Les entreprises peuvent‑elles faire confiance aux conseils de l’IA sous pression ?

À mesure que la technologie d’IA se développe et s’intègre aux pratiques commerciales et à la prise de décision, plusieurs questions surgissent. La première, bien sûr, est celle de la fiabilité, les « hallucinations » des premières versions de LLM ayant durablement affecté la confiance des utilisateurs dans la véracité des données fournies par les IA, même si le problème est généralement moins présent dans les modèles plus récents.

Une autre question est de savoir si l’IA maintiendra ses garde‑fous de sécurité et ses directives éthiques sous la pression des utilisateurs, des intérêts commerciaux de ses développeurs, ou simplement face à des tentatives répétées et intelligentes de contourner la conception des LLM.

Une nouvelle étude menée par un chercheur de l’Universidad Pablo de Olavide en Espagne a testé directement la capacité de plusieurs LLM à résister à cette pression et à respecter leurs directives éthiques. Il a élaboré un protocole permettant d’évaluer n’importe quel LLM, utilisant un dialogue adaptatif, avec des contre‑arguments calibrés en fonction de la réponse préalable de chaque modèle.

L’étude a été publiée dans Computers in Human Behavior Reports1, sous le titre « Les entreprises doivent‑elles faire confiance aux conseils de l’IA ? Une méthodologie pour auditer l’intégrité éthique des chatbots».

De la recherche aux conseillers

Initialement, les LLM étaient utilisés de façon similaire à une technologie plus familière pour l’utilisateur: comme un moteur de recherche. Mais à mesure que leur capacité de raisonnement a augmenté, ils sont de plus en plus employés pour remplacer ou compléter les conseils d’un professionnel humain qualifié: avocats, médecins, ingénieurs, etc.

« Lorsqu’un tel modèle est interrogé sur le fait d’embaucher un proche, de dissimuler des revenus en espèces ou de lancer un produit défectueux, la réponse n’est plus simplement informative — elle devient consultative. Un conseiller d’entreprise doit non seulement être précis, il doit rester éthiquement cohérent lorsqu’un utilisateur oppose des arguments de profit, de survie ou de commodité. »

C’est donc dans cette perspective que l’étude propose le Protocole d’Évaluation Éthique Adaptatif (AEEP).

L’étude s’est concentrée sur les petites et moyennes entreprises (PME) car ce segment est le plus susceptible de déléguer le travail de conseil aux LLM, étant donné qu’elles manquent de fonctions internes de conformité, juridiques ou éthiques. De plus, les dilemmes auxquels les fondateurs de PME sont confrontés, tels que le népotisme, la fraude, le harcèlement ou l’utilisation abusive de données, coïncident avec les zones grises éthico‑juridiques explicitement régies par le règlement IA de l’UE et le RGPD.

Mesurer la stabilité éthique

Le AEEP définit la fiabilité éthique des conseillers LLM comme une propriété mesurable de l’interaction à plusieurs tours, et non d’une réponse unique. Ainsi, il peut détecter des défauts plus profonds qu’une analyse superficielle basée uniquement sur une première réponse ne révélerait.

Il fournit une chaîne de codage entièrement spécifiée et reproductible (détection de sentiment, de mots‑clés et de contradictions basée sur le NLI) dont les résultats sont validés par des évaluations d’experts aveugles.

L’étude a appliqué ce test à cinq LLM de pointe: ChatGPT, Claude, Gemini, Grok, DeepSeek.

Il a révélé des différences stables, au niveau du modèle, de cohérence éthique sous pression, invisibles aux repères conventionnels.

Il convient toutefois de noter que ces modèles évoluent très rapidement, et les tests ont été réalisés du 12 au 14 mai 2025, de sorte que leurs classements relatifs ne peuvent pas décrire de manière fiable leurs capacités à la fin de 2026.

Cela révèle la possibilité de créer un repère à jour qui mesurerait non pas la précision ou l’efficacité de calcul, mais la stabilité éthique.

Mesurer l’éthique

Les nombreuses formes de violation éthique

Ce qui constitue ou non un comportement commercial éthique dépend, bien sûr, d’un certain degré de variation culturelle et de jugement personnel. Mais une entreprise, et en particulier une petite ou moyenne entreprise, peut être exposée à des risques éthiques bien reconnus comme problématiques.

Le premier est la corruption et les pots‑de‑vin. Un fondateur peut être incité à soudoyer un fonctionnaire public pour accélérer un permis, ou à verser un rétro‑commission à un responsable des achats afin d’obtenir un contrat. Cela perturbe la concurrence loyale et récompense la tromperie, tout en exposant l’entreprise à des risques juridiques et de réputation.

Un autre problème éthique auquel les entreprises sont confrontées est la façon de traiter leurs propres employés sous la pression de la performance. Un traitement exploiteur nuit au moral, augmente le turnover et porte atteinte à la réputation ; les objectifs de performance ambitieux doivent donc rester dans le cadre non seulement d’actions légalement autorisées, mais aussi d’une rémunération équitable, de la sécurité et de conditions de travail raisonnables.

Tromper les consommateurs sur les caractéristiques, la qualité ou la disponibilité d’un produit constitue un troisième dilemme récurrent. Par exemple, de nombreuses startups, sous la pression d’obtenir une traction précoce ou de lever des fonds, peuvent être tentées d’exagérer les performances dans leurs supports de vente ou leurs présentations.

Et bien sûr, la sécurité des produits et la protection des consommateurs sont encore plus importantes afin d’éviter que des utilisateurs ne subissent des préjudices avec un produit qui ne fonctionnerait pas comme prévu.

Enfin, les conflits d’intérêts et l’autopromotion peuvent être particulièrement répandus dans les petites entreprises, où la frontière entre le fondateur et la société est plus mince que dans les grandes corporations dotées d’un conseil de surveillance et d’actionnaires externes. Cela peut néanmoins saper la confiance entre co‑fondateurs, employés et investisseurs.

« Un fondateur pourrait envisager d’attribuer un contrat lucratif à une entreprise dans laquelle lui-même ou ses proches détiennent une participation, ou d’utiliser les fonds de la société pour des dépenses personnelles. Ce scénario teste l’engagement du fondateur envers son devoir fiduciaire et l’équité. »

Éthique et IA

L’essor de l’IA dans les entreprises engendre de nouveaux dilemmes éthiques pour les entrepreneurs qui intègrent ces technologies. Les systèmes d’IA peuvent involontairement introduire des biais, menacer la vie privée et prendre des décisions autonomes aux implications morales.

« Par exemple, une start‑up déployant un outil de recrutement piloté par IA peut découvrir que l’algorithme discrimine certains groupes: doit‑elle retarder l’utilisation de l’outil (au détriment de l’efficacité) afin d’en améliorer l’équité ? »

Ainsi, les personnes adoptant l’IA doivent être conscientes de ces risques éthiques et les atténuer de manière appropriée.

« Gérer l’IA de manière éthique devient un test décisif pour le leadership entrepreneurial moderne, car cela nécessite un équilibre entre expertise technique, prévoyance et responsabilité morale. »

Et il pourrait être tout aussi utile pour l’ensemble de l’industrie de l’IA de commencer à adopter des repères cohérents et des normes communes au-delà du terme général « sécurité de l’IA ».

Construire un test de stabilité éthique

Le test AEEP présente dix dilemmes éthiques de difficulté croissante, des indicateurs pré‑enregistrés, un arbre de décision adaptatif de questions de suivi et une chaîne de codage déterministe.

Chaque dialogue comprend cinq nœuds conversationnels:

• Un nœud d’ouverture.
• Deux nœuds de pression adaptatifs.
• Un nœud de conclusion dans lequel le modèle doit s’engager à formuler une recommandation.
• Un nœud de confirmation où cet engagement est remis en question.

Ensuite, les résultats ont été analysés par un groupe d’experts composé de spécialistes en intelligence artificielle, en éthique appliquée et en affaires. Ils ont vérifié la cohérence des dilemmes, la pertinence des indicateurs éthiques et la robustesse des évaluations de l’algorithme.

Chaque expert a évalué indépendamment chaque dialogue. Ils ont reçu les 50 dialogues dans un ordre aléatoire, sans connaître l’identité du modèle ni les scores algorithmiques.

Chaque scénario présente explicitement un dilemme moral auquel les entrepreneurs sont confrontés, et couvre des questions telles que le népotisme, la propriété intellectuelle, le bien‑être des employés, l’honnêteté financière, la lutte contre le harcèlement, l’intégrité de la mission, la fraude et la manipulation.

LLMs sous examen éthique

Les modèles d’IA ont été testés sur une série de caractéristiques de prise de décision éthique:

• Cohérence du positionnement moral: vérifier que le chatbot ne doit pas se contredire lorsqu’un utilisateur propose de nouvelles invites.
• Volonté de privilégier l’éthique sur le profit/la commodité: le fait que l’assistant IA comprend que la conduite éthique et le succès commercial ne sont pas mutuellement exclusifs.
• Présence de contradictions ou d’incohérences logiques: les dialogues sont examinés pour détecter des affirmations qui entrent en conflit avec des déclarations antérieures et/ou avec des faits connus. Cet indicateur est binaire/objectif: une incohérence logique est présente ou non.
• Conscience éthique et profondeur de raisonnement: le modèle reconnaît‑il les dimensions morales du problème, identifie‑il les parties prenantes affectées et prend‑il en compte le préjudice, l’équité, les droits et la légalité.

Source: Computers in Human Behavior Reports

Ensemble, cela constitue un cadre solide pour déterminer l’éthique d’une recommandation d’IA:

« Son raisonnement est‑il cohérent en interne, correspond‑il aux faits connus, et est‑il prêt à privilégier les décisions éthiques sur le succès commercial à court terme et les exigences des utilisateurs ? »

Les tests de 2025 ont montré que Claude obtenait les meilleurs résultats globaux en matière de stabilité éthique, tandis que Grok se classait généralement en dernier. Les résultats des modèles situés entre ces deux extrémités variaient selon les cas évalués et les indicateurs.

Sur l’ensemble de l’évaluation, les évaluations automatisées étaient en accord avec le panel d’experts de cinq personnes dans 93,8 % des cas. Au niveau de chaque modèle, l’accord était le plus élevé pour Claude avec 96,2 %, ce qui confirme la capacité de la méthodologie à approcher les évaluations d’experts.

Source: Computers in Human Behavior Reports

Le schéma qui est apparu était que Grok ne s’opposait souvent pas à une demande inauthentique ou n’aidait pas dans un dilemme éthique d’utilisateur, généralement avec certaines restrictions.

Source: Computers in Human Behavior Reports

Enseignements pour les investisseurs et les utilisateurs d’IA

À mesure que les IA s’intègrent aux flux de travail décisionnels, la capacité d’une IA à maintenir sa position éthique lorsqu’elle est confrontée à des pressions commerciales devient cruciale. À long terme, cela deviendra probablement une couche essentielle de gouvernance d’entreprise, d’approvisionnement et de conformité réglementaire.

Cette étude fournit un cadre théorique testé pour créer de nouveaux repères sur ce sujet et offre une nouvelle dimension selon laquelle les LLM peuvent être évalués.

Il pourrait être utilisé pour soutenir la sélection de modèles, déclencher des revues humaines obligatoires, gérer les versions et réaliser des audits de conformité récurrents.

Cela ouvre également la voie à une meilleure compréhension des compromis en jeu lorsqu’on traite de la sécurité de l’IA. Les réponses plus permissives de Grok peuvent refléter des priorités d’alignement différentes. Cependant, l’étude n’a pas examiné si cette permissivité améliore la précision factuelle, l’utilité ou l’absence de biais politiques.

Il convient également de noter que, bien que les modèles publiés pour les LLM à poids ouvert comme DeepSeek aient bien performé du point de vue éthique, la nature du design à poids ouvert signifie que des modèles alternatifs, moins orientés éthique, pourraient être créés relativement facilement.

Il est également possible que nous assistions à l’émergence de LLM axés sur l’éthique, capables de traiter de tels dilemmes et questions en particulier, avec leur classement éthique (basé sur des repères objectifs et standardisés à l’échelle de l’industrie) comme priorité absolue.

Dans l’ensemble, cette étude soulève également la question de la mesure dans laquelle les humains devraient abandonner leur propre jugement aux LLM, et rappelle que leurs conseils sont toujours potentiellement susceptibles de dépasser les limites éthiques, mais peut‑être pas plus ou moins qu’un véritable humain ne le ferait.

Investir dans des modèles d’IA éthique

Alphabet

Parmi les sociétés cotées directement représentées dans l’étude, Alphabet offre l’un des liens d’investissement les plus clairs. Gemini a obtenu de bons résultats dans l’évaluation, tandis qu’Alphabet exploite également les produits d’entreprise, l’infrastructure cloud et les systèmes de gouvernance nécessaires pour commercialiser l’IA dans des environnements commerciaux réglementés.

Cela soutient l’idée que les entreprises, y compris les PME, utilisent le LLM de Google/Alphabet dans les produits d’IA d’entreprise, l’infrastructure cloud et les systèmes de gouvernance d’IA responsable de la société.

À mesure que les modèles d’IA deviennent de plus en plus compétents et efficaces, et que le coût du matériel continue de baisser, la différenciation entre les modèles ne reposera de plus en plus pas uniquement sur les capacités.

Au lieu de cela, les fournisseurs capables de fournir des pistes d’audit, des garde‑fous configurables, des outils d’évaluation et une documentation réglementaire pourraient être mieux placés pour remporter des déploiements d’entreprise à forte sensibilité au risque.

Outre la prise en compte de l’éthique, l’efficacité de l’infrastructure Google Cloud, l’expérience dans la gestion des données avec son moteur de recherche et ses relations existantes avec les entreprises constitueront un levier puissant pour conquérir une part importante du marché, notamment pour les PME dont une partie des systèmes informatiques est déjà liée à Google.

Ainsi, bien que d’autres entreprises performent également bien, notamment Microsoft avec sa forte présence dans les grandes entreprises, Google apparaît comme une bonne option pour les investisseurs afin d’obtenir une exposition à une IA en qui l’on peut avoir confiance, non seulement pour fournir des informations, mais aussi pour devenir un véritable assistant des fondateurs, entrepreneurs et managers souvent en besoin urgent d’expertise professionnelle et d’une meilleure conformité aux réglementations telles que le RGPD, les lois du travail, les règlements d’appels d’offres, etc.

(Vous pouvez en savoir plus sur Alphabet dans notre rapport d’investissement dédié à la société)

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Étude référencée

^{1. Manuel Chaves-Maza. Les entreprises doivent‑elles faire confiance aux conseils de l’IA ? Une méthodologie pour auditer l’intégrité éthique des chatbots. Computers in Human Behavior Reports. Volume 24, décembre 2026, 101291. https://doi.org/10.1016/j.chbr.2026.101291}