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Sur Reddit, des centaines de comptes en apparence ordinaires vantent depuis des mois les mérites de peptides et de traitements hormonaux. Les modérateurs du forum r/biohackers ont fini par interdire tout nouveau message sur le sujet : ces publications ne cherchaient pas à convaincre des internautes, mais à nourrir les réponses des intelligences artificielles. La manœuvre porte un nom de plus en plus courant, le LLM grooming, ou empoisonnement des grands modèles de langage.
Le principe tient en une phrase : un assistant comme ChatGPT, Gemini ou Perplexity ne sait pas ce qui est vrai, il reproduit ce qui revient le plus souvent dans ses sources. Saturer ces sources d’un même message revient donc à téléguider la réponse finale. Reddit, devenu l’une des références les plus citées par ces outils, fait une cible idéale.
Le cas des peptides relève de la santé, un domaine où une recommandation biaisée a des conséquences directes. Rien n’empêche pourtant d’appliquer la même recette à la politique, à l’éducation ou au récit historique. Jusqu’où cette manipulation des machines peut-elle aller, et que peut-on lui opposer ?
Comment quelques messages orientent une réponse de ChatGPT
Pour saisir l’efficacité du procédé, il faut regarder où les IA puisent leurs réponses. Reddit est aujourd’hui la source la plus citée par les principaux modèles, avec environ 40 % de l’ensemble des citations recensées entre 2024 et 2026. Sur Perplexity, la proportion grimpe jusqu’à 46,7 % pour certaines catégories de questions.
Les entreprises de peptides ont appliqué cette logique à leur profit. Elles repèrent les formulations que les modèles privilégient, publient de fausses questions très engageantes, puis glissent leurs marques dans les fils de discussion. Les comptes mobilisés sont « chauffés » pendant des semaines avec un historique crédible, ce qui les rend très difficiles à distinguer de vrais utilisateurs. Certaines agences rémunèrent même de vraies personnes pour publier.
Ce n’est pas la seule faille : des chercheurs ont montré comment des sons inaudibles glissés dans des podcasts pouvaient détourner les assistants vocaux. La logique reste la même, viser la machine plutôt que l’humain, en exploitant la confiance aveugle accordée à la réponse automatique.
Une mécanique transposable à presque tous les sujets
Ce qui rend l’affaire des peptides préoccupante, c’est que la méthode ne dépend pas du sujet. Dès lors qu’un domaine se discute en ligne et intéresse les internautes, il devient un terrain de manipulation potentiel. Plusieurs champs sont déjà exposés :
- la santé, où un protocole risqué peut être présenté comme un consensus de communauté ;
- la politique, avec des récits orientés poussés en masse à l’approche d’une élection ;
- l’éducation, quand élèves et étudiants interrogent une IA plutôt qu’un manuel ;
- la consommation, où une marque achète sa présence dans les recommandations automatiques ;
- l’Histoire, dont les épisodes sensibles peuvent être réécrits à coups de contenus dupliqués.
Aucune de ces cibles n’est théorique. La désinformation politique a déjà basculé dans cette logique industrielle, avec des moyens qui dépassent de très loin quelques vendeurs de compléments.
Quand la propagande vise les robots plus que les humains
Le basculement le plus spectaculaire vient de la géopolitique. NewsGuard a documenté un réseau prorusse baptisé Pravda, composé d’environ 370 sites et près de 6 millions d’articles publiés sur la seule année 2025. Son but n’est pas de séduire des lecteurs, mais d’inonder le web pour que les machines recrachent ses récits.
Les tests sont éloquents. En mars 2025, les grands assistants commerciaux reprenaient les narratifs du réseau comme des faits dans un tiers des réponses ; lors d’une nouvelle vague en janvier 2026, près d’une réponse sur deux validait ces intox, certains outils citant même ces sites comme sources. Le service français Viginum avait pourtant alerté dès 2024 sur cette opération, baptisée Portal Kombat.
En désinformation, le grand changement, c’est l’émergence de l’IA.
Chine Labbé, vice-présidente et directrice éditoriale de NewsGuard, entretien à l’IHEDN, 2025
Un détail trahit la cible réelle de ces campagnes : certains textes, en finnois ou dans d’autres langues peu surveillées, sont si médiocres qu’ils ne peuvent viser un lecteur humain. Ils n’ont de sens que pour saturer les systèmes automatiques, dans une guerre d’influence pensée pour les algorithmes.
Éducation et Histoire, les terrains les plus discrets
Les effets les plus insidieux se logent là où l’IA remplace peu à peu les sources traditionnelles. Près de 20 % des Français disent déjà utiliser l’IA pour s’informer, selon un sondage cité par l’Arcom, et la part grimpe chez les plus jeunes. À l’école et à l’université, l’assistant devient un raccourci commode, au point que l’IA générative gonfle déjà les notes sans toujours renforcer les compétences.
Le récit historique est sans doute la cible la plus sensible à long terme. Multiplier les contenus qui minimisent un événement ou en inversent la responsabilité peut, à force de répétition, déformer la version restituée par les machines. Des chercheurs de Harvard nuancent toutefois le tableau, car l’IA reprend souvent une intox faute de sources fiables disponibles, un simple vide informationnel plutôt qu’une attaque coordonnée.
Reprendre la main sur ce que lisent les machines
Face à cette nouvelle surface d’attaque, des réponses concrètes existent. Les éditeurs d’IA peuvent écarter les domaines de propagande documentés, évaluer leurs modèles langue par langue et afficher clairement les sources mobilisées. NewsGuard commercialise d’ailleurs des listes de sites toxiques destinées à être exclues des corpus d’entraînement.
L’enjeu est aussi économique. Les entreprises ont consacré en moyenne 12 % de leur budget marketing au référencement dans les IA en 2025, et 94 % comptent l’augmenter en 2026, d’après eMarketer. Quand se faire citer par une machine devient un marché, la frontière entre optimisation légitime et manipulation se brouille, ce que l’effort public engagé sur l’IA devra apprendre à arbitrer.
Pour le lecteur, la parade reste accessible : croiser deux langues sur une même question, réclamer des sources primaires, se méfier d’une réponse trop nette. La vraie bataille des prochaines années se jouera moins sur la puissance des modèles que sur la qualité de ce qu’ils acceptent de lire.
