’intelligence artificielle amplifient nos propres biais. Sciences et Avenir. Repéré à https://www.sciencesetavenir.fr/high-tech/intelligence-artificielle/les-biais-de-l-intelligence-artificielle-amplifient-nos-propres-biais_183193
[3] IBM. (s.d.). Qu’est-ce que le biais de l’IA ?. Repéré à https://www.ibm.com/fr-fr/think/topics/ai-bias
[4] Metz, C., & Weise, K. (2025, 10 mai). L’IA gagne en puissance, mais ses hallucinations empirent. La Presse (repris du New York Times). Repéré à https://www.lapresse.ca/affaires/techno/2025-05-10/l-ia-gagne-en-puissance-mais-ses-hallucinations-empirent.php
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