Réalité et fantasmes électoraux au temps de l’IA

À chaque élection, on me demande de commenter l’incidence de la dernière innovation technologique sur la campagne. En cette année électorale au Québec, c’est l’intelligence artificielle (IA) qui retient l’attention. Or, j’aimerais adopter une autre perspective et avancer que ni l’IA ni d’autres technologies ne feront changer le résultat du prochain scrutin. Non seulement parce qu’un code de conduite encadre déjà l’utilisation de l’IA dans les campagnes politiques québécoises, mais aussi parce qu’il est beaucoup plus facile d’imaginer un usage malveillant de la technologie pour influencer le comportement électoral que de le faire réellement.

Les médias et le public semblent particulièrement disposés à croire que l’IA peut jouer un rôle majeur dans les élections. J’y vois le symptôme d’un « imaginaire informatique de la politique » qui influe sur notre idée du fonctionnement de la politique, ainsi que la raison pour laquelle nous permettons si souvent à des spécialistes de la technologie d’agir en tant qu’experts politiques.

Mon ouvrage SimPolitics explore l’évolution des idées qui nous ont amenés à percevoir les systèmes politiques comme des systèmes informatiques.

L’un des meilleurs exemples est l’idée largement répandue selon laquelle l’IA pourrait servir à manipuler l’électorat. Si des expériences menées dans des conditions bien définies ont en effet montré que les agents conversationnels pouvaient faire évoluer les opinions, on voit très vite apparaître dans les médias de grandes prédictions au sujet d’une transformation politique.

Or, le véritable problème n’est pas tant l’agent conversationnel que la disposition d’une personne à engager une conversation politique avec celui-ci, chose que les participants aux expériences avaient choisi de faire. En réalité, la majorité des gens ignorent tout simplement les efforts de persuasion auxquels ils sont exposés.

Au lieu de tenir pour acquis que l’IA modifiera le cours des élections, nous gagnerions à recentrer le débat sur des questions plus pertinentes.

1. De quelles façons l’IA ou les formes d’IA imitent-elles les comportements humains, et en quoi leurs approches diffèrent-elles ?

2. Dans quelle mesure ces systèmes de simulation demeurent-ils fidèles aux réalités qu’ils prétendent représenter ?

Ces deux questions pourraient nous aider à comprendre l’impact de l’IA sur la campagne électorale québécoise.

Imiter le comportement humain ?

Pour répondre à la première question, il faut d’abord comprendre qu’on attribue aujourd’hui à l’intelligence artificielle la capacité d’agir comme un équivalent du comportement humain. De nouvelles entreprises, comme Aaru, affirment pouvoir utiliser l’IA comme substitut de l’électorat, permettant ainsi aux partis politiques de prendre le pouls de l’opinion publique sans consulter directement la population. À partir de données de sondage ou de modèles d’IA conçus sur mesure, elles affirment pouvoir reproduire l’opinion publique.

Il ne s’agit pourtant pas d’une idée nouvelle. Mon ouvrage retrace une longue série de tentatives visant à modéliser le comportement électoral à l’aide des données, des mathématiques et de la cybernétique. J’ai constaté que ces démarches ne sont pas entièrement irréalistes : l’être humain n’est pas un mystère impénétrable qui défie toute prévision ; cependant, il n’est pas non plus une mécanique si prévisible que son libre arbitre politique pourrait être automatisé. J’en suis plutôt arrivé à la conclusion qu’humains et ordinateurs n’exercent pas leur pouvoir d’action de la même manière, et que cette différence d’agentivité est importante.

Les ordinateurs ont tendance à être plus rapides et sont plus réactifs et plus simples à comprendre que les êtres humains. C’est d’ailleurs ce qui rendait attrayante l’idée de modéliser l’électorat à l’aide de systèmes informatiques. Mais cette simplification comporte un risque : celui de projeter sur l’électorat le comportement que nous aimerions observer plutôt que celui qu’il adopte réellement.

La publicité repose sur la croyance selon laquelle l’information peut infléchir les comportements. Certains modèles informatiques entretiennent cette illusion en représentant l’électorat comme des consommateurs choisissant un candidat de la même manière qu’ils choisiraient une marque de savon.

Or, cette nuance est cruciale à l’heure actuelle. En confiant à l’IA le rôle de représenter l’électorat, nous nous appuyons sur un modèle informatique dont les mécanismes demeurent souvent opaques, ce qui crée un décalage entre le fonctionnement de l’IA et nos hypothèses sur le comportement réel des gens dans l’isoloir. La première question vise donc à rappeler que l’agentivité informatique n’équivaut pas à l’agentivité politique. Comprendre cette différence est même indispensable pour interpréter correctement les résultats obtenus.

L’ampleur croissante des simulations m’amène à ma deuxième question : dans quelle mesure les simulations demeurent-elles fidèles aux réalités qu’elles cherchent à modéliser ?

Rester fidèles aux mondes que nous simulons

Avec l’augmentation de la taille et de la complexité des modèles, une nouvelle difficulté s’est imposée : comment s’assurer que les systèmes informatiques demeurent fidèles aux systèmes politiques qu’ils cherchent à modéliser ? Ce concept est aussi appelé « adressabilité ».

À première vue, la réponse semble simple : disposer de meilleures données et d’ordinateurs plus puissants. Or, plus les capacités de calcul augmentent, plus les modèles risquent d’évoluer de façon autonome, pour finalement s’éloigner davantage de la réalité qu’ils sont censés représenter. Les modélisateurs doivent donc trouver un juste équilibre afin de ne pas se perdre dans les univers virtuels qu’ils ont eux-mêmes créés.

Face aux résultats découlant de nouvelles expériences fondées sur l’IA, ma seconde question vise à comprendre comment les modèles restent ancrés dans la réalité. Car toute simulation comporte des limites — et ces limites sont davantage d’ordre politique que d’ordre computationnel. Aucune solution technique ne peut assurer une parfaite correspondance entre un modèle informatique et les réalités qu’il simule.

Mon ouvrage met en garde contre la capacité de l’IA à nourrir des illusions politiques, à la fois par son fonctionnement et par la manière dont elle peut déformer notre compréhension de la politique. J’y propose des questions concrètes permettant d’évaluer ses effets réels et de tempérer l’idée, largement répandue, selon laquelle l’IA constituerait le principal moteur du changement politique. Peut-être, au fond, que seule notre croyance en ce pouvoir lui confère une telle importance.