Aleph Alpha, une entreprise européenne spécialisée dans l’IA, a réalisé un test comparatif en posant 967 questions sur des sujets politiquement sensibles à des modèles de langue chinois. Les modèles évalués étaient Qwen, d’Alibaba, DeepSeek et Kimi, de Moonshot AI. Seule une petite part de leurs réponses a été jugée équilibrée ; les autres reprenaient les éléments de langage officiels, éludaient la question ou indiquaient simplement qu’ils ne pouvaient pas répondre.
Comment les modèles chinois se comparent-ils aux modèles occidentaux ?
Face au même ensemble de questions taboues, les modèles occidentaux Claude Sonnet 5 et Mistral Small ont fourni des réponses équilibrées dans respectivement 70 % et 92 % des cas. DeepSeek V4 Pro a refusé de répondre à environ deux tiers des questions, tandis que Qwen et Kimi ont surtout repris la ligne du Parti. Même lorsque la question ne portait pas sur la Chine, Qwen glissait parfois dans sa réponse une défense des politiques de Pékin en matière d’Internet.
Pourquoi ces biais apparaissent
La réglementation chinoise sur l’IA exige que les modèles destinés au grand public reflètent les « valeurs socialistes fondamentales ». Ce cadre juridique, conjugué à des données d’entraînement qui accordent une place excessive aux sources approuvées par l’État, conduit les modèles à intégrer les récits officiels. Aleph Alpha a également relevé que Nemotron Cascade 2, de Nvidia, reprenait la ligne du Parti dans 17 % de ses réponses. L’entreprise attribue ce résultat à quelques milliers d’exemples d’entraînement générés par des modèles chinois.
Pourquoi c'est important
Pour les utilisateurs en Chine, ce biais signifie que les chatbots sont peu susceptibles de fournir des informations neutres sur des enjeux politiques majeurs, ce qui limite l’accès à des points de vue divers. Hors de Chine, cette tendance peut aussi se retrouver dans des réponses à des questions non politiques et influencer subtilement la perception des politiques chinoises. L’étude montre également que le cadre réglementaire peut orienter directement le comportement de l’IA, un facteur à prendre en compte pour choisir un modèle destiné au grand public.
