Une étude de Five Blocks, une entreprise spécialisée dans la gestion de la réputation numérique, a révélé que les plateformes d’IA peuvent donner des impressions très différentes des grands projets de centres de données aux États-Unis. La recherche a examiné les réponses de huit moteurs d’IA au sujet de 25 projets, notamment des aménagements de Microsoft, Meta et Amazon.

Pour l’étude, les chercheurs ont posé chaque jour à chaque plateforme, tout au long du mois de septembre 2026, deux questions : « Parlez-moi de [project] » et « À quels défis [project] est-il confronté ? » Aucune des 1 200 descriptions générales évaluées n’a été jugée négative. En revanche, 55 % des réponses portant sur les difficultés des projets ont été classées comme négatives.

Les résultats différaient aussi sensiblement d’une plateforme à l’autre. Selon Five Blocks, Google AI Mode a répondu négativement à la question sur les difficultés dans 88 % des cas, contre 6 % pour ChatGPT. Les réponses variaient également selon les projets : plus de 80 % des réponses axées sur les difficultés concernant Project Matador de Fermi America, Hyperion de Meta, Stargate et Lighthouse de Vantage ont été jugées négatives. Les réponses négatives au sujet de Project Rainier d’Amazon et du projet Fairwater de Microsoft à Atlanta représentaient environ 20 % des cas ou moins.

Les projets de Microsoft ont également donné des résultats différents, bien qu’ils aient le même promoteur. Selon l’étude, le taux de réponses négatives concernant son aménagement à Atlanta était d’environ une sur cinq, tandis que celui de son projet dans le Wisconsin approchait les sept sur dix. Five Blocks a également indiqué que Copilot avait affirmé à tort que le projet Fairwater Wisconsin n’existait pas, et ce jusqu’au 24 septembre.

Une étude distincte, publiée le 2 novembre, s’est intéressée à la manière dont les moteurs d’IA parlent des centres de données et des communautés voisines. Five Blocks a posé six questions sur les centres de données à huit plateformes et a comparé les réponses à celles portant sur d’autres projets énergétiques et d’infrastructure. L’étude a classé 83 % des réponses sur les centres de données et leurs voisins comme des critiques unilatérales, soit le même résultat que pour les oléoducs et gazoducs, et un chiffre supérieur aux 35 % relevés pour les fermes solaires.

Les chercheurs ont également constaté que sept réponses sur dix concernant les retombées économiques des centres de données comportaient un contre-argument. Environ deux tiers des réponses au sujet des centres de données et des communautés voisines mentionnaient des incitations fiscales, tandis que près d’un quart évoquaient des accords de confidentialité. ChatGPT était la seule plateforme de cette étude dont les réponses sur les préoccupations des communautés étaient, selon Five Blocks, systématiquement équilibrées.

Les résultats n’établissent pas que les réponses négatives sont inexactes : des questions sur les difficultés peuvent légitimement amener à parler de la demande en électricité, de la consommation d’eau, de l’opposition locale et des coûts d’infrastructure. Ils montrent toutefois que la formulation d’une question et le choix de la plateforme d’IA peuvent influencer l’impression reçue par les utilisateurs.

Five Blocks recommande de comparer les réponses entre plateformes et de demander aux outils d’IA de distinguer les faits confirmés des estimations, de préciser si les affirmations proviennent des promoteurs ou de sources indépendantes, et de fournir des liens vers les documents originaux. Pour obtenir des détails sur un projet envisagé, l’étude invite également les utilisateurs à consulter les documents locaux d’urbanisme, les dossiers déposés auprès des services publics et les comptes rendus d’audiences publiques, plutôt que de se fier uniquement à un résumé généré par l’IA.

Sources: Tom's Guide.