L’essentiel
- Selon le magazine Time, Donald Trump a passé des heures à discuter avec Grok, le chatbot de Musk, lors d’une rencontre secrète avec Elon Musk en décembre 2025.
- Il lui a notamment demandé comment les Vénézuéliens réagiraient à la capture de leur président : Grok a répondu que Nicolás Maduro était un dictateur profondément impopulaire et que beaucoup fêteraient sa chute.
- L’invasion a eu lieu le 3 janvier ; d’après la source de Time, Trump en est ressorti convaincu que Grok était ingénieux.
- En juin, le responsable de l’IA du Pentagone a déclaré que l’armée avait utilisé Gov Grok pour déployer et frapper des cibles pendant la guerre en Iran.
Décembre 2025, une rencontre privée, et un président américain qui demande à Grok, le chatbot de son ami Elon Musk, comment les Vénézuéliens accueilleraient la capture de Nicolás Maduro. La réponse du modèle était raisonnable, et c’est précisément cela qui trouble : rien ne distingue un bon conseil d’une évidence bien tournée.
Une prédiction facile, validée par les faits
Annoncer que les habitants d’un pays fêteraient la chute d’un dictateur impopulaire ne demande aucun renseignement secret. Rien, dans le compte rendu de Time, n’indique que Grok ait disposé d’autre chose que ce que tout le monde pouvait lire. Quelques mois plus tôt, en septembre, Trump avait commencé à ordonner des frappes contre des bateaux vénézuéliens accusés de trafic de drogue, et The Atlantic rapportait que des internautes interrogeaient déjà Grok sur ces frappes et sur le climat politique du pays.
Quand les célébrations ont bien eu lieu après l’invasion du 3 janvier, Trump aurait conclu que le chatbot était ingénieux. Une prévision plausible, confirmée une fois, devient ainsi une preuve de compétence. Or un modèle de langage (un système entraîné à produire la suite la plus probable d’un texte) qui devine un résultat probable ne prouve rien sur sa fiabilité. Il aurait fallu connaître ses échecs, pas seulement ce succès.
Un conseiller qui ne laisse aucun dossier
Les faits établis sont minces. Un témoin anonyme a parlé à Time. Nous ignorons le détail des questions posées, la réponse complète de Grok, et le poids exact de cet échange dans la décision d’attaquer. Rien ne permet d’écrire que le chatbot a déclenché l’opération, et personne ne le prétend.
L’absence de trace n’en est pas moins gênante. Un conseiller humain laisse des notes, des mémos, une hiérarchie qui peut le contredire. Ici, la conversation s’est tenue lors d’une rencontre privée, avec un outil détenu par quelqu’un qui avait quitté le Department of Government Efficiency (DOGE) environ sept mois plus tôt. Qui conserve les échanges ? Quelle version du modèle répondait ? Aucun élément public ne le dit.
Du salon à l’état-major
L’anecdote prendrait moins de relief si Grok restait cantonné à des conversations de salon. Ce n’est pas le cas : en juin, le responsable de l’IA du Pentagone a affirmé que l’armée avait utilisé Gov Grok pour déployer et frapper des cibles pendant la guerre en Iran. Grok n’est pas le seul modèle au service du Département de la Défense. OpenAI a aussi un accord, et Anthropic négocie depuis des mois la manière dont ses modèles peuvent servir au renseignement militaire et à la guerre moderne.
Cette semaine, le Pentagone a annoncé que Musk et Palmer Luckey, le fondateur d’Anduril, codirigeraient une étude sur la manière dont les technologies avancées sont, et peuvent être, utilisées sur les champs de bataille. Le fournisseur d’un des outils en service participe donc à l’évaluation de leurs usages. Le cadre d’audit dépend en partie de celui qui vend.
Tracer chaque conseil, comme on archive un mémo
Vous n’avez pas besoin de commander une armée pour être concerné. Toute organisation qui laisse un agent ou un assistant éclairer une décision (recrutement, investissement, crise) reproduit à petite échelle la situation décrite par Time. Quelques réflexes découlent de l’épisode :
- journaliser les requêtes, les réponses et la version du modèle, comme on classe un mémo ;
- poser la même question à un second modèle, et consigner les désaccords ;
- noter les prévisions du modèle avant l’événement, puis les comparer au résultat, y compris quand il se trompe ;
- nommer la personne qui signe la décision, pour que le chatbot ne devienne jamais l’auteur implicite.
Le jour où un conseil de ce type se révélera faux, quelqu’un devra expliquer ce que le modèle avait dit et pourquoi on l’a suivi. Sans archive, cette explication restera une affaire de témoignages.
Mon avis
Un modèle qui a raison une fois devient le pire des conseillers, parce qu’on arrête de lui poser la question suivante. Trump semble avoir retenu la soirée de janvier où les foules ont fêté la chute de Maduro ; rien n’indique que quelqu’un tienne le registre des fois où un chatbot se trompe. Tant que ces conseils ne sont ni archivés ni contestés, nous jugerons leur fiabilité sur leurs seuls succès, et c’est le meilleur moyen de leur confier un jour une décision qu’ils ne méritent pas.
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