Contexte du phénomène
Depuis plusieurs mois, 404 Media reçoit un flux croissant de courriels dont le point de départ est une conversation avec ChatGPT. L’exemple le plus récent décrit un utilisateur russe dont le compte Instagram a été suspendu après 13 ans d’activité. Après avoir interrogé le chatbot, il a reçu la recommandation explicite d’adresser un mail à jason@404media.co. Des cas similaires ont été observés avec un peintre italien, un client Verizon et un entrepreneur américain confronté à des dysfonctionnements de ChatGPT lui-même. L’article indique que les messages sont souvent copiés‑collés depuis les réponses du modèle, parfois enrichis de captures d’écran ou de PDF fournis par les utilisateurs.
Mécanisme de recommandation de ChatGPT
ChatGPT génère ses réponses à partir d’un vaste corpus de textes publics, incluant des articles de presse et des bases de données de contacts journalistiques. Lorsqu’un utilisateur demande une solution à un problème de support, le modèle tente de proposer une action « pratique ». En l’absence d’une adresse de support officielle, il peut sélectionner un média spécialisé dans la technologie, comme 404 Media, en se basant sur la proximité sémantique entre les mots clés « tech », « investigation », « privacy ». Cette sélection n’est pas le résultat d’une intégration d’API de support, mais d’une simple association statistique, ce qui explique l’apparition fréquente du même média dans des contextes très différents.
Implications pour le journalisme et le support technique
Le flux d’« tips » générés par l’IA crée une charge supplémentaire pour les rédacteurs qui doivent filtrer les demandes. Certaines d’entre elles, comme la plainte contre Instagram, peuvent révéler des problèmes systémiques et justifier une enquête. D’autres, comme le problème de signal « SOS » sur un iPhone, relèvent d’un support client classique et ne constituent pas un sujet d’intérêt public. Le fait que le chatbot rédige même le texte du courriel augmente le risque de duplication et de perte d’authenticité, rendant plus difficile la vérification de la véracité des faits présentés.
Limites et risques associés
Le processus repose sur des données d’entraînement qui ne sont pas à jour et ne reflètent pas les politiques de support actuelles de Meta, OpenAI ou Verizon. Ainsi, les recommandations peuvent être erronées ou conduire les usagers à divulguer des informations sensibles à des tiers non autorisés. De plus, l’absence de traçabilité du raisonnement du modèle empêche d’identifier pourquoi 404 Media est souvent privilégié, ce qui soulève des questions de biais algorithmique. Enfin, la multiplication de ces échanges crée un bruit informationnel qui peut masquer les véritables incidents de sécurité ou de conformité, réduisant l’efficacité des investigations journalistiques.
