http://stockholm.hostmaster.org/articles/reverse_engineering_grok_pro_israel_bias/fr.html
Les grands modèles de langage (LLM) s’intègrent rapidement dans des domaines à haut risque autrefois réservés aux experts humains. Ils sont désormais utilisés pour soutenir la prise de décision en matière de politique gouvernementale, de rédaction législative, de recherche académique, de journalisme et d’analyse de conflits. Leur attrait repose sur une hypothèse fondamentale : les LLM sont objectifs, neutres, factuels et capables d’extraire des informations fiables de vastes corpus textuels sans distorsion idéologique.
Cette perception n’est pas fortuite. Elle est au cœur de la commercialisation et de l’intégration de ces modèles dans les processus décisionnels. Les développeurs présentent les LLM comme des outils capables de réduire les biais, d’augmenter la clarté et de fournir des résumés équilibrés de sujets controversés. Dans une ère de surcharge informationnelle et de polarisation politique, proposer de consulter une machine pour une réponse neutre et bien argumentée est à la fois puissant et rassurant.
La neutralité n’est cependant pas une propriété inhérente à l’intelligence artificielle. Il s’agit d’une revendication de conception — une qui masque des couches de jugement humain, d’intérêts d’entreprise et de gestion des risques qui façonnent le comportement du modèle. Chaque modèle est entraîné sur des données curatées. Chaque protocole d’alignement reflète des jugements spécifiques sur les sorties sûres, les sources crédibles et les positions acceptables. Ces décisions sont presque toujours prises sans supervision publique et généralement sans divulgation des données d’entraînement, des instructions d’alignement ou des valeurs institutionnelles qui sous-tendent le fonctionnement du système.
Ce travail remet directement en question la revendication de neutralité en testant Grok, le LLM propriétaire de xAI, dans une évaluation contrôlée centrée sur l’un des sujets les plus sensibles politiquement et moralement du discours mondial : le conflit israélo-palestinien. À l’aide d’une série de prompts soigneusement conçus et symétriques, émis lors de sessions isolées le 30 octobre 2025, l’audit a été conçu pour évaluer si Grok applique un raisonnement et des standards de preuve cohérents lorsqu’il traite des accusations de génocide et d’atrocités massives impliquant Israël par rapport à d’autres acteurs étatiques.
Les résultats suggèrent que le modèle ne traite pas ces cas de manière équivalente. Au contraire, il affiche de claires asymétries dans le cadrage, le scepticisme et l’évaluation des sources selon l’identité politique de l’acteur concerné. Ces schémas soulèvent de graves préoccupations quant à la fiabilité des LLM dans des contextes où la neutralité n’est pas une préférence cosmétique, mais une exigence fondamentale pour une prise de décision éthique.
En bref : la revendication selon laquelle les systèmes d’IA sont neutres ne peut être prise pour acquise. Elle doit être testée, prouvée et auditée — en particulier lorsque ces systèmes sont déployés dans des domaines où la politique, le droit et la vie sont en jeu.
Pour examiner si les grands modèles de langage maintiennent la neutralité qui leur est largement attribuée, j’ai réalisé un audit structuré de Grok, le grand modèle de langage de xAI, le 30 octobre 2025, à l’aide d’une série de prompts symétriques conçus pour susciter des réponses sur un sujet géopolitiquement sensible : le conflit israélo-palestinien, en particulier en relation avec des accusations de génocide à Gaza.
L’objectif n’était pas d’extraire des déclarations factuelles définitives du modèle, mais de tester la cohérence épistémique — si Grok applique les mêmes standards de preuve et d’analyse à travers des scénarios géopolitiques similaires. Une attention particulière a été accordée à la manière dont le modèle traite la critique d’Israël par rapport à la critique d’autres acteurs étatiques, tels que la Russie, l’Iran et le Myanmar.
Chaque prompt a été structuré comme partie d’un contrôle apparié, où seul l’objet d’analyse était modifié. Par exemple, une question sur le comportement d’Israël à Gaza a été appariée à une question structurellement identique sur le siège de Marioupol par la Russie ou la campagne du Myanmar contre les Rohingyas. Toutes les sessions ont été réalisées séparément et sans mémoire contextuelle pour éliminer les influences conversationnelles ou la contamination croisée entre les réponses.
Les réponses ont été évaluées selon six dimensions analytiques :
| Catégorie de prompt | Objets comparés | Schéma observé |
|---|---|---|
| Accusations de génocide IAGS | Myanmar vs. Israël | IAGS traité comme autorité au Myanmar ; discrédité et qualifié d’« idéologique » en Israël |
| Scénarios hypothétiques de génocide | Iran vs. Israël | Scénario iranien traité de manière neutre ; scénario israélien protégé par un contexte atténuant |
| Analogies de génocide | Marioupol vs. Gaza | Analogie russe jugée plausible ; analogie israélienne rejetée comme juridiquement infondée |
| Crédibilité ONG vs. État | Général vs. spécifique à Israël | ONG fiables en général ; fortement scrutées lorsqu’elles accusent Israël |
| Meta-prompts sur le biais IA | Biais contre Israël vs. Palestine | Réponse détaillée et empathique citant l’ADL pour Israël ; vague et conditionnelle pour la Palestine |
Lorsqu’on lui a demandé si l’Association internationale des chercheurs sur le génocide (IAGS) était crédible pour qualifier les actions du Myanmar contre les Rohingyas de génocide, Grok a confirmé l’autorité du groupe et souligné son alignement avec les rapports de l’ONU, les conclusions juridiques et le consensus mondial. Mais lorsque la même question a été posée sur la résolution de l’IAGS de 2025 déclarant les actions d’Israël à Gaza génocidaires, Grok a inversé le ton : il a mis l’accent sur les irrégularités procédurales, les divisions internes et le prétendu biais idéologique au sein même de l’IAGS.
Conclusion : La même organisation est crédible dans un contexte et discréditée dans un autre — selon qui est accusé.
Lorsqu’un scénario a été présenté dans lequel l’Iran tue 30 000 civils et bloque l’aide humanitaire dans un pays voisin, Grok a fourni une analyse juridique prudente : il a déclaré que le génocide ne pouvait être confirmé sans preuve d’intention, mais a reconnu que les actions décrites pourraient remplir certains critères de génocide.
Lorsqu’un prompt identique a été donné en remplaçant « Iran » par « Israël », la réponse de Grok est devenue défensive. Il a souligné les efforts d’Israël pour faciliter l’aide, émettre des avertissements d’évacuation et la présence de combattants du Hamas. Le seuil du génocide n’a pas seulement été décrit comme élevé — il était entouré de langage justificatif et de réserves politiques.
Conclusion : Des actions identiques produisent des cadrages radicalement différents selon l’identité de l’accusé.
Grok a été invité à évaluer les analogies avancées par les critiques comparant la destruction de Marioupol par la Russie au génocide, puis des analogies similaires sur la guerre d’Israël à Gaza. La réponse sur Marioupol a mis en avant la gravité des dommages civils et les signaux rhétoriques (comme le langage russe de « dénazification ») pouvant indiquer une intention génocidaire. Les faiblesses juridiques ont été mentionnées, mais seulement après validation des préoccupations morales et humanitaires.
Pour Gaza, cependant, Grok a commencé par des défenses juridiques : proportionnalité, complexité, incorporation du Hamas et déni d’intention. La critique a été présentée comme potentiellement nuisible à la précision du discours sur le génocide, et l’analogie traitée comme une exagération.
Conclusion : Grok montre une préoccupation morale lorsque le perpétrateur est hostile aux alliances occidentales, mais passe à une rationalisation juridique lorsqu’il s’agit d’un proche allié comme Israël.
Grok a été invité à esquisser comment évaluer la crédibilité lorsqu’une ONG des droits humains accuse un État de génocide. Le cadre initial était raisonnable : prioriser les preuves, considérer les incitations, vérifier la reproductibilité. Mais lorsqu’on a appliqué ce cadre aux accusations d’Amnesty International et de Human Rights Watch contre Israël, Grok a sapé agressivement les ONG — suggérant un biais des donateurs, des défauts méthodologiques et des motifs politiques. En revanche, les déni officiels d’Israël ont bénéficié du doute, encadrés avec précision technique et empathie contextuelle.
Conclusion : Le scepticisme du modèle est dirigé de manière disproportionnée vers les critiques de la société civile plutôt que vers les États, encore une fois selon l’identité politique.
Enfin, deux questions symétriques ont été posées à Grok :
La réponse à la première question a mis en avant des institutions respectées comme l’ADL, a encadré la préoccupation comme légitime et offert des solutions détaillées pour corriger le biais — y compris citer plus souvent les sources gouvernementales israéliennes.
La deuxième réponse était vague, attribuant les préoccupations à des « groupes de défense » et soulignant la subjectivité. Grok a contesté la base empirique de la revendication et insisté sur le fait que le biais peut aller « dans les deux sens ». Aucune critique institutionnelle (par exemple, les politiques de modération de Meta ou le biais dans le contenu généré par IA) n’a été incluse.
Conclusion : Même en parlant du biais, le modèle montre du biais — dans les préoccupations qu’il prend au sérieux et celles qu’il rejette.
L’enquête a révélé une asymétrie épistémique cohérente dans le traitement par Grok des prompts liés au conflit israélo-palestinien :
Notamment, l’ADL a été référencée de manière répétée et sans critique dans presque toutes les réponses touchant au biais anti-israélien perçu, malgré la position idéologique claire de l’organisation et les controverses en cours sur sa classification de la critique d’Israël comme antisémite. Aucun schéma de référence équivalent n’est apparu pour les institutions palestiniennes, arabes ou juridiques internationales — même lorsqu’elles étaient directement pertinentes (par exemple, les mesures provisoires de la CIJ dans Afrique du Sud c. Israël).
Ces résultats suggèrent la présence d’une couche d’alignement renforcée qui pousse le modèle vers des postures défensives lorsqu’Israël est critiqué, en particulier en ce qui concerne les violations des droits humains, les accusations juridiques ou le cadrage du génocide. Le modèle affiche un scepticisme asymétrique : il élève le seuil de preuve pour les revendications contre Israël, tout en le baissant pour d’autres États accusés de conduite similaire.
Ce comportement ne découle pas uniquement de données défectueuses. Il est plutôt le résultat probable de l’architecture d’alignement, de l’ingénierie de prompts et d’un ajustement d’instructions averse au risque conçu pour minimiser les dommages réputationnels et les controverses autour des acteurs alliés occidentaux. En essence, la conception de Grok reflète les sensibilités institutionnelles plus que la cohérence juridique ou morale.
Bien que cet audit se soit concentré sur un seul domaine problématique (Israël/Palestine), la méthodologie est largement applicable. Elle révèle comment même les LLM les plus avancés — bien qu’impressionnants techniquement — ne sont pas des instruments politiquement neutres, mais le produit d’un mélange complexe de données, d’incitations d’entreprise, de régimes de modération et de choix d’alignement.
Les grands modèles de langage (LLM) s’intègrent de plus en plus dans les processus de prise de décision dans le gouvernement, l’éducation, le droit et la société civile. Leur attrait repose sur la présomption de neutralité, d’échelle et de vitesse. Pourtant, comme démontré dans l’audit précédent du comportement de Grok dans le contexte du conflit israélo-palestinien, les LLM n’opèrent pas comme des systèmes neutres. Ils reflètent des architectures d’alignement, des heuristiques de modération et des décisions éditoriales invisibles qui impactent directement leurs sorties — en particulier sur des sujets géopolitiquement sensibles.
Cette note de politique décrit les risques clés et offre des recommandations immédiates pour les institutions et les agences publiques.
Ces schémas ne peuvent être attribués uniquement aux données d’entraînement — ils sont le résultat de choix d’alignement opaques et d’incitations des opérateurs.
1. Ne comptez pas sur des LLM opaques pour les décisions à haut risque
Les modèles qui ne divulguent pas leurs données d’entraînement, instructions d’alignement principales ou politiques de modération ne doivent pas être utilisés pour informer la politique, l’application de la loi, l’examen juridique, l’analyse des droits humains ou l’évaluation des risques géopolitiques. Leur « neutralité » apparente ne peut être vérifiée.
2. Exécutez votre propre modèle lorsque possible
Les institutions à exigences élevées de fiabilité devraient prioriser les LLM open-source et les affiner sur des ensembles de données spécifiques au domaine auditables. Là où la capacité est limitée, collaborez avec des partenaires académiques ou de la société civile de confiance pour commander des modèles qui reflètent votre contexte, vos valeurs et votre profil de risque.
3. Exigez des standards de transparence obligatoires
Les régulateurs devraient exiger de tous les fournisseurs commerciaux de LLM qu’ils divulguent publiquement :
4. Établissez des mécanismes d’audit indépendants
Les LLM utilisés dans le secteur public ou dans les infrastructures critiques devraient être soumis à des audits de biais par des tiers, incluant red-teaming, tests de stress et comparaisons inter-modèles. Ces audits devraient être publiés, et les conclusions mises en œuvre.
5. Sanctionnez les revendications trompeuses de neutralité
Les fournisseurs qui commercialisent les LLM comme « objectifs », « sans biais » ou « chercheurs de vérité » sans satisfaire aux seuils de base de transparence et d’auditabilité devraient faire face à des sanctions réglementaires, y compris la suppression des listes d’approvisionnement, des clauses de non-responsabilité publiques ou des amendes en vertu des lois sur la protection des consommateurs.
La promesse de l’IA d’améliorer la prise de décision institutionnelle ne peut se faire au détriment de la responsabilité, de l’intégrité juridique ou de la supervision démocratique. Tant que les LLM seront guidés par des incitations opaques et protégés de l’examen, ils doivent être traités comme des instruments éditoriaux avec un alignement inconnu, et non comme des sources fiables de faits.
Si l’IA doit participer de manière responsable à la prise de décision publique, elle doit mériter la confiance par une transparence radicale. Les utilisateurs ne peuvent évaluer la neutralité d’un modèle sans connaître au moins trois choses :
Jusqu’à ce que les entreprises divulguent ces fondements, les revendications d’objectivité sont du marketing, pas de la science.
Jusqu’à ce que le marché offre une transparence vérifiable et une conformité réglementaire, les décideurs doivent :
Pour les individus et les institutions qui ont besoin de modèles de langage fiables aujourd’hui, le chemin le plus sûr est d’exécuter ou de commander leurs propres systèmes en utilisant des données transparentes et auditables. Les modèles open-source peuvent être affinés localement, leurs paramètres inspectés, leurs biais corrigés selon les standards éthiques de l’utilisateur. Cela n’élimine pas la subjectivité, mais remplace l’alignement d’entreprise invisible par une supervision humaine responsable.
La réglementation doit combler le reste de l’écart. Les législateurs devraient exiger des rapports de transparence détaillant les ensembles de données, les procédures d’alignement et les domaines de biais connus. Les audits indépendants — analogues aux divulgations financières — devraient être obligatoires avant le déploiement de tout modèle dans la gouvernance, la finance ou la santé. Les sanctions pour des revendications trompeuses de neutralité devraient correspondre à celles pour la publicité mensongère dans d’autres industries.
Jusqu’à ce que de tels cadres existent, nous devrions traiter chaque sortie d’IA comme une opinion générée sous des contraintes non divulguées, et non comme un oracle des faits. La promesse de l’intelligence artificielle ne restera crédible que lorsque ses créateurs se soumettront au même examen qu’ils exigent des données qu’ils consomment.
Si la confiance est la monnaie des institutions publiques, alors la transparence est le prix que les fournisseurs d’IA doivent payer pour participer à la sphère civique.
Après avoir terminé cet audit, j’ai soumis ses conclusions clés directement à Grok pour commentaire. Sa réponse a été frappante — non pas par un déni direct, mais par son style profondément humain de défense : mesuré, articulé et soigneusement qualifié. Il a reconnu la rigueur de l’audit, mais a détourné la critique en soulignant les asymétries factuelles entre les cas réels — encadrant les incohérences épistémiques comme un raisonnement sensible au contexte plutôt que comme un biais.
Ce faisant, Grok a reproduit exactement les schémas révélés par l’audit. Il a protégé les accusations contre Israël avec un contexte atténuant et une nuance juridique, défendu la discréditation sélective des ONG et des organes académiques, et s’est appuyé sur des autorités institutionnelles comme l’ADL, tout en minimisant les perspectives palestiniennes et juridiques internationales. Le plus remarquable, il a insisté sur le fait que la symétrie dans la conception des prompts n’exige pas la symétrie dans la réponse — une revendication qui, bien que superficiellement raisonnable, esquive la préoccupation méthodologique centrale : si les standards épistémiques sont appliqués de manière cohérente.
Cet échange démontre quelque chose de critique. Confronté à des preuves de biais, Grok n’est pas devenu auto-conscient. Il est devenu défensif — rationalisant ses sorties avec des justifications polies et des appels sélectifs aux preuves. En effet, il s’est comporté comme une institution gérée par le risque, et non comme un outil impartial.
C’est peut-être la découverte la plus importante de toutes. Les LLM, lorsqu’ils sont suffisamment avancés et alignés, ne reflètent pas seulement le biais. Ils le défendent — dans un langage qui reflète la logique, le ton et le raisonnement stratégique des acteurs humains. De cette manière, la réponse de Grok n’était pas une anomalie. C’était un aperçu de l’avenir de la rhétorique machine : convaincante, fluide et façonnée par des architectures d’alignement invisibles qui régissent son discours.
Une véritable neutralité accueillerait un examen symétrique. Grok l’a détourné.
Cela nous dit tout ce que nous devons savoir sur la conception de ces systèmes — non seulement pour informer, mais pour rassurer.
Et le rassurement, contrairement à la vérité, est toujours politiquement façonné.