Les vulnérabilités de l'interprétation de l'IA : comment le biais institutionnel pénètre les modèles et comment l'IA l'amplifie

Les vulnérabilités de l'interprétation de l'IA : comment le biais institutionnel pénètre les modèles et comment l'IA l'amplifie. Cet essai examine les vulnérabilités structurelles qui émergent lorsque l'intelligence artificielle devient un interprète principal des événements publics, des politiques et des comportements institutionnels. Plutôt que de considérer les hallucinations, les biais, la dérive conspirationniste et la capture institutionnelle comme des défauts techniques, l'essai les requalifie en échecs dans la production computationnelle de sens. Ces vulnérabilités résultent des schémas institutionnels intégrés dans les données d'entraînement, de la domination de la documentation officielle et des tendances statistiques des modèles linguistiques à grande échelle. À travers des exemples concrets — y compris la police prédictive, la communication gouvernementale, la saturation des livres blancs d'entreprise et la surinterprétation par l'IA d'événements ambigus — l'essai démontre comment les institutions façonnent les sorties de l'IA et comment les systèmes d'IA amplifient ces biais par simplification, normalisation et cohérence narrative. Le résultat est une nouvelle forme d'instabilité interprétative dans laquelle le sens devient fabriqué, déformé, instable ou contrôlé institutionnellement. L'essai soutient que, à mesure que les systèmes d'IA médiatisent de plus en plus la compréhension publique de la gouvernance, ces vulnérabilités interprétatives deviennent des risques pour la légitimité. Des cadres diagnostics indépendants sont nécessaires pour stabiliser le sens, fournir des frontières conceptuelles et empêcher les récits institutionnels de réintégrer le discours public par les systèmes computationnels. Ce travail contribue aux discussions émergentes sur la gouvernance de l'IA, l'autorité interprétative et l'extériorisation du sens à l'ère post-web. Mots-clés : interprétation de l'IA ; hallucination ; biais institutionnel ; dérive conspirationniste ; autorité interprétative ; médiation algorithmique ; gouvernance ; confiance publique ; capture institutionnelle ; stabilité du sens