OpenAI décrit deux réseaux qui utilisent l’IA pour fabriquer leur crédibilité

Le 8 octobre 2026, OpenAI présente deux opérations d’influence dont il a supprimé les comptes. L’éditeur les nomme Dark Clark et Bogus Bylines. Il situe leurs origines respectives en Russie et en Iran. Les usages de ChatGPT servent notamment à soutenir des identités ou des structures qui se présentent comme indépendantes. Le rapport n’établit pas que ces campagnes ont changé l’opinion de leurs lecteurs.

Un faux intermédiaire peut rendre un message crédible

Selon OpenAI, le réseau iranien s’appuie sur sept personnages de journalistes fictifs. Il utilise ChatGPT pour préparer des textes et des propositions destinées aux rédactions. Le réseau russe emploie notamment le modèle pour ses rapports internes. Des collaborateurs qui ignorent la véritable nature de l’opération produisent aussi du contenu. L’IA ne remplace donc pas toute la chaîne humaine.

Cette distinction compte pour comprendre le risque. Un texte peut passer par une vraie rédaction tout en provenant d’un interlocuteur qui ment sur son identité. Vérifier uniquement le style ou les fautes ne répond pas à cette question. L’enquête doit aussi porter sur la personne qui propose le sujet et sur l’organisation qu’elle prétend représenter.

Une technique qui précède les modèles actuels

Le recours à des façades médiatiques ne commence pas avec ChatGPT. Dans son rapport sur les comportements coordonnés d’août 2020, Facebook décrivait déjà des campagnes qui créaient des pages de faux médias. L’entreprise signalait aussi le recrutement de journalistes indépendants qui ignoraient pour qui ils écrivaient. Ce précédent permet de distinguer une ancienne méthode de manipulation des outils qui peuvent désormais la faciliter.

Facebook définissait ces opérations à partir de comportements coordonnés et du rôle central des faux comptes. Il ne les réduisait pas au caractère vrai ou faux d’une phrase. Cette approche rappelle qu’un contenu exact peut aussi circuler dans un dispositif trompeur. Le problème peut tenir à l’identité cachée de son commanditaire plutôt qu’à chaque information publiée.

La diffusion ne mesure pas la persuasion

L’échelle Breakout présentée par Ben Nimmo en 2020 propose six niveaux pour décrire la propagation d’une opération. Elle distingue la présence dans une communauté de la diffusion sur plusieurs plateformes. Elle prend aussi en compte le passage dans les médias traditionnels puis les reprises par des personnalités très visibles. Son dernier niveau concerne un effet observable dans le monde réel.

Cette grille cherche des traces que d’autres chercheurs peuvent vérifier. Elle aide à comparer des dossiers sans confondre une petite activité locale avec une campagne qui atteint une audience plus large. Elle ne transforme pas une reprise médiatique en preuve que chaque lecteur a cru le message. Un niveau de diffusion décrit un chemin parcouru. Il ne donne pas directement le nombre de personnes convaincues.

Dans le dossier actuel, OpenAI classe Dark Clark au niveau cinq. Cette appréciation appartient à l’éditeur. Elle ne constitue pas une mesure indépendante de l’opinion publique. La lire correctement demande de séparer l’utilisation du modèle des résultats que les opérateurs revendiquent.

Ce que ce dossier invite à vérifier

La bonne question dépasse donc « ce texte vient-il d’une IA ? ». Il faut également demander qui l’a proposé et quelles preuves soutiennent ses affirmations. Une signature plausible ou un français fluide ne remplace pas une origine vérifiable. À l’inverse, repérer une aide de l’IA ne suffit pas à démontrer une opération d’influence. Le contexte donne du sens à l’indice.

Pour discuter de la lecture critique des contenus générés, vous pouvez contacter David Lacour.

Pour prolonger cette distinction entre image trompeuse et preuve, découvrez notre article sur les deepfakes dans les élections au Brésil.