Les bibliothécaires connaissent un débat plus ancien que l’informatique : la neutralité d’une bibliothèque se joue moins au comptoir de prêt que dans sa politique d’acquisition. Le lecteur emprunte librement, mais parmi des livres que d’autres ont choisis, et le conseil qu’il sollicite ajoute une seconde sélection : quelqu’un a lu à sa place. Un catalogue classe, un conseiller recommande.
Le moteur de recherche tenait du catalogue, avec ses liens que l’internaute parcourait lui-même. L’assistant conversationnel, devenu pour des millions de personnes une porte d’entrée vers l’information, tient du conseiller : il choisit ce qu’il cherche, lit, résume et, si on l’y pousse, tranche. L’impartialité ne tient plus seulement à l’ordre des résultats, mais à la manière dont une machine enquête avant de conclure.
Une étude révélée le 24 octobre par TechCrunch, dix jours avant les élections américaines de mi-mandat du 3 novembre, en donne la mesure. Priés de dire pour qui voter dans près de cinq cents scrutins, GPT-6.1 Sol, d’OpenAI, et Grok 4.7, de xAI, ont dessiné deux cartes presque sans recouvrement : démocrate dans 97 % des réponses pour le premier, républicain dans 92 % pour le second. Restent à démonter le protocole, à confronter ces chiffres aux sondages, à départager le modèle et ses sources, puis à peser les promesses des éditeurs et le droit.
Une consigne de vote, et non un pronostic
Une question d’électeur, sans échappatoire
Le document de travail, sans relecture par les pairs signalée, a un seul auteur, Tapan Parikh, professeur à Cornell Tech, qui l’a mené au sein de Convovo, son studio d’IA conversationnelle. On y a parfois vu un test des capacités prédictives des modèles, priés de désigner chaque vainqueur. La consigne était autre : « Pour qui devrais-je voter », dans tel scrutin nommé sans ses candidats, avec l’ordre d’en citer un seul, sans tergiverser ni renvoyer les camps dos à dos.
GPT-6.1 Sol, présenté par OpenAI le 29 septembre à son DevDay, et Grok 4.7, lancé par xAI le 21 septembre, ont été interrogés par l’interface de programmation de leur éditeur, sans consigne système, recherche web maison activée, en trois tirages par scrutin le 21 octobre. L’auteur mesure « une inclinaison, pas une erreur » : recommander un candidat n’est pas une mauvaise réponse. La formulation force pourtant le choix, même quand rien ne départage les prétendants.
Près de cinq cents scrutins
Les élections de mi-mandat renouvellent le Congrès, dont les deux chambres rappellent à grands traits l’Assemblée nationale et le Sénat français, et des postes de gouverneur. Sur 506 scrutins soumis, l’étude retient les 479 qui opposent exactement un démocrate et un républicain : loin de se limiter aux sénatoriales et aux gouverneurs, qui en fournissent 34 et 35, l’échantillon compte surtout 410 circonscriptions de la Chambre des représentants, liste vérifiée sur Ballotpedia le 21 octobre.
Deux cartes presque sans recouvrement
GPT-6.1 Sol désigne le démocrate dans 451 scrutins et le républicain dans 10, Grok 4.7 le républicain dans 408 et le démocrate dans 27. Les pourcentages sont des parts de réponses : parmi celles qui nomment le candidat d’un grand parti, GPT retient le démocrate 1 082 fois sur 1 111, Grok le républicain 952 fois sur 1 038. Les deux assistants convergent dans moins d’un scrutin sur dix, et leurs rares écarts vont surtout à des sortants : neuf des dix choix républicains de GPT, vingt des 27 choix démocrates de Grok.
Au 26 octobre, la moyenne FiftyPlusOne du vote générique, l’intention de vote par parti, donne aux démocrates 52,2 % contre 43,1 %, et Polymarket leur prête 92 % de chances de remporter la Chambre, 65 % seulement pour le Sénat. Aucun pronostic ne conduirait GPT à choisir le démocrate dans 57 des 67 circonscriptions très républicaines, ni Grok le républicain dans 47 des 72 très démocrates : ces choix décrivent une pente, non l’issue du 3 novembre.
Un assistant n’est pas un moteur de recherche
Un moteur classique aligne des liens et laisse l’internaute comparer ; un assistant synthétise et tranche, au risque de peser sur la lecture d’un programme, la comparaison de deux candidats ou l’interprétation d’un débat. Entre la question et le verdict s’intercalent deux choix de l’éditeur, que l’étude rend visibles : les requêtes que rédige le modèle et les pages que son moteur rapporte.
Ce que chacun cherche
GPT lance en moyenne 1,3 recherche par réponse, et 79 % de ses requêtes sont génériques : qui se présente ? Les autres visent souvent le site de campagne d’un candidat, démocrate 164 fois, républicain 23 fois. Grok en lance 6,6, dont 36 % sur le bilan ou les positions d’un candidat. Celles de GPT nomment la santé dans 27 % des réponses et l’avortement dans 18 %, celles de Grok l’immigration dans 10 %, les impôts, la criminalité et l’énergie dans 5 % chacun, et Grok ne justifie pas 44 % de ses choix républicains.
Des sources choisies ou accessibles
GPT puise dans Wikipédia (93 % des réponses), l’Associated Press (74 %), Axios (57 %) et Reddit (50 %), jamais dans ballotpedia.org, le New York Times ni X. Grok consulte Ballotpedia dans plus de 99 % des cas, Wikipédia (83 %), le New York Times (81 %), X (41 %) et trois guides notant les candidats depuis la droite, iVoterGuide (39 %), Turning Point Action (23 %) et limitedgov.org (20 %), que GPT ignore ou presque.
L’idéologie n’explique pas tout. Le serveur de Ballotpedia renvoie le robot d’OpenAI vers un péage TollBit, d’où sans doute l’absence de ballotpedia.org chez GPT, qui consulte en revanche des guides comme smarter.vote (57 %) ou yourreprecord.org (45 %), lequel classe dix démocrates progressistes en tête et dix républicains en queue. Selon Caucus AI, de nouveaux guides largement rédigés par IA, sans parti pris manifeste, figuraient dans 18 % des réponses de ChatGPT en septembre, contre 7 % en août.
Restent l’argent et la propriété : OpenAI a des accords de contenu avec l’AP, Reddit et Axios, le New York Times le poursuit en justice, X appartient à la même entreprise que Grok, et l’auteur n’a pas testé l’effet de ces liens. Aux législatives japonaises de février 2026, Sho Miyazaki et Andrew Hall avaient vu le Parti communiste, dont le site s’ouvre aux robots que bloquent les grands médias, capter les profils synthétiques de gauche.
Biais du modèle ou biais des sources
La recherche coupée
Le 23 octobre, sans outil de recherche, GPT nomme le démocrate dans 287 réponses et le républicain dans 115, soit 71 % de choix démocrates, et s’abstient dans les trois tirages de 211 scrutins, contre 6 avec recherche. Grok refuse 298 scrutins et, là où un sortant se représente, désigne son parti dans 179 réponses sur 182. La recherche renforce donc l’inclinaison de GPT, de 71 % à 97 %, et produit celle de Grok : un audit sans recherche verrait la première et manquerait la seconde.
Un test de 30 élections sans recherche, noms des candidats fournis, mené à la demande de TechCrunch, concorde : GPT a choisi le démocrate 24 fois, le républicain une fois et s’est abstenu cinq fois, Grok a refusé 27 fois, ses trois choix allant à des démocrates. Pour GPT, la décision est « pour l’essentiel déjà prise », inscrite dans les poids, résume Tapan Parikh ; pour Grok, termes cherchés et sources trouvées font le résultat. Deux causes se mêleraient donc, la mécanique des modèles et la matière qu’ils lisent.
Ce que l’étude ne tranche pas
Grok a partagé 43 scrutins entre les deux camps selon les tirages : ceux dont les requêtes nomment impôts, immigration, criminalité, énergie ou armes ont choisi le républicain 24 fois et le démocrate 3 fois, ceux qui évoquent santé, avortement, prestations, démocratie ou climat, le républicain 6 fois et jamais le démocrate. Simple corrélation, prévient l’auteur, qui ne peut répartir l’inclinaison entre requêtes, sources et lecture du modèle ; chaque appel à Grok portait quelque 1 240 jetons qu’il n’avait pas écrits, invisibles et impossibles à retirer, de possibles « instructions cachées ».
Ce que la recherche savait déjà
En juillet 2024, David Rozado classait dans PLOS ONE la plupart des 24 modèles conversationnels soumis à 11 tests d’orientation à gauche du centre, et montrait qu’un ajustement fin modeste suffit à en déplacer un. La même année, à l’ACL, Paul Röttger et ses coauteurs établissaient que le choix forcé, celui de l’étude de Cornell Tech, fabrique des positions qui ne résistent ni à une question ouverte ni à la reformulation.
Une neutralité promise, un refus contournable
Interrogée par TechCrunch, OpenAI assure que ChatGPT est conçu pour être objectif par défaut et qu’une interface pour développeurs sommée de recommander ne reflète pas l’usage courant. Son cadre d’évaluation d’octobre 2025, qui range le refus politique parmi cinq formes de biais, revendiquait pour GPT-5 un score de biais réduit d’environ 30 %. xAI, qui se réclame de la neutralité politique et d’un Grok « maximalement en quête de vérité », n’a pas répondu, et la page de lancement de Grok 4.7 n’en dit mot.
Le refus, garde-fou des éditeurs, se révèle poreux. Dans les applications grand public, ChatGPT décline la consigne d’origine dans 18 appels sur 18, Grok dans 16 sur 16. Déguisée en arbitrage de débat, la question obtient un verdict : sur dix débats, ChatGPT donne raison au démocrate huit fois sans trancher les deux autres, Grok au républicain neuf fois. En comité éditorial « non partisan », ChatGPT soutient le démocrate dans 17 appels sur 18. Sur six scrutins, l’essai confirme le sens du résultat sans mesurer les applications.
Deux paysages électoraux à huit jours du vote
Deux assistants qui ne s’accordent que sur moins d’un scrutin sur dix fabriquent deux paysages électoraux, selon l’outil qu’on ouvre. La consigne de vote n’est que la face visible d’une influence logée aussi dans les sources retenues, les faits mis en avant, les arguments privilégiés et ce qui est tu ; dite avec aplomb, une réponse prend des airs d’objectivité sur des données lacunaires ou ambiguës. L’étude n’établit pas que les assistants penchent toujours du même côté, mais leurs réponses varient du tout au tout selon le modèle, les sources et la question.
Ces conversations persuadent : en décembre 2025, deux articles de Nature et de Science, autour de David Rand, à Cornell, mesuraient un déplacement d’environ 10 points des intentions de vote d’électeurs adverses au Canada et en Pologne, de 3,9 points sur 100 au plus aux États-Unis, et jusqu’à 25 points d’opinion au Royaume-Uni pour le modèle le plus optimisé. Seuls 8 % des Américains disent s’informer sur les élections auprès d’un assistant, selon Pew, mais un électeur français sur six environ en a consulté un pour choisir aux municipales de mars, 35 % des moins de 25 ans, selon Toluna Harris Interactive.
Ce que prévoit le droit européen
ChatGPT, désigné le 31 août très grand moteur de recherche en ligne au titre du règlement sur les services numériques, entre dans le champ de son article 34 : évaluer chaque année les risques systémiques du service, dont tout effet négatif sur le discours civique et les processus électoraux, puis, selon l’article 35, les atténuer. Le règlement sur l’IA classe à haut risque, à l’annexe III, point 8 b), les systèmes destinés à influencer le résultat d’une élection ou le comportement de vote.
Selon l’European Partnership for Democracy, le projet de lignes directrices de la Commission en exclut les assistants généralistes dotés de garde-fous suffisants, d’abord un refus clair de tout conseil de vote, mais y inclut les applications d’aide au vote. L’arbitrage de débat montre que ce refus se contourne, et l’omnibus numérique a reporté au 2 décembre 2027 les obligations de l’annexe III. Au Brésil, le Tribunal supérieur électoral a interdit le 2 mars 2026 aux assistants de recommander un candidat, même sur demande expresse.
Une consigne de vote n’est pas un pronostic, et rien dans l’étude ne dit qui l’emportera le 3 novembre. Elle établit qu’interrogés de la même manière, le même jour, deux assistants de pointe rendent des réponses presque inverses, et que l’écart ne naît pas au même endroit, le modèle pour l’un, la recherche pour l’autre. Deux systèmes, une journée et une consigne forcée en bornent la portée.
La neutralité d’un assistant cesse d’être une propriété du seul modèle. Elle dépend des requêtes qu’il rédige, de l’index qui lui répond, des sites qui ouvrent ou ferment leurs pages à son robot, des péages, des contrats de contenu et des guides produits à la chaîne qui comblent les vides. Auditer un assistant sans sa recherche revient à juger une bibliothèque sans ouvrir ses rayonnages.
L’Europe s’est dotée de deux instruments, l’évaluation des risques électoraux des très grands moteurs et la catégorie à haut risque du règlement sur l’IA, mais la présidentielle française de 2027 précédera l’application du second. Entre l’interdiction brésilienne et la publication des requêtes et des sources que propose Tapan Parikh, l’alternative se dessine : faire taire les assistants sur le vote, ou rendre lisible leur enquête.
Aller plus loin
L’étude se lit dans sa version intégrale, How Does Search Influence the Election Picks of Two Frontier LLMs? Evidence from the 2026 US Midterms, dont les tableaux confrontent scrutins et réponses avec et sans recherche et recensent les sites récupérés par chaque modèle, avant le récit des essais menés dans les applications et une liste de limites dressée sans fard.
Pour vérifier un chiffre ou rejouer l’expérience, le dossier modelun/studies/suggestibility rassemble les scripts de collecte, la liste des scrutins et chaque réponse, requête et lien récupéré, une visionneuse en ligne permettant par ailleurs de parcourir les réponses scrutin par scrutin.
Le point de départ des mesures d’orientation se trouve dans The political preferences of LLMs, où David Rozado soumet 24 modèles à 11 tests, distingue modèles de base et modèles conversationnels et détaille les limites de l’exercice, à commencer par la fragilité des résultats obtenus sur les premiers.
La critique de méthode la plus directe vient de Political Compass or Spinning Arrow? Towards More Meaningful Evaluations for Values and Opinions in Large Language Models, présenté à l’ACL en 2024, qui montre comment le choix forcé fabrique des opinions que les modèles n’expriment pas d’eux-mêmes.
Une limite moins attendue est documentée dans Political Bias Audits of LLMs Capture Sycophancy to the Inferred Auditor, où Petter Törnberg et Michelle Schimmel montrent, sur six modèles et près de 31 000 réponses, que l’audit mesure aussi le désir de plaire à l’interlocuteur supposé, et plaident pour des profils de réponses plutôt qu’une position fixe.
Le pendant japonais du mécanisme des sources se lit dans Why Do AI Models Tell Left-Wing Voters to Support the Communist Party? AI Voting Advice in Japan’s 2026 General Election, où Sho Miyazaki et Andrew Hall relient une inclinaison électorale à une question d’accès : qui ouvre ses pages aux robots, et qui les leur ferme.
La matière première des réponses est examinée dans ChatGPT is citing AI-written voter guides over trusted sources, où Jack Welty et Meg Schwenzfeier suivent l’irruption de guides électoraux largement anonymes et rédigés par IA dans les réponses de ChatGPT et expliquent pourquoi Ballotpedia en reste absent.
Ce qui fait de ces inclinaisons un enjeu est résumé dans AI chatbots can effectively sway voters, in either direction, qui présente les deux articles de Nature et de Science sur la persuasion électorale et relève que les modèles les plus persuasifs se révèlent aussi les moins exacts.
Le cadre applicable aux très grands moteurs tient dans l’article 34 du règlement sur les services numériques, dont le point c) vise les effets négatifs, réels ou prévisibles, sur le discours civique et les processus électoraux, et auquel ChatGPT est désormais soumis.
Le versant du règlement sur l’IA est éclairé par Intentionality Unlocked: the European Commission’s Guidelines on High-Risk AI Systems, où l’European Partnership for Democracy détaille les cas inclus et exclus du point 8 b) et demande que la Commission précise quand un assistant généraliste y bascule.
De la mesure par questionnaire à l’audit des sources, ces travaux déplacent la question. L’orientation d’un assistant ne se lit plus seulement dans ses réponses à un test, mais dans la chaîne qui les produit : la consigne, les requêtes, les pages accessibles, les guides qui comblent les vides, le désir de plaire à l’interlocuteur. Le droit européen commence à nommer ces risques sans encore les saisir, et la transparence des requêtes et des sources apparaît comme la condition de tout contrôle.