Propagande par IA : beaucoup de bruit pour combien de voix ?

Aux États-Unis, les campagnes électorales investissent massivement dans les publicités générées par IA, tandis que des bots gonflent artificiellement leur audience. Efficace ? Les études distinguent désormais ce qui est vu, ce qui convainc et ce qui fait agir.

137 millions de dollars : c’est la somme dépensée pour diffuser 220 publicités électorales réalisées au moins partiellement avec l’IA aux États-Unis, selon le Wesleyan Media Project [1], qui a examiné les campagnes jusqu’au 11 octobre. Seuls 27 % d’entre elles admettent explicitement l’utilisation de cette technologie. L’échantillon comprend 81 % des publicités provenant de candidats ou d’organisations républicains, lesquelles concentrent 88 % des dépenses.

Ces 137 millions ne représentent pas le coût de production des deepfakes, mais celui de leur diffusion. Un investissement considérable qui ne dit pourtant rien de leur efficacité électorale.

Une enquête d’Axios du 19 octobre [2] illustre le phénomène des pubs générées par IA, souvent pour produire des faux : un comité républicain fait ainsi apparaître le sénateur démocrate Jon Ossoff recevant des soins esthétiques. Au Texas, une publicité de la campagne de Ken Paxton montre son adversaire James Talarico dégradant une Bible et prononçant des propos inventés. En Pennsylvanie, un avatar numérique du gouverneur Josh Shapiro lui attribue de fausses déclarations.

La propagande clandestine n’a pour sa part même plus besoin de payer pour afficher de beaux résultats. Le 16 octobre, Bloomberg [3] a documenté une campagne de vidéos fabriquées par IA, notamment de fausses interventions de Robert De Niro, Julia Roberts ou Cher contre des démocrates américains. Les chercheurs rattachent ces contenus à l’opération Matryoshka, réseau d’influence associé à des acteurs russes, sans pour autant démontrer une direction étatique pour ces publications.

Quand les robots fabriquent aussi l’audience

Le plus révélateur concerne les audiences. Une publication a enregistré plus de 50 000 vues et un seul repartage en vingt minutes, avant de quasiment cesser de progresser, un cas récurrent. Pour les chercheurs, ces anomalies témoignent d’une amplification artificielle par des comptes automatisés.

Autrement dit, les bots ne servent pas seulement à diffuser la propagande, mais aussi à fabriquer la fréquentation censée prouver son succès. Reste à savoir combien de véritables utilisateurs ont vu ces contenus, combien les ont crus et combien ont changé d’avis, trois échelles bien différentes. 

Une revue de 25 études empiriques, publiée en mai dans Computers in Human Behavior Reports [4], apporte un premier contrepoint : les deepfakes politiques ne seraient pas intrinsèquement plus persuasifs que d’autres formes de désinformation. Ils peuvent en revanche provoquer confusion, défiance envers l’information et suspicion généralisée, y compris à l’égard de contenus authentiques. De fait, le « dividende du menteur » est sans doute l’un des effets les plus immédiatement exploitables de ces deepfakes : leur multiplication permet en effet de contester les contenus authentiques, en prétendant qu’ils ont été fabriqués par IA.

La méta-analyse de Computers in Human Behavior ne signifie en revanche pas que l’IA serait inefficace pour persuader. Une étude publiée dans PNAS [5], portant sur 14 779 participants britanniques, montre que des conversations avec un LLM augmentent de 12,8 à 19,7 points, selon l’expérience, la probabilité de signer une véritable pétition.

Changer d’avis n’est pas passer à l’acte

Plus troublant : selon les chercheurs, les méthodes qui modifient le plus les opinions ne sont pas nécessairement celles qui déclenchent le plus d’actions. Fournir des informations convaincantes ne suffit donc pas nécessairement à déclencher une action.

Une autre expérience, publiée dans PNAS Nexus [6], révèle qu’avertir un utilisateur que ChatGPT serait hostile à son camp politique réduit de 28 % son pouvoir de persuasion, sans pour autant le faire disparaître : la confiance dans l’intermédiaire compte donc aussi.

Ces résultats éclairent les mécanismes analysés dans notre enquête sur les LLM comme surface d’attaque cognitive [7]. Une vidéo falsifiée diffusée à grande échelle et une conversation personnalisée avec un assistant ne mobilisent ni les mêmes ressorts ni les mêmes moyens de mesure.

L’IA permet de fabriquer des mensonges, les bots de simuler leur popularité et les assistants de provoquer des comportements mesurables. Encore faut-il distinguer production, diffusion, exposition et persuasion. On peut acheter des publicités, fabriquer des vues et simuler l’enthousiasme populaire. Acheter des convictions reste une autre affaire.

Sources et références

[1] GOP Lead in Senate Spending Narrows; Dems Catch Up in Senate Broadcast Airings, Wesleyan Media Project, 15 octobre 2026.

[2] The AI attack-ad nightmare is coming true, Axios, 19 octobre 2026.

https://www.axios.com/2026/10/19/ai-attack-ads-campaigns-elections-deepfakes

[3] Russia Is Using an Army of Bots to Push Fake US Election Videos, Bloomberg, 16 octobre 2026.

https://news.bloomberglaw.com/artificial-intelligence/russia-is-using-an-army-of-bots-to-push-fake-us-election-videos

[4] Exploring how political deepfakes trigger cognitive processes and downstream psychological and behavioral outcomes: A systematic review, Computers in Human Behavior Reports, mai 2026.

https://doi.org/10.1016/j.chbr.2026.101066

[5] Artificial intelligence can persuade people to take political actions, Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS), 20 octobre 2026.

https://doi.org/10.1073/pnas.2611368123

[6] Perceived political bias in large language models reduces persuasive abilities, PNAS Nexus, 9 octobre 2026.

https://doi.org/10.1093/pnasnexus/pgag324

[7] Manipulation des LLM : comment l’IA devient une surface d’attaque cognitive, InCyber, octobre 2026.