Contenus générés par IA : pourquoi la promesse des 90 % inquiète déjà Internet

La question n’est plus de savoir si l’intelligence artificielle produira des contenus en ligne, elle le fait déjà. Textes, images, commentaires, résumés, publicités et réponses automatiques se multiplient à un rythme que les internautes perçoivent parfois sans pouvoir en identifier l’origine. Dans ce contexte, l’idée que 90 % des contenus sur Internet pourraient être créés par IA d’ici 2026 résume une inquiétude croissante : celle de voir le Web devenir plus abondant, mais moins fiable, moins singulier et plus difficile à parcourir.

Cette estimation, avancée dans la publication d’origine publié le 18 mai 2025, mérite toutefois d’être maniée avec précaution. Le « rapport récent » auquel elle est attribuée n’est pas identifié et sa méthode n’est pas détaillée. Impossible, dans ces conditions, de savoir ce qu’il compte exactement comme contenu, ni de vérifier ce chiffre. Son intérêt est donc moins statistique que révélateur : il met des mots sur une transformation concrète de l’écosystème numérique.

Le cap des 90 % : un chiffre frappant, mais une notion difficile à mesurer

Dire que 90 % du contenu en ligne serait produit par une intelligence artificielle suppose d’abord de savoir ce que recouvre le mot « contenu ». Une page rédigée par un journaliste puis résumée avec une IA est-elle un contenu généré par IA ? Un commentaire automatisé sous une vidéo, une fiche produit traduite automatiquement, une image retouchée par un outil génératif et un article entièrement fabriqué par un robot doivent-ils être placés dans la même catégorie ?

Le Web ne forme pas non plus un ensemble facile à compter. Il comprend des sites indexés par les moteurs de recherche, des messageries privées, des forums, des publications éphémères, des bases de données, des plateformes vidéo et une quantité considérable de pages qui ne sont presque jamais consultées. La proportion peut varier radicalement selon que l’on mesure le nombre de publications, leur volume en mots, leur visibilité ou le temps réellement passé par les internautes devant elles.

Le chiffre de 90 % ne doit donc pas être lu comme une mesure établie du Web. Il désigne plutôt un scénario de saturation : à mesure que le coût de production approche de zéro, le volume de contenus publiables peut exploser. Le problème devient alors moins la rareté de l’information que sa sélection.

Depuis 2022, l’IA générative a changé l’échelle de production

Les outils d’IA générative ne sont pas apparus à la fin de 2022. En revanche, la mise à disposition de ChatGPT auprès du grand public à cette période a marqué un tournant dans leur adoption. En quelques secondes, un utilisateur peut demander un plan d’article, une traduction, une série de publications pour les réseaux sociaux, un dialogue, une image ou des dizaines de variantes d’un même message.

Cette facilité d’accès modifie la chaîne de production. Là où il fallait auparavant du temps, des compétences rédactionnelles, des logiciels spécialisés ou une équipe, une seule personne peut désormais produire des volumes importants de textes et de visuels. Pour des usages légitimes, cela peut aider à reformuler un document, adapter une campagne à plusieurs publics, corriger une langue ou préparer un premier brouillon.

Mais la même capacité peut servir à remplir des sites de textes génériques, à créer de faux profils crédibles ou à donner une apparence humaine à des messages automatisés. Les modèles de langage sont particulièrement efficaces pour varier le vocabulaire, adopter un ton conversationnel et répondre à une demande précise. Les repères auxquels les internautes se fiaient, fautes grossières, répétitions identiques, formulations mécaniques, deviennent moins fiables.

L’automatisation n’élimine pourtant pas toute intervention humaine. Il faut choisir les instructions, organiser la diffusion, sélectionner les canaux et, dans de nombreux cas, relire le résultat. La question centrale est donc celle de la responsabilité : qui assume ce qui est publié, qui le vérifie et qui bénéficie de sa circulation ?

La « théorie de l’Internet mort » mélange constat réel et récit spéculatif

La montée des bots a remis en lumière la « Dead Internet Theory », souvent traduite par théorie de l’Internet mort. Cette idée soutient, sous diverses formes, que les échanges humains authentiques seraient progressivement remplacés par des contenus artificiels. Certaines versions vont beaucoup plus loin et prêtent aux gouvernements une stratégie de manipulation de masse par l’IA.

Ces affirmations sur une orchestration générale ne reposent pas, dans la publication d’origine, sur des éléments vérifiables. Elles ne doivent pas être confondues avec un fait établi. Elles prospèrent néanmoins parce qu’elles s’appuient sur une expérience familière : tomber sur des fils de discussion étrangement uniformes, des articles sans auteur identifiable, des comptes qui publient sans relâche ou des images convaincantes sorties de leur contexte.

Il existe une différence essentielle entre deux constats. Le premier est documentable : les plateformes accueillent des bots, du spam et des campagnes d’influence, tandis que l’IA facilite la production de contenus. Le second, l’idée d’un Internet entièrement artificiel et secrètement dirigé, relève d’une généralisation qui ne permet plus d’évaluer les situations au cas par cas.

Prendre au sérieux les manipulations numériques ne commande donc pas de croire toutes les théories sur le sujet. Au contraire, l’esprit critique consiste à réclamer des preuves, à distinguer les mécanismes observables des interprétations et à éviter que la méfiance généralisée ne devienne elle-même un outil de désinformation.

Pourquoi les faux comptes et la désinformation changent d’échelle

Avant les IA génératives, automatiser des messages était déjà possible. Les campagnes de spam ou de propagande pouvaient s’appuyer sur des scripts, des listes de comptes et la répétition d’un même texte. Leur principal défaut était leur visibilité : des messages identiques, mal traduits ou publiés à une cadence inhabituelle finissaient souvent par alerter.

Les outils génératifs abaissent ce seuil. Un acteur malveillant peut demander de nombreuses variantes d’un message, les adapter à des arguments opposés, imiter plusieurs registres de langue ou répondre à des commentaires de manière plus crédible. L’objectif n’est pas forcément de convaincre tout le monde. Il peut suffire de créer du bruit, de semer le doute, d’amplifier artificiellement une controverse ou de faire croire qu’une opinion est plus répandue qu’elle ne l’est réellement.

La désinformation assistée par IA pose aussi un problème de vitesse. Une rumeur peut être reformulée, traduite et déclinée dans plusieurs formats presque instantanément. Lorsqu’une publication joue sur la colère, la peur ou l’indignation, elle bénéficie en outre des mécanismes d’engagement qui favorisent souvent les contenus très commentés ou partagés.

Cela ne signifie pas que chaque message expressif ou chaque compte anonyme est manipulé. Les vrais internautes peuvent être anonymes, se tromper, s’emporter ou reprendre une information inexacte. C’est précisément pourquoi l’analyse doit porter sur un faisceau d’indices : source originale, cohérence des preuves, historique du compte, date, contexte et recoupement par des médias ou organismes fiables.

Les plateformes et les éditeurs face à une responsabilité accrue

Les plateformes numériques ont intérêt à retenir l’attention : plus un contenu est consulté, commenté ou partagé, plus il peut générer de la valeur publicitaire ou commerciale. Cette logique n’a pas commencé avec l’IA. Mais la production massive de contenus rend l’arbitrage entre quantité, qualité et fiabilité encore plus difficile.

Les grandes plateformes disposent de moyens de modération, de détection des comportements automatisés et de signalement. Elles doivent toutefois agir dans un environnement où les erreurs ont un coût : retirer abusivement une publication peut limiter la liberté d’expression, ne rien faire peut laisser prospérer une manipulation. En Europe, le cadre du règlement sur les services numériques renforce notamment les obligations de transparence et la gestion des risques pour certaines plateformes.

Les éditeurs, créateurs et entreprises ont eux aussi un rôle à jouer. Publier un contenu assisté par IA n’exonère pas de vérifier les faits, les citations, les droits associés aux images ou la pertinence de l’information. L’outil peut accélérer une tâche, mais il ne remplace ni une ligne éditoriale ni une responsabilité juridique et éthique.

Comment conserver des repères dans un Web encombré de contenus synthétiques

Face à un flux toujours plus abondant, le réflexe le plus utile n’est pas de chercher à deviner, à chaque lecture, si une IA a été utilisée. Cette origine ne suffit pas à évaluer la valeur d’un contenu. Il vaut mieux s’interroger sur ce qu’il affirme, sur les éléments qui le soutiennent et sur la personne qui le publie.

Quelques gestes simples permettent de réduire le risque d’être trompé :

• remonter à la source primaire d’une affirmation, d’une image ou d’une statistique ;
• comparer l’information avec plusieurs sources indépendantes et reconnues ;
• vérifier la date, le lieu et le contexte d’une publication avant de la partager ;
• se méfier des contenus qui réclament une réaction immédiate ou exploitent fortement la peur et l’indignation ;
• distinguer un fait rapporté, une analyse, un témoignage et une opinion.

La vigilance ne doit pas conduire à l’épuisement. Personne ne peut contrôler chaque publication. En revanche, les contenus qui peuvent avoir des conséquences importantes, sur la santé, le vote, la sécurité, l’argent ou la réputation d’une personne, méritent un niveau de vérification supérieur.

Les communautés privées offriront-elles un refuge ?

La publication d’origine envisage un déplacement vers des espaces plus privés, notamment des communautés sur des services comme Discord. L’idée est compréhensible : dans un groupe plus restreint, les membres se connaissent davantage, les règles peuvent être adaptées et la modération est parfois plus proche des échanges.

Ces espaces ne sont toutefois pas imperméables aux automatisations. Des bots peuvent y être installés, des captures d’écran peuvent circuler hors contexte et des invitations peuvent être utilisées pour infiltrer des communautés. Leur intérêt ne tient pas à une garantie technique d’authenticité, mais à la possibilité de construire des relations de confiance, de fixer des règles claires et de désigner des modérateurs identifiables.

Le risque est également de s’enfermer dans des groupes homogènes où les informations ne sont plus confrontées à d’autres points de vue. Un espace plus intime peut réduire le bruit, sans remplacer la vérification des faits.

Ce qu’il faut surveiller d’ici 2026

Le débat ne se résume pas à une opposition entre création humaine et création artificielle. L’IA peut soutenir des auteurs, rendre certains outils plus accessibles et accélérer des tâches répétitives. Mais elle peut aussi diluer la visibilité des créateurs, fragiliser le modèle économique des médias et inonder les moteurs de recherche de pages sans intérêt.

Les enjeux des prochains mois seront donc très concrets : la capacité des plateformes à limiter les comportements coordonnés, la transparence sur l’usage des outils génératifs, la rémunération et la protection des créateurs, ainsi que l’éducation des internautes à la vérification. Il faudra aussi surveiller la manière dont les moteurs et réseaux choisissent de mettre en avant, ou au contraire d’écarter, les productions de faible qualité.

Le Web ne deviendra pas nécessairement « mort » parce que les IA y prennent une place croissante. Son avenir dépendra davantage des règles, des choix de conception et des habitudes collectives qui détermineront quelle information mérite d’être vue, crue et partagée.