Grokipedia : La guerre de l’information numérique d’Elon Musk et l’économie de la monopolisation du savoir

La vérité sur ces 200 milliards de dollars ? Que cache réellement l'attaque d'Elon Musk contre Wikipédia ?

L'annonce paraissait révolutionnaire, la mise en œuvre révélatrice. Le 27 octobre 2025, lorsqu'Elon Musk a présenté au public Grokipedia, son encyclopédie générée par intelligence artificielle, le milliardaire promettait ni plus ni moins que la libération du savoir humain de toute distorsion idéologique supposée. Quelques heures plus tard, la réalité se montrait bien plus prosaïque : une plateforme lancée avec à peine 900 000 articles, copie conforme de Wikipédia, censée la remplacer, et dont l'infrastructure technique s'est effondrée sous le poids des utilisateurs dès le premier jour. Ce qui, à première vue, semble n'être qu'une nouvelle excentricité du fondateur de SpaceX, se révèle, à y regarder de plus près, symptomatique d'une mutation profonde de l'économie mondiale du savoir. Grokipedia est bien plus qu'une simple expérience technologique. La plateforme marque un tournant dans la lutte pour le contrôle des infrastructures d'information numérique, où la concentration du pouvoir économique, l'influence politique et les bouleversements technologiques se conjuguent pour former un cocktail explosif.

L'architecture économique d'une guerre de l'information

La dimension économique de Grokipedia n'apparaît clairement qu'à travers l'analyse de la structure de propriété et des flux de financement de l'empire de l'IA d'Elon Musk. xAI, la société qui a développé Grokipedia, a atteint une valorisation de 200 milliards de dollars après une levée de fonds en septembre 2025. Cette somme astronomique dépasse la capitalisation boursière d'économies entières et place xAI entre Anthropic, valorisée à 183 milliards de dollars, et le leader du secteur, OpenAI, valorisé à 500 milliards de dollars. Cette levée de fonds a permis de récolter plus de 10 milliards de dollars de capitaux frais auprès d'investisseurs tels que Valor Capital, la Qatar Investment Authority et le prince Al Waleed bin Talal via sa société Kingdom Holding Company. Cependant, la structure interne du capital est particulièrement révélatrice : SpaceX a investi 2 milliards de dollars dans xAI, une initiative inhabituelle pour le géant aérospatial qui met en lumière l'interconnexion des entreprises de Musk. Cet investissement croisé fonctionne sur le modèle d'un fonds de capital-risque privé, où des entreprises rentables financent conjointement des projets plus risqués. Musk a déjà utilisé ce modèle, lorsqu'il a utilisé les fonds de SpaceX pour sauver Tesla pendant ses années de crise et a ensuite financé l'acquisition de Twitter.

Les coûts d'exploitation mensuels de xAI sont estimés à un milliard de dollars, une somme qui reflète la puissance de calcul colossale nécessaire à l'entraînement et à l'exécution de grands modèles de langage. Musk a annoncé que ses entreprises investiraient environ dix milliards de dollars dans des initiatives liées à l'IA en 2024, dont trois à quatre milliards pour l'acquisition de processeurs Nvidia. Un supercalculateur baptisé Colossus est actuellement en construction à Memphis ; il abritera à terme un million de GPU dédiés à l'IA, ce qui en fera l'un des plus grands centres de calcul au monde. Cette intégration verticale s'étend à la production d'énergie, la capacité de calcul requise consommant d'énormes quantités d'électricité. La stratégie vise à s'affranchir des fournisseurs de cloud et à contrôler l'intégralité de la chaîne de valeur de l'IA. Cela distingue fondamentalement l'approche de Musk du modèle cloud-native et dépendant de partenaires de Microsoft et OpenAI, ainsi que de la stratégie diffuse de Google via DeepMind.

Dans ce contexte, la logique économique de Grokipedia apparaît clairement. La plateforme n'a pas pour vocation première de générer des revenus directs par la publicité ou les abonnements, mais plutôt de servir de moteur de données pour améliorer le modèle de langage sous-jacent, Grok. Chaque requête de recherche, chaque interaction utilisateur fournit de précieuses données d'entraînement qui alimentent le développement de l'IA. Ce modèle d'accumulation de données suit la même logique que l'intégration de X (anciennement Twitter) par Musk à son écosystème d'IA. La plateforme de médias sociaux, avec plus de 600 millions d'utilisateurs actifs mensuels, génère des données de conversation en temps réel qui permettent à Grok d'accéder aux tendances et aux discours linguistiques actuels. Cette fusion entre l'IA et les données de la plateforme crée un cercle vertueux : plus d'utilisateurs génèrent plus de données, ce qui permet d'améliorer les modèles, qui à leur tour attirent davantage d'utilisateurs.

À l'inverse, Wikipédia repose sur un modèle économique radicalement différent. La Fondation Wikimedia est financée exclusivement par des dons et refuse toute publicité. Au cours de l'exercice 2023-2024, plus de huit millions de personnes ont fait un don moyen de 10,58 dollars, générant un total de 185 millions de dollars de recettes grâce à des campagnes de financement menées dans 33 pays et traduites en 18 langues. Les dépenses de fonctionnement s'élèvent à environ 178 millions de dollars par an, dont une part importante est consacrée aux salaires de plus de 400 employés des services d'ingénierie et de développement produit, qui garantissent la stabilité technique de plus de 16 milliards de pages vues par mois. L'organisation a également constitué un fonds de dotation, qui atteignait 140 millions de dollars en janvier 2024 et constitue une garantie à long terme. L'actif net de la Fondation s'élevait à 271 millions de dollars à la fin du mois de juin 2024. Ces chiffres semblent modestes comparés à la valorisation de 200 milliards de dollars de xAI, mais ils mettent en évidence une différence fondamentale dans la logique institutionnelle : Wikipédia fonctionne comme une organisation à but non lucratif sans motivation lucrative, tandis que Grokipedia fait partie d'un conglomérat d'entreprises à but lucratif.

Les modèles économiques sont radicalement différents. La force de Wikipédia réside dans son indépendance vis-à-vis des intérêts commerciaux. La plateforme n'a pas à satisfaire d'actionnaires, à justifier des résultats trimestriels ni à subir de pression pour générer des profits. Cette autonomie financière lui permet d'œuvrer exclusivement dans l'intérêt de la diffusion des connaissances. En contrepartie, elle souffre d'une pénurie chronique de ressources. Avec un budget annuel qui représente une fraction de ce que les géants de la tech consacrent à la recherche en IA, Wikipédia ne peut rivaliser avec les capacités technologiques des plateformes commerciales. Grokipedia, en revanche, bénéficie de ressources financières quasi illimitées. La plateforme peut s'appuyer sur les ressources combinées de Tesla, SpaceX, X et xAI. Ces ressources financières permettent une expansion rapide, des investissements massifs dans la puissance de calcul et le recrutement des meilleurs talents mondiaux en IA. Cependant, cette abondance de ressources est liée à la viabilité commerciale. Grokipedia doit, à terme, générer un retour sur investissement, que ce soit par la monétisation des données, la vente de technologies ou la création de valeur stratégique pour l'écosystème dans son ensemble.

Les coûts cachés de l'intelligence artificielle en tant que source de connaissances

Les fondements technologiques de Grokipedia révèlent des faiblesses fondamentales qui dépassent largement le cadre de simples problèmes de jeunesse. Le modèle de langage sous-jacent, Grok, repose sur des probabilités statistiques plutôt que sur la compréhension ou des critères de vérité. Les systèmes d'IA de cette génération génèrent des textes en prédisant le mot suivant le plus probable dans une séquence, à partir de modèles présents dans leurs données d'entraînement. Ce mode de fonctionnement conduit inévitablement à un phénomène connu sous le nom d'hallucination. L'IA génère des informations plausibles en apparence, mais factuellement incorrectes, voire fabriquées. Une étude publiée dans la Columbia Journalism Review a montré que ChatGPT a commis des erreurs d'attribution dans 76 % des 200 citations testées, issues de sources d'information populaires. Le système n'a indiqué une incertitude que dans sept cas sur 153. Selon l'université de Stanford, les IA des bases de données juridiques spécialisées de LexisNexis et Thomson Reuters ont produit des informations erronées dans au moins un test de référence sur six.

La BBC a mené une expérience d'un mois avec quatre assistants vocaux d'intelligence artificielle de pointe : ChatGPT, Microsoft Copilot, Google Gemini et Perplexity. Les résultats sont alarmants. 51 % des réponses des IA aux questions d'actualité présentaient des problèmes importants, tandis que 91 % affichaient au moins des erreurs mineures. Les problèmes les plus fréquents étaient des inexactitudes factuelles, des citations de sources incorrectes et un manque de contexte. 19 % des réponses citant du contenu de la BBC contenaient des erreurs factuelles, telles que des chiffres ou des dates erronés. 13 % des citations prétendument issues d'articles de la BBC étaient soit modifiées, soit inexistantes dans l'article cité. Dans un cas particulièrement flagrant, ChatGPT et Copilot ont affirmé que l'ancien Premier ministre Rishi Sunak et l'ancienne Première ministre Nicola Sturgeon étaient toujours en fonction, alors qu'ils avaient tous deux démissionné. Ces erreurs systématiques ne sont pas de simples lacunes techniques, mais sont structurellement inhérentes au fonctionnement des grands modèles de langage.

Le problème est exacerbé par le manque de transparence du processus d'entraînement. Contrairement à Wikipédia, où chaque modification est traçable et les sources doivent être explicitement citées, les données utilisées par l'IA pour générer ses énoncés restent floues concernant Grokipedia. Les données d'entraînement des grands modèles de langage comprennent généralement des milliards de sites web, de livres et d'autres sources textuelles. Ces données contiennent inévitablement des erreurs, des biais et des informations obsolètes. Les modèles sont incapables de distinguer les données d'entraînement correctes des données erronées ; ils se contentent de reproduire des schémas statistiques. De plus, le risque d'un cercle vicieux d'erreurs s'accroît. Plus le contenu généré par l'IA se répand sur Internet et est utilisé comme donnée d'entraînement, plus le risque d'un phénomène appelé « effondrement du modèle » augmente. Cela entraîne une détérioration de la qualité des résultats de l'IA, car les systèmes sont de plus en plus entraînés sur des informations potentiellement erronées générées par d'autres IA plutôt que sur du contenu original créé par des humains.

La dépendance de Grokipedia à l'égard de Wikipédia pour son propre contenu met particulièrement en lumière ses contradictions. Des journalistes spécialisés en technologie ont découvert que de nombreux articles de Grokipedia sont quasiment identiques à leurs équivalents sur Wikipédia. Les fiches de produits comme le MacBook Air, la PlayStation 5 ou la Lincoln Mark VIII comportent une note indiquant que le contenu a été adapté de Wikipédia, sous licence Creative Commons Attribution-Partage à l'Identique 4.0. Selon le blog technologique The Verge, les articles sont identiques mot pour mot, ligne pour ligne. Cette pratique soulève des questions fondamentales. Si Grokipedia utilise essentiellement le contenu de Wikipédia, quelle est la valeur ajoutée promise par rapport à l'original ? Musk a annoncé son intention de mettre fin à cette dépendance d'ici fin 2025, mais cette annonce révèle un dilemme. Sans la base de connaissances fiable et collaborative de Wikipédia, Grokipedia est dépourvue des fondements nécessaires à l'exactitude des faits. La Fondation Wikimedia a judicieusement commenté : « Le savoir de Wikipédia est et restera toujours humain. Même Grokipedia a besoin de Wikipédia pour exister. »

Les implications économiques de ces limitations techniques sont considérables. La présence d'informations fausses ou trompeuses dans une encyclopédie compromet sa fonction première et met en péril la confiance des utilisateurs. Pour une entreprise commerciale comme xAI, la perte de confiance se traduit par des pertes financières directes dues à la désinscription des utilisateurs et à l'atteinte à sa réputation. Les risques juridiques sont également importants. Air Canada a été poursuivie en justice après que son chatbot a fourni à un client des informations erronées sur les taux de deuil. Dans le domaine juridique, des citations incohérentes sont apparues dans des documents judiciaires officiels, entraînant des sanctions contre les avocats impliqués. Dans le secteur de la santé, le système Whisper d'OpenAI a généré des contenus trompeurs dans des comptes rendus de consultations médicales. Ces cas démontrent que les dysfonctionnements de l'IA ont des conséquences concrètes et représentent un risque de responsabilité pour les entreprises. Pour Grokipedia, cela constitue un risque commercial fondamental. Une encyclopédie qui diffuse systématiquement de fausses informations ne peut maintenir sa position sur le marché, quel que soit le soutien financier de sa société mère.

Économie politique de la vérité : quand l'idéologie se déguise en innovation

Les motivations d'Elon Musk concernant Grokipedia ne se révèlent pleinement qu'à la lumière de ses convictions idéologiques et de ses activités politiques. Le milliardaire de la tech a qualifié à plusieurs reprises Wikipédia de « Wokepedia » et a affirmé que la plateforme était infiltrée par des militants d'extrême gauche et idéologiquement biaisée. En décembre 2024, il a appelé ses plus de 200 millions d'abonnés sur X à cesser de financer Wikipédia. En janvier 2025, ses critiques se sont intensifiées après qu'un article de Wikipédia concernant son geste lors de l'investiture du président Donald Trump a mentionné que certains observateurs l'avaient interprété comme un salut nazi. Musk a rejeté cette interprétation et a accusé Wikipédia de relayer la propagande des médias traditionnels. Le fondateur de Wikipédia, Jimmy Wales, a répondu que l'article ne faisait que résumer des faits vérifiables : « Il est vrai que vous avez fait ce geste, à deux reprises, et que beaucoup l'ont comparé à un salut nazi, et il est vrai que vous avez nié qu'il ait une quelconque signification. Il ne s'agit pas de propagande des médias traditionnels. Ce sont des faits. Absolument tous. »

Ce différend est symptomatique d'une tendance plus large. Aux États-Unis, les milieux conservateurs s'en prennent de plus en plus à Wikipédia. Le sénateur Ted Cruz, président de la commission sénatoriale du commerce, des sciences et des transports, a exprimé ses inquiétudes quant à un éventuel parti pris idéologique sur la plateforme dans une lettre officielle adressée à la Fondation Wikimedia. Il a affirmé que la liste des sources fiables de Wikipédia privilégiait les médias de gauche et que les contributions financières de la Fondation Wikimedia à des organisations de gauche reflétaient leur orientation idéologique. La Heritage Foundation, à l'origine de l'initiative politique « Project 2025 », prévoit d'enquêter sur les auteurs de Wikipédia qui utilisent des pseudonymes et dont les contributions concernant Israël sont qualifiées d'antisémites, selon un article du site d'information Forward paru en janvier. Tucker Carlson, lors d'un entretien avec Larry Sanger, ancien cofondateur de Wikipédia, a décrit Wikipédia comme totalement malhonnête et entièrement contrôlée sur les sujets importants.

Les recherches empiriques dressent un tableau plus nuancé. Une étude de la Harvard Business School, menée entre 2012 et 2014, a examiné le langage politiquement orienté de l'Encyclopædia Britannica et de Wikipédia. Les chercheurs ont constaté que Wikipédia présente effectivement des biais systématiques, mais que ceux-ci ne sont pas nécessairement plus prononcés que dans les encyclopédies professionnelles. Point crucial, les articles ayant fait l'objet de nombreuses révisions par divers auteurs tendent à être plus équilibrés que ceux ayant peu de contributeurs. L'étude recommande à Wikipédia de privilégier les révisions des articles populaires et d'encourager les auteurs aux perspectives politiques différentes à collaborer sur les mêmes articles. Fait intéressant, une analyse du système de notes communautaires de Wikipédia sur X, que Musk cite comme modèle de vérification des faits par la communauté, a montré que ce système utilise Wikipédia elle-même comme source externe la plus fréquente, après X. Les sources citées par les auteurs tendent à être des médias centristes ou de gauche et utilisent exactement la même liste de références approuvées que Wikipédia, ce que Musk critique.

Jimmy Wales, fondateur de Wikipédia, a rejeté ces accusations lors d'une interview pour le podcast Instant Genius de BBC Science Focus. « L'idée que nous serions devenus des activistes d'extrême gauche est tout simplement fausse, factuellement incorrecte », a-t-il déclaré. « Cela ne signifie pas pour autant que nous ne pouvons pas nous améliorer. » Wales a ajouté que Wikipédia accueille des contributeurs de tous horizons politiques, à condition qu'ils respectent les règles de neutralité. « Si une personne est un conservateur très sympathique et réfléchi, un intellectuel, je serais ravi qu'elle rejoigne Wikipédia. Et si c'est un activiste d'extrême gauche, extrémiste et déterminé, venu mener une croisade, je me dis : "Oh, tu vas être tellement pénible et agaçant !" » La Fondation Wikimedia a souligné, dans des déclarations suite au lancement de Grokipedia, que les connaissances de Wikipédia sont créées par des personnes et resteront toujours humaines. Les entreprises spécialisées en IA s'appuient sur ce modèle ouvert et collaboratif. Même Grokipedia a besoin de Wikipédia pour exister.

La dimension économique de ce conflit idéologique apparaît clairement lorsqu'on examine l'intégration de Musk dans le monde des affaires. Grokipedia n'est pas un outil isolé, mais s'inscrit dans un écosystème médiatique qui reflète les idéologies politiques de Musk. Sur X, il a réintégré des créateurs de contenu de droite, leur permettant d'atteindre un large public, et a utilisé la plateforme pour plaider en faveur de la réduction des dépenses publiques. Il a adapté Grok, le chatbot d'intelligence artificielle, pour présenter un point de vue plus conservateur. En Allemagne, Musk a fait campagne pour le parti Alternative pour l'Allemagne (AfD) lors des élections fédérales. Son soutien public au président Trump et sa nomination comme conseiller informel sur l'efficacité gouvernementale soulignent la dimension politique de son engagement. Dans ce contexte, Grokipedia n'est pas avant tout un produit technologique, mais un instrument de manipulation du discours public. Contrôler une source encyclopédique de connaissances, c'est avoir le pouvoir d'interpréter les faits, les contextes et les récits.

Les implications économiques de cette politisation sont ambivalentes. D'une part, ce positionnement idéologique crée une base d'utilisateurs fidèles. Les conservateurs qui se sentent sous-représentés par Wikipédia trouvent une alternative perçue en Grokipedia. Cette polarisation peut générer de l'attention et du nombre d'utilisateurs à court terme. À long terme, cependant, elle nuit à la crédibilité de la plateforme en tant que source de connaissances neutre. Une encyclopédie qui se positionne ouvertement comme une alternative conservatrice à une plateforme supposément de gauche renonce à toute prétention d'objectivité. Cela limite sa portée potentielle et la rend vulnérable aux contre-mouvements. De plus, l'association étroite avec Musk comporte des risques considérables. L'entrepreneur est à la fois la plus grande force et la plus grande faiblesse de tout l'écosystème. Ses déclarations publiques controversées, ses litiges juridiques et ses activités politiques peuvent toujours se retourner contre ses entreprises. Toute atteinte à la réputation de Musk nuit automatiquement à tous les projets qui lui sont associés.

Monopolisation du savoir : l'économie des plateformes comme instrument de domination

La création de Grokipedia doit être comprise dans le contexte de la monopolisation croissante des infrastructures numériques du savoir. Les cinq plus grandes entreprises technologiques – Alphabet (Google), Meta, Microsoft, Amazon et Apple – exercent une influence considérable sur les infrastructures, les services et les normes qui façonnent nos vies numériques. Ces entreprises dominent des secteurs clés d'Internet : les moteurs de recherche, les réseaux sociaux, les plateformes de téléchargement d'applications et le cloud computing. Leur pouvoir, largement incontrôlé, sur divers secteurs numériques fait peser de graves risques sur la protection des données personnelles, la non-discrimination, la liberté d'expression et l'accès à l'information. En août 2025, Amnesty International a publié une note d'information intitulée « Rompre avec les géants du numérique », appelant les gouvernements à limiter le pouvoir de ces entreprises afin de protéger les droits humains. « Ces quelques entreprises agissent comme de véritables propriétaires du numérique, déterminant la forme et les contours de nos interactions en ligne », explique Hannah Storey, conseillère en plaidoyer et politiques chez Amnesty International. « Lutter contre cette domination n'est pas seulement une question d'équité commerciale, mais aussi un enjeu crucial en matière de droits humains. »

La formation de monopoles dans l'économie numérique obéit à des mécanismes spécifiques, différents de ceux des monopoles industriels traditionnels. Les plateformes numériques bénéficient d'effets de réseau : plus une plateforme compte d'utilisateurs, plus elle prend de la valeur pour chaque utilisateur. Ceci engendre des tendances monopolistiques naturelles, le leader du marché renforçant sans cesse son avance. De plus, ces entreprises créent des monopoles de données. Les volumes massifs de données qu'elles collectent permettent le développement d'applications d'apprentissage automatique et d'intelligence artificielle inaccessibles aux concurrents plus petits. Cette asymétrie d'information freine l'innovation, accélère la croissance des monopoles et consolide leur domination. Une étude universitaire sur les monopoles de la connaissance soutient que l'émergence des plateformes numériques a créé de tels monopoles qui menacent l'innovation. Leur pouvoir repose sur l'application d'obligations relatives aux données et sur le lien permanent entre la participation à la plateforme et l'appropriation des droits sur les données générées par d'autres utilisateurs.

Pour la gestion des connaissances encyclopédiques, cela représente un bouleversement fondamental du pouvoir. Wikipédia incarne un modèle de production de connaissances décentralisé et communautaire. Des millions d'auteurs bénévoles du monde entier contribuent, discutent, corrigent et enrichissent les articles. Cette décentralisation protège contre les concentrations de pouvoir au sein d'entités individuelles. Aucune entreprise, aucun gouvernement ne peut contrôler pleinement Wikipédia. Grokipedia, en revanche, est centralisée. xAI contrôle la technologie sous-jacente, détermine les données d'entraînement, définit les algorithmes et peut modifier le système à tout moment. Cette centralisation crée un point de défaillance unique et un point de contrôle unique. Si xAI décide de présenter certains sujets différemment, de privilégier certaines sources ou d'exclure certains points de vue, aucun mécanisme de contrôle décentralisé ne peut l'en empêcher. La plateforme n'autorise actuellement pas la modification par les utilisateurs au sens traditionnel du terme. Musk a expliqué que les utilisateurs pourraient demander à Grok d'ajouter, de modifier ou de supprimer des articles, et que le système exécuterait la requête ou expliquerait pourquoi elle ne serait pas acceptée. Cette médiation par l'IA signifie en réalité un contrôle total par l'opérateur de la plateforme.

Les dimensions géopolitiques de cette concentration de pouvoir sont manifestes dans des projets comparables menés dans d'autres pays. En Russie, le gouvernement a tenté de remplacer l'encyclopédie libre par Ruwiki, une copie manipulée et contrôlée par l'État de Wikipédia. Le projet a échoué, mais n'a finalement pas abouti. Wikimedia Allemagne a déclaré : « Wikipédia est unique. Sa particularité réside dans sa communauté de bénévoles qui rend les connaissances établies, issues de sources fiables, librement accessibles à tous. Wikipédia n'appartient à aucune entreprise ; elle est indépendante et soutenue par des milliers de bénévoles. L'exemple russe illustre comment les régimes autoritaires s'efforcent de contrôler l'information par le biais de plateformes de connaissances alternatives. Les parallèles avec Grokipedia ne sont pas exhaustifs, mais la structure est similaire : les deux projets visent à remplacer un système de connaissances établi et décentralisé par une alternative centralisée et contrôlée. »

Les conséquences économiques des infrastructures de connaissances monopolistiques sont considérables. Premièrement, elles étouffent l'innovation. Lorsqu'une entreprise contrôle l'accès à des ressources d'information fondamentales, elle peut systématiquement désavantager ses concurrents. Deuxièmement, elles créent des opportunités de recherche de rente. Les monopolistes peuvent pratiquer des prix exorbitants ou conditionner l'accès à des conditions qui servent leurs intérêts. Troisièmement, elles faussent les marchés. Les entreprises qui dépendent d'informations provenant de sources encyclopédiques deviennent dépendantes de la logique de la plateforme du monopoleur. Quatrièmement, elles affaiblissent le débat public démocratique. Lorsque des ressources de connaissances clés ne sont plus neutres et d'intérêt public, mais servent des intérêts commerciaux ou politiques, cela compromet le fondement informationnel de la formation de l'opinion démocratique. Un tribunal fédéral américain a reconnu Google coupable en 2024 d'exploitation d'un monopole de recherche illégal. Les audiences de détermination de la peine en avril 2025 ont mis en lumière les difficultés de réglementer les monopoles technologiques établis. Le ministère de la Justice a exigé que Google vende son navigateur Chrome et partage des données précieuses avec ses concurrents. Google a plaidé pour des mesures beaucoup moins contraignantes. Le juge Amit Mehta devrait se prononcer sur une sanction d'ici l'été 2025. Si sa décision portera officiellement sur la position dominante de Google dans le domaine de la recherche, elle pourrait également affecter les ambitions de l'entreprise dans le domaine de l'intelligence artificielle.

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Le modèle économique de la désinformation : quand les erreurs deviennent rentables

La vulnérabilité aux erreurs des contenus générés par l'IA présente paradoxalement à la fois un risque et une opportunité commerciale pour les fournisseurs. Chaque hallucination, chaque inexactitude factuelle mine la confiance dans la plateforme et compromet la fidélité des utilisateurs à long terme. Parallèlement, le besoin de correction engendre une demande constante d'interaction. Les utilisateurs qui repèrent et corrigent les erreurs génèrent des données précieuses sur la qualité des productions de l'IA. Ces données contribuent à l'amélioration du modèle. Le système est conçu pour apprendre grâce aux retours des utilisateurs ; ainsi, chaque réclamation, chaque demande de correction, contribue à son optimisation. Cette externalisation de l'assurance qualité vers les utilisateurs est économiquement efficace, mais éthiquement discutable. Alors que Wikipédia se présente ouvertement comme un projet collaboratif où les erreurs et les corrections font partie intégrante du processus transparent, Grokipedia se présente comme une source de connaissances fiable et aboutie, malgré la vulnérabilité intrinsèque de sa technologie aux erreurs.

Les coûts liés à des informations erronées sont principalement supportés par les utilisateurs, et non par l'opérateur de la plateforme. Toute personne prenant une décision erronée sur la base d'informations incorrectes provenant de Grokipedia en est personnellement responsable. La responsabilité juridique des fournisseurs d'IA en matière de désinformation demeure largement floue à l'échelle internationale. Les clauses d'exclusion de responsabilité figurant dans les conditions d'utilisation protègent les entreprises de la plupart des demandes de dommages et intérêts. Cette asymétrie entre la privatisation des profits et la socialisation des risques est caractéristique des modèles économiques de type « capitalisme de plateforme ». Cependant, l'affaire Air Canada, où la compagnie a été poursuivie en justice car son chatbot avait fourni des informations erronées sur les tarifs, démontre que l'absence totale de responsabilité n'est pas garantie. À mesure que les encyclopédies basées sur l'IA s'intègrent de plus en plus aux processus décisionnels critiques, les questions de responsabilité prennent une importance croissante. Lorsque des établissements médicaux consultent Grokipedia pour obtenir des informations spécialisées ou que des établissements d'enseignement recommandent la plateforme comme référence, cela crée une garantie implicite d'exactitude qui pourrait potentiellement être invoquée devant les tribunaux.

Le décalage entre les promesses publicitaires et la réalité technique est flagrant. Musk a proclamé : « Notre objectif est la vérité, toute la vérité, rien que la vérité. Bien que nous ne soyons jamais parfaits, nous nous efforcerons toujours d’atteindre cet objectif. » Ce positionnement rhétorique, qui présente Grokipedia comme une alternative à la recherche de la vérité face à des encyclopédies humaines supposément biaisées, ignore les limites inhérentes à la technologie sous-jacente. Les systèmes d’IA n’ont aucune notion de vérité au sens épistémologique du terme. Ils génèrent des séquences de texte statistiquement plausibles à partir de modèles issus des données d’entraînement. Dans ce contexte, la commercialisation de Grokipedia comme une source de connaissances supérieure doit être considérée comme trompeuse. Les consommateurs qui font confiance à la plateforme en se basant sur ces promesses sont systématiquement induits en erreur quant à la nature et à la fiabilité des informations fournies. Ceci soulève des questions de protection des consommateurs et de concurrence déloyale.

Les défis posés par la modération de contenu des encyclopédies générées par l'IA exacerbent ces problèmes. Wikipédia a développé, au fil des décennies, des processus sophistiqués pour détecter et corriger le vandalisme, la désinformation et les modifications abusives. Des milliers de modérateurs bénévoles surveillent les modifications, débattent des points litigieux et recherchent un consensus. Cette curation humaine, bien qu'exigeante en ressources, est efficace. Le système de vérification des faits de Grokipedia, basé sur l'IA et géré par Grok lui-même, présente un caractère circulaire. Un système vérifie l'exactitude de ses propres résultats sans validation externe. Cette approche est structurellement inadaptée pour détecter les erreurs systématiques résultant des données d'entraînement ou de l'architecture du modèle. La prétendue supériorité de la vérification des faits par l'IA sur la modération humaine est dénuée de tout fondement empirique. Les études montrent plutôt que les approches hybrides, combinant l'expertise humaine et l'assistance de l'IA, donnent les meilleurs résultats. Les systèmes purement automatisés produisent à la fois trop de faux positifs, qui signalent à tort des contenus légitimes comme des infractions, et trop de faux négatifs, qui passent à côté d'infractions réelles.

Les problèmes de mise à l'échelle de la modération de contenu affectent toutes les grandes plateformes. Chaque minute, des millions de publications, commentaires, images et vidéos sont partagés. Il est pratiquement impossible pour des modérateurs humains de vérifier et d'évaluer chaque contenu en temps opportun. La vitesse de génération du contenu exige un traitement et une action en temps réel. Les contenus nuisibles ou inappropriés doivent être rapidement identifiés et traités afin de protéger les utilisateurs et de maintenir un environnement en ligne sûr. Les systèmes d'IA doivent être capables de traiter et d'analyser de grandes quantités de données en temps réel pour garantir une modération de contenu efficace. La diversité des types de contenu représente un autre défi : textes, images, vidéos et fichiers audio doivent tous être analysés et évalués afin de vérifier leur conformité aux directives et réglementations. Une solution d'IA efficace doit pouvoir gérer plusieurs types de données tout en maintenant leur exactitude et leur pertinence. Grokipedia est confrontée à tous ces défis, auxquels s'ajoute le fait que la plateforme ne modère pas principalement le contenu généré par les utilisateurs ; elle produit elle-même du contenu potentiellement problématique. Si l'IA génère systématiquement de la désinformation, aucun acteur externe ne peut être sanctionné. Le problème provient du système lui-même.

L'avenir du savoir : entre coopération démocratique et contrôle oligopolistique

La concurrence entre Wikipédia et Grokipedia symbolise un conflit fondamental quant à l'avenir de l'organisation des connaissances à l'ère numérique. D'un côté, un modèle de production collaborative fondé sur l'engagement volontaire, la transparence des processus et l'idéal d'une diffusion neutre des connaissances. De l'autre, un modèle à forte intensité capitalistique, axé sur la technologie et contrôlé par une entreprise à but lucratif, financée par des milliards de dollars de capital-risque. La dynamique du pouvoir économique est asymétrique. xAI dispose de ressources financières mille fois supérieures au budget annuel de Wikipédia. Cette puissance financière lui permet une expansion agressive, des campagnes marketing massives et le recrutement des meilleurs développeurs d'IA au monde. Wikipédia ne peut rivaliser avec de telles ressources. La plateforme dépend de dons réguliers et doit solliciter un soutien financier chaque année.

Les atouts stratégiques de Wikipédia résident ailleurs. La plateforme a su gagner la confiance de ses utilisateurs en 24 ans et est devenue l'un des sites web les plus visités au monde. Avec plus de 65 millions d'articles dans près de 300 langues, Wikipédia offre une richesse et une profondeur que Grokipedia, avec ses 900 000 articles exclusivement en anglais, ne peut même pas égaler. La production décentralisée par des millions d'auteurs bénévoles génère une diversité de points de vue et une réactivité que les systèmes centralisés peinent à reproduire. Chaque seconde, des articles de Wikipédia sont modifiés, mis à jour et enrichis. Cette communauté dynamique est la plus grande force de Wikipédia et, de ce fait, est inimitable. Grokipedia peut produire des textes générés par l'IA, mais elle ne peut pas créer une communauté engagée qui contribue par pure motivation. En avril 2025, la Fondation Wikimedia a annoncé une nouvelle stratégie en matière d'IA qui place explicitement les bénévoles humains de Wikipédia au cœur de son fonctionnement. « La communauté de bénévoles qui anime Wikipédia est l'élément le plus important et unique de son succès », peut-on lire dans la déclaration. « C’est pourquoi notre nouvelle stratégie en matière d’IA double le nombre de bénévoles qui contribuent à Wikipédia. » Nous utiliserons l’IA pour développer des fonctionnalités qui éliminent les obstacles techniques.

L'approche de la Fondation Wikimedia est explicitement complémentaire et non substituative. L'IA vise à soutenir, et non à remplacer, les auteurs humains. Concrètement, l'organisation prévoit de mettre en œuvre des flux de travail basés sur l'IA pour épauler les modérateurs et les patrouilles en automatisant les tâches fastidieuses ; améliorer la visibilité des informations sur Wikipédia afin de libérer du temps pour la réflexion, le jugement et la recherche de consensus par les humains ; automatiser la traduction et l'adaptation des sujets communs pour aider les contributeurs à partager des perspectives ou des contextes locaux ; et faciliter l'intégration des nouveaux bénévoles de Wikipédia grâce à un mentorat personnalisé. Cette approche reconnaît que l'IA peut accomplir certaines tâches plus efficacement que les humains, mais conserve le contrôle et le pouvoir de décision propres aux acteurs humains. Les principes éthiques qui guident cette stratégie incluent une approche centrée sur l'humain qui privilégie l'action humaine, privilégie les modèles d'IA open source ou à pondération ouverte, privilégie la transparence et adopte une approche nuancée du multilinguisme en tant que composante fondamentale de Wikipédia.

La dynamique du marché des plateformes de connaissances numériques est de plus en plus influencée par les systèmes de recherche basés sur l'IA. D'après une enquête, ChatGPT, Claude et Microsoft Copilot sont utilisés plusieurs fois par jour par plus de 20 % des internautes américains. Ces plateformes de recherche génératives, alimentées par l'IA, concurrencent déjà les moteurs de recherche traditionnels. Une étude a montré que les systèmes de recherche basés sur l'IA privilégient les sources communautaires comme Wikipédia et Reddit au détriment des contenus de marques traditionnels. Ce phénomène déplace la création de valeur des fournisseurs de contenu commerciaux vers les ressources créées collaborativement. Paradoxalement, cela pourrait renforcer Wikipédia, la plateforme devenant la principale source de connaissances pour les systèmes d'IA. Parallèlement, il existe un risque que ces systèmes d'IA détournent le trafic de Wikipédia en présentant l'information directement dans leurs réponses, sans que les utilisateurs consultent la source originale. Cela réduirait la visibilité de Wikipédia et, à terme, mettrait en péril ses donateurs. La Fondation Wikimedia a abordé cette question dans son document de planification financière 2024-2025 et étudie des pistes pour diversifier son modèle de financement.

Les implications géopolitiques des infrastructures de connaissances monopolistiques sont considérables. Lorsqu'une entreprise américaine contrôle de facto l'offre mondiale de connaissances encyclopédiques, des dépendances problématiques apparaissent pour les autres États. L'Union européenne a mis en place des instruments réglementaires, notamment le Digital Markets Act de 2022, afin de limiter le pouvoir de contrôle des grandes plateformes numériques. En avril 2025, la Commission européenne a infligé des amendes de 500 millions d'euros à Apple et de 200 millions d'euros à Meta pour infractions au Digital Markets Act. Ces affaires démontrent le renforcement des mesures réglementaires contre les monopoles technologiques. Concernant Grokipedia, la question se pose de savoir si la plateforme entrerait dans la définition de « monopole » du Digital Markets Act si elle parvenait à une position dominante sur le marché des services encyclopédiques. Les critères incluent un impact significatif sur le marché intérieur, un rôle d'intermédiaire clé entre les entreprises et les utilisateurs, ainsi qu'une position consolidée et durable. Si Grokipedia dépassait ces seuils, elle serait soumise à des obligations en matière d'interopérabilité, de partage des données et de transparence.

Le débat scientifique sur l'organisation optimale de la production de connaissances n'apporte pas de réponses simples. Les recherches sur l'IA générative communautaire plaident en faveur d'un modèle combinant crowdsourcing et apprentissage fédéré. Le crowdsourcing permet de collecter des données d'entraînement auprès de contributeurs divers, garantissant ainsi la diversité et l'exhaustivité des ensembles de données. L'apprentissage fédéré complète ce dispositif en préservant la confidentialité des données. Au lieu d'envoyer des échantillons de données à un serveur central, chaque client effectue l'entraînement localement sur ses propres données. Seuls les paramètres du modèle mis à jour sont agrégés et partagés, assurant ainsi le contrôle et la sécurité des données. Cette approche mettrait l'accent sur la transparence, la diversité et la prise de décision collective, éléments essentiels à une production démocratique des connaissances. Une approche ouverte et communautaire de l'IA générative est cruciale car elle favorise la diversité, l'équité et l'innovation, comme le souligne une analyse. Lorsqu'un petit nombre d'entreprises détiennent un monopole, elles peuvent, intentionnellement ou non, introduire des biais, des intérêts commerciaux et des problèmes éthiques dans les systèmes d'IA.

La mise en œuvre de tels systèmes d'IA décentralisés se heurte toutefois à des défis considérables. Les questions de droits d'auteur concernant les contenus générés par l'IA restent irrésolues. Le relativisme épistémologique s'oppose à l'intelligence collective. Des cadres de modération doivent être élaborés pour pallier les biais et les limites des productions de l'IA. Ces défis sont complexes, mais pas insurmontables. Un point crucial : la société abandonnera-t-elle le contrôle des infrastructures fondamentales du savoir à quelques entreprises, ou défendra-t-elle et développera-t-elle davantage des modèles démocratiques et communautaires ? La réponse à cette question déterminera le socle informationnel des sociétés futures. Wikipédia a démontré depuis plus de vingt ans que la production collaborative de connaissances est possible. La plateforme n'est pas parfaite, mais elle est transparente, ouverte et indépendante de tout intérêt commercial. Ces qualités sont inestimables dans un paysage médiatique de plus en plus polarisé et imprégné de désinformation.

Prévisions économiques : L'issue probable de la guerre des encyclopédies

Malgré des investissements massifs, la viabilité économique à long terme de Grokipedia est incertaine. La plateforme souffre d'un problème fondamental de crédibilité. Tant que l'intelligence artificielle sous-jacente produira systématiquement des informations erronées et qu'aucun mécanisme d'assurance qualité convaincant ne sera mis en place, Grokipedia ne pourra pas gagner la confiance des utilisateurs avertis. Or, la confiance est essentielle pour les plateformes encyclopédiques. Les utilisateurs consultent les encyclopédies car ils s'attendent à des informations fiables et vérifiées. Une encyclopédie qui fournit fréquemment des informations fausses ou trompeuses perd sa raison d'être. L'investissement financier ne peut résoudre ce problème fondamental. Augmenter la puissance de calcul améliore la justification des dépenses en IA, mais n'élimine pas le problème structurel des informations erronées. Embaucher davantage de personnel pour le contrôle qualité augmenterait les coûts et compromettrait les gains d'efficacité promis par l'IA.

La dépendance au contenu de Wikipédia pose un autre dilemme stratégique. La promesse de Musk de mettre fin à cette dépendance d'ici fin 2025 est techniquement extrêmement ambitieuse. Sans la base de connaissances fiable que Wikipédia a constituée au fil des décennies, Grokipedia devrait puiser dans des sources alternatives. Or, les publications scientifiques, les archives de presse et autres bases de données spécialisées sont soit payantes, soit protégées par la loi. Les coûts de licence exorbitants alourdiraient encore davantage la facture. Même si xAI réalise cet investissement, le problème de la curation demeure. Les articles de Wikipédia ne sont pas de simples compilations d'informations, mais font l'objet d'un processus discursif où différentes perspectives sont examinées, les controverses documentées et un consensus recherché. Ce processus est irréalisable par l'IA. Un algorithme peut agréger et synthétiser des sources, mais il ne peut offrir la prise en compte nuancée des points de vue divergents qui caractérise les articles encyclopédiques de qualité.

Les effets de réseau plaident contre Grokipedia. Wikipédia bénéficie d'un cercle vertueux : plus de lecteurs attirent plus d'auteurs, qui créent davantage de contenu, ce qui, à son tour, attire encore plus de lecteurs. Ce cycle a permis une accumulation considérable de contenu et une communauté importante en 24 ans. Grokipedia devrait non seulement être technologiquement supérieure, mais aussi surmonter ces effets de réseau. Historiquement, les plateformes concurrentes y sont rarement parvenues, même avec une technologie supérieure. L'inertie des réseaux établis est considérable. Les utilisateurs ne changent pas facilement de plateforme, surtout si celle qu'ils utilisent répond à leurs besoins essentiels. Grokipedia devrait démontrer un avantage qualitatif si net que le changement serait attractif malgré les habitudes et les effets de réseau. La situation actuelle, avec le contenu copié de Wikipédia et les problèmes techniques initiaux, rend un tel bond en avant qualitatif improbable.

La polarisation politique de la plateforme limite sa portée potentielle. Si les utilisateurs conservateurs qui se sentent sous-représentés par Wikipédia peuvent se tourner vers Grokipedia, la plateforme perd de son attrait pour ceux qui privilégient la neutralité politique. Les encyclopédies prospèrent grâce à leur prétention à l'universalité. Une plateforme explicitement positionnée comme une alternative conservatrice abandonne cette prétention et devient une ressource de niche. Cela limite à la fois le nombre d'utilisateurs et la diversité des contenus. Les auteurs aux opinions politiques différentes hésiteront à contribuer à une plateforme ouvertement présentée comme un contre-projet idéologique à Wikipédia. Ceci renforce l'homogénéité idéologique et compromet davantage la qualité encyclopédique. Le parallèle avec Conservapedia, une alternative conservatrice à Wikipédia lancée en 2006, est instructif. Le projet existe toujours, mais n'a jamais approché la pertinence ni le nombre d'utilisateurs de Wikipédia.

Les risques réglementaires pour xAI et Grokipedia s'accroissent. Partout dans le monde, les gouvernements renforcent la réglementation des systèmes d'IA et des grandes plateformes technologiques. L'UE a introduit des règles complètes pour les applications d'IA à haut risque avec l'AI Act. Les systèmes d'IA fournissant des informations pour la prise de décision publique pourraient être classés comme à haut risque et seraient alors soumis à des exigences strictes en matière de transparence, de documentation et de gestion des risques. Les États-Unis débattent également de la réglementation de l'IA, bien que de manière moins exhaustive que l'UE. L'expansion internationale de Grokipedia pourrait être freinée par la divergence des exigences réglementaires. De plus, des enquêtes antitrust constituent une menace si la plateforme venait à accumuler un pouvoir de marché important. Les liens étroits de Musk avec d'autres plateformes dominantes comme X pourraient être interprétés comme une entente illicite. L'intégration étroite entre X, Tesla, SpaceX et xAI crée des conflits d'intérêts potentiels et des subventions croisées problématiques du point de vue antitrust.

Le scénario le plus probable est donc une coexistence où Wikipédia conserve sa position dominante, tandis que Grokipedia occupe une niche ou s'intègre à d'autres produits d'IA explicable. L'idée que Grokipedia puisse supplanter Wikipédia semble aujourd'hui irréaliste. Trop de problèmes structurels et d'obstacles stratégiques resteraient à surmonter. Un scénario plus réaliste serait celui où Grokipedia serait utilisé comme un outil spécialisé au sein de l'écosystème d'IA explicable, par exemple pour contextualiser les réponses de Grok ou comme source de données pour d'autres applications d'IA. La prétention encyclopédique à l'universalité serait alors abandonnée au profit d'une intégration au concept plus large de stratégie d'IA de Musk. Parallèlement, Wikipédia continuera d'évoluer, utilisant sélectivement les outils d'IA pour soutenir la communauté et défendant son statut de plateforme de connaissances indépendante et collaborative. Les années à venir diront si ce scénario se concrétisera ou si des avancées technologiques imprévues ou des choix stratégiques viendront modifier la donne. Le pari sur le savoir collaboratif humain contre l'intelligence artificielle capitalisée est bel et bien lancé, et son issue aura des conséquences sur l'organisation des connaissances dans les sociétés numériques bien au-delà de l'avenir de ces deux plateformes.

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