Influence artificielle : comment les modèles génératifs transforment déjà les opérations informationnelles
Les opérations d’influence numériques connaissent une mutation significative avec l’émergence de l’intelligence artificielle générative. Pendant des années, la production de contenu à grande échelle était limitée par des contraintes telles que le temps nécessaire, la mobilisation d’équipes humaines importantes et une coordination complexe. Même les grandes fermes à trolls, révélées après 2016, reposaient sur des infrastructures classiques, impliquant des opérateurs humains et une capacité d’adaptation relativement lente.
L’intelligence artificielle générative change cet équilibre. Désormais, il est possible de produire des récits numériques qui peuvent être reformulés, contextualisés, traduits et redistribués presque instantanément, en fonction des plateformes ciblées et des réactions observées. Cette évolution modifie non seulement la production de contenu, mais aussi l’architecture des environnements informationnels contemporains.
Depuis 2023, plusieurs signaux indiquent que les opérations informationnelles entrent dans une nouvelle phase industrielle. En février 2024, un rapport d’OpenAI et Microsoft a décrit des usages malveillants de modèles génératifs par des groupes liés à des intérêts étatiques. Bien que ces activités restent limitées, elles révèlent un changement important : les modèles génératifs sont intégrés directement dans les chaînes opérationnelles des campagnes informationnelles.
Historiquement, les opérations d’influence reposaient sur des logiques de diffusion massive, cherchant à augmenter artificiellement la visibilité de certains récits via des bots et des relais coordonnés. Aujourd’hui, le coût marginal de production narrative a chuté, permettant à un groupe restreint de produire des milliers de variantes d’un même récit, adaptées à différentes langues et plateformes.
Cette modularité représente une rupture majeure. Les campagnes informationnelles classiques produisaient des récits rigides, tandis que les architectures génératives permettent des récits dynamiques qui évoluent en temps réel. Des chercheurs observent déjà des campagnes utilisant la reformulation automatisée, la variation stylistique et la génération de faux commentaires.
Cette évolution est particulièrement visible sur des plateformes comme TikTok, X et YouTube, où la viralité dépend moins de la cohérence d’un récit que de sa capacité à générer des réactions émotionnelles compatibles avec les mécanismes de recommandation. L’IA générative devient ainsi un puissant multiplicateur d’expérimentation narrative, compliquant les mécanismes traditionnels de détection et d’attribution.
Les environnements informationnels deviennent progressivement computationnels. En France, des travaux récents dans les sphères défense et sécurité ont réintroduit des outils de narratologie et de sciences cognitives pour analyser les opérations informationnelles. Toutefois, l’accélération des modèles génératifs modifie l’échelle du problème. Les environnements numériques sont désormais capables de produire, adapter et redistribuer dynamiquement des architectures narratives à grande vitesse.
Cette mutation dépasse le cadre des opérations étatiques classiques. Des outils génératifs accessibles publiquement permettent à divers acteurs, tels que des groupes militants ou des influenceurs, de créer des environnements informationnels cohérents avec des moyens techniques limités. Cela complique considérablement les mécanismes de détection et d’attribution, rendant les campagnes plus fragmentées et moins visibles.
Avec l’apparition des avatars synthétiques, utilisant voix générées et visages artificiels, la frontière entre automatisation et présence humaine devient floue. Les opérations d’influence évoluent vers des modèles hybrides combinant coordination humaine et génération algorithmique, augmentant ainsi la capacité de production et d’adaptation.
Cette transformation des opérations d’influence en une phase plus industrielle, distribuée et computationnelle pourrait rapidement devenir l’un des principaux défis défensifs des environnements numériques contemporains.
Source : Jean Langlois-Berthelot, LCL Marc-Olivier Boisset, LCL Julie Achmirowicz.
