Analyse Post-Électorale des Démocrates de 2024 : Indices d’une Génération d’IA Malaisée

Le rapport tant attendu analysant l’échec du Parti démocrate aux élections de 2024 vient finalement d’être publié, mais il est truffé d’erreurs.

Sous la pression croissante de rendre le document public, Ken Martin, le président de la Convention nationale démocrate, a finalement cédé et partagé un projet “non terminé” avec CNN.

Malgré le fait que Martin ait informé CNN que le rapport n’était pas prêt pour être diffusé — après deux années de préparation — il semblerait qu’il ait estimé que le spectacle créé par ce retard était désormais plus embarrassant que celui qui aurait résulté d’un partage immédiat du document, comme promis en 2024.

Effectivement, le rapport laisse à désirer. Il manque de références et regorge d’erreurs, dont beaucoup ressemblent à des hallucinations générées par des modèles de langage comme ChatGPT. Bien qu’il soit normal de rencontrer quelques incohérences dans un brouillon, certaines d’entre elles soulèvent des questions sur leur inclusion initiale.

Prenons l’exemple de l’analyse du scrutin gubernatorial en Caroline du Nord : CNN souligne que le rapport mentionne à tort le candidat républicain Mark Robinson en précisant qu’il a remporté 45 % et 42,7 % des voix. Or, aucune de ces deux informations n’est exacte ; il a en réalité obtenu 40,1 % des voix lors de sa défaite face au candidat démocrate Josh Stein.

De nombreuses fautes de frappe émaillent le document, comme celle du nom de l’ancien gouverneur du Kentucky, Matt Bevin, écrit « Matt Brevin », et celle de l’ancien gouverneur du New Jersey, « John » Corzine, dont le prénom est incorrectement orthographié avec un “h”.

Le rapport présente également des analyses contradictoires. Concernant le candidat démocrate de l’État de Washington, Bob Ferguson, certaines sections du texte le louent pour avoir « proposé un programme axé sur l’accessibilité au logement, la réduction des coûts pour les familles et l’amélioration de la sécurité publique ».

Cependant, plus loin dans le texte, Ferguson est critiqué pour avoir sous-performé par rapport à la candidate présidentielle Kamala Harris. Bien qu’il ait remporté son scrutin alors que Harris a perdu, le document souligne que « Ferguson a sous-performé dans les bastions démocrates », soulevant ainsi des doutes quant à l’idée que « le sentiment anti-Trump suffisait à mobiliser les électeurs ».

Cette critique concernant Harris semble élogieuse, mais elle contredit directement l’assertion précédente qui indiquait que Ferguson avait gagné grâce à son programme centré sur l’accessibilité.

On ne sait pas si ces incohérences résultent de l’utilisation de l’intelligence artificielle. En effet, les modèles de langage ont souvent du mal à fournir des chiffres exacts et leur capacité à maintenir un récit cohérent dans des textes longs est souvent limitée, ce qui pourrait expliquer les contradictions observées dans la campagne électorale de Ferguson.

Le DNC n’a pas encore réagi à la demande de Futurism concernant l’emploi de l’intelligence artificielle dans la rédaction du rapport. Étant donné le temps qu’ils ont mis à publier cette analyse, il est difficile de prédire si nous aurons un jour une réponse — ou si les acteurs démocrates tireront des leçons de l’échec de 2024.

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