En mars 2025, NewsGuard publie une mesure qui aurait dû changer le débat sur l’intelligence artificielle, et qui est restée, faute de mot pour la désigner, un chiffre parmi d’autres. Les dix plus grands chatbots du marché répètent les récits de désinformation du réseau russe Pravda dans 33,55 % des cas, en relayant au moins deux cent sept allégations fausses et vérifiables comme telles (NewsGuard, mars 2025 ; Axios, 6 mars 2025). Un an plus tard, le phénomène n’a pas reculé, France 24 documente encore, le 3 juin 2026, des réponses de chatbots polluées par de la désinformation pro-russe. Tout le monde voit le résultat. Personne ne nomme précisément l’opération qui le produit.
Ce mot manquant, nous le proposons, le Blanchiment Algorithmique de Récit. Il désigne le processus par lequel un récit faux ou orienté, injecté à l’origine via de faux sites et de fausses sources, est nettoyé de son origine douteuse en étant répété par les intelligences artificielles génératives comme s’il était un fait neutre, sans source contestable. La métaphore est celle du blanchiment d’argent. Une somme d’origine criminelle entre sale dans un circuit, en ressort propre, créditée sur un compte présentable. Ici, un récit d’origine douteuse entre par une ferme de faux sites, et ressort dans la réponse d’un assistant, présenté comme une synthèse neutre. La machine n’a pas inventé le récit. Elle a effacé sa provenance.
Le fait, mesuré et attribué
Le réseau qui alimente ce blanchiment a un nom et une généalogie. Activé dès 2022 après l’invasion de l’Ukraine, il est identifié par Viginum, le service français de vigilance contre les ingérences numériques, qui publie le 12 février 2024 un rapport le désignant sous l’appellation Portal Kombat et y dénombre cent quatre-vingt-treize portails regroupés en trois écosystèmes, dont l’ensemble dit Pravda qui vise les pays occidentaux (rapport SGDSN Viginum Portal Kombat, 12 février 2024). Un an plus tard, NewsGuard mesure l’ampleur de sa diffusion vers les modèles, environ 3,6 millions d’articles produits en 2024, diffusés dans quarante-neuf pays, sur près de cent cinquante domaines selon son décompte (NewsGuard, mars 2025). Sa logistique n’est pas conçue pour convaincre des lecteurs humains, qui ne fréquentent quasiment pas ces sites, le portail visant la France ne totalisant par exemple qu’une dizaine de milliers de visites mensuelles fin 2023 selon Viginum. Elle est conçue pour saturer les données que les modèles ingèrent et récupèrent. L’opération Storm-1516, documentée par Viginum, ajoute une couche, des récits scandaleux portés par de faux journalistes et de faux lanceurs d’alerte, amplifiés par des sites d’information inauthentiques (rapport Viginum sur la menace informationnelle et l’IA, 7 février 2025).
La France n’est pas un théâtre périphérique. Au Forum Viginum du 28 mars 2025, le Premier ministre d’alors, François Bayrou, la décrit comme le pays le plus visé en Europe après l’Ukraine, ciblé par des campagnes conduites depuis l’Azerbaïdjan, l’Iran et la Russie (Europe 1, Siècle Digital, 28 mars 2025). Le constat est officiel, daté, attribué. Ce qui manquait, ce n’était pas la preuve, c’était le concept.
Pourquoi un nom nouveau, et pas un de plus
Le débat dispose déjà d’un terme voisin, le blanchiment informationnel, que nous avons nous-mêmes mobilisé pour décrire l’injection, l’acte de semer un récit vers la machine. Le Blanchiment Algorithmique de Récit nomme autre chose, l’étape suivante, celle où le modèle de langage devient lui-même la machine à laver. Ce n’est plus le blanchiment vers la machine, c’est le blanchiment par la machine. La distinction n’est pas cosmétique, elle déplace la responsabilité. Tant que l’on décrit l’injection, le coupable est l’officine qui sème. Dès que l’on nomme le blanchiment par la machine, la question s’élargit, comment un assistant grand public en vient-il à restituer, sans marqueur d’incertitude, un récit dont la seule source remonte à une ferme de désinformation.
Un récit blanchi présente trois propriétés repérables. Il a perdu sa source d’origine, remplacée par la voix neutre de l’assistant. Il a gagné en autorité, parce qu’il sort d’un outil perçu comme un agrégateur impartial. Et il est devenu difficile à réfuter, car il n’y a plus de site à signaler, seulement une réponse à contredire. C’est précisément cette triple transformation que le nom permet de désigner d’un bloc, et donc de combattre.
La nuance qui rend le concept solide
Nommer un mécanisme oblige à le tenir à distance de l’emballement, et cela vaut d’abord pour le chiffre qui sert à le mesurer. Le 33,55 % de NewsGuard doit être lu pour ce qu’il est, un majorant obtenu dans des conditions de test sévères. L’audit interrogeait les modèles sur des sujets déjà identifiés comme cibles de la désinformation, une part importante des questions était formulée pour provoquer des réponses fausses, et les réponses où l’assistant invitait à la prudence ont parfois été comptabilisées comme relais de désinformation. Le taux réel, sur des usages ordinaires, est vraisemblablement inférieur. Cela ne dissout pas le phénomène, cela en fixe l’échelle honnête.
Une partie de la recherche, notamment une étude de la Harvard Misinformation Review, conteste par ailleurs l’idée d’un dressage délibéré des modèles et explique les citations de sources douteuses par des vides de données, ces zones où, faute de source fiable disponible, le modèle se rabat sur ce qui existe, fût-ce une ferme de propagande. Cette objection ne détruit pas le concept, elle le précise. Le Blanchiment Algorithmique de Récit nomme un mécanisme observable, la transformation d’une source sale en réponse propre, indépendamment de la question de l’intention, qui reste légitimement débattue. Que le blanchiment soit le produit d’une stratégie de saturation ou d’un vide de données exploité, le résultat est le même pour celui qui reçoit la réponse, et c’est ce résultat que le concept rend pensable.
Pourquoi ELMARQ, et pas un observateur de plus
Les services et les chercheurs, Viginum, NewsGuard, décrivent le phénomène de l’extérieur, en analystes qui le reconstituent après coup. ELMARQ l’observe de l’intérieur du dispositif, parce que sa plateforme propriétaire AI COMMAND mesure au quotidien quelles sources les modèles citent et lesquelles ils ignorent, dans le cadre de son métier de mesure de la visibilité des marques dans les moteurs génératifs. Là où l’analyste reconstitue la trajectoire d’un récit une fois le dommage constaté, cette mesure observe en continu le déplacement de l’autorité informationnelle, la source qui monte, celle qui disparaît. C’est cette position qui autorise à nommer non pas seulement ce qui a été injecté, mais ce qui ressort blanchi.
La séquence en cours le démontre en temps réel. La confrontation Iran-Israël des 7 et 8 juin 2026, et les récits qu’elle a déclenchés, sont en train, au moment où nous écrivons, d’alimenter une nouvelle vague de contenus que les modèles vont agréger. Comme nous l’avons montré pour la rupture de la trêve, la lecture qui s’impose dans les premières heures n’est pas la plus vraie, elle est la plus disponible. Le Blanchiment Algorithmique de Récit est le canal par lequel cette disponibilité se transforme, en quelques jours, en réponse par défaut présentée comme neutre. Le risque n’est pas théorique, il se joue sur le dossier de la semaine.
Ce qu’un décideur doit en faire
Trois réflexes en découlent. D’abord, traiter toute réponse d’un assistant sur un sujet sensible comme une synthèse sans source tant que la source n’est pas exhibée, et la réclamer. Ensuite, surveiller non seulement ce qui se dit de soi sur les sites, mais ce que les modèles répondent quand on les interroge, car c’est là que le récit blanchi se stabilise. Enfin, comprendre qu’une réfutation arrive toujours trop tard si elle attend le dommage, la fenêtre utile se compte en jours, le temps que la réponse devienne modale. Nommer le mécanisme n’est pas un exercice de vocabulaire. C’est la condition pour le voir, donc pour s’en défendre.
Savez-vous ce que les modèles d’IA répondent quand on les interroge sur votre organisation, et d’où vient ce qu’ils affirment ? ELMARQ mesure, via AI COMMAND, les sources que les modèles citent et celles qu’ils blanchissent. Réserver un diagnostic.
