Créer un Chatbot semble aujourd’hui simple : on connecte un modèle de langage, on lui ajoute quelques garde-fous, et l’outil peut dialoguer avec le public.
Mais la réalité est tout autre. Les ingénieurs en intelligence artificielle affrontent un défi d’une ampleur rarement évoquée : comment filtrer et encadrer le langage d’une IA dans une société en constante mutation ?
Les technologies progressent à grande vitesse, mais les valeurs, les tabous, les sensibilités et les cadres juridiques évoluent encore plus vite. Ce décalage rend la conception des filtres de conversation, ces systèmes qui empêchent une IA/Chatbot de produire des propos inappropriés, discriminatoires ou illégaux, extrêmement complexe.

 

Un langage sous tension : l’ère du politiquement correct permanent

• Jamais la langue n’a été autant chargée de valeurs sociales et politiques. Les mots ne sont plus neutres : ils renvoient à des identités, à des luttes, à des sensibilités collectives. Ce qui était acceptable hier ne l’est plus nécessairement aujourd’hui. Les Chatbots, qui s’expriment en langage naturel, doivent donc naviguer dans un environnement linguistique mouvant, où chaque mot peut potentiellement être source de malaise ou de polémique. Concrètement, cela signifie que les filtres de langage ne peuvent plus se limiter à bannir des insultes ou à censurer des termes sensibles. Ils doivent comprendre le contexte; ce qui suppose une modélisation extrêmement fine des intentions, des nuances culturelles et de la réception sociale d’un message. Une phrase ironique, une citation, une question provocatrice peuvent être interprétées de multiples façons selon le public. Ce relativisme du sens rend le filtrage algorithmique presque impossible à automatiser sans générer d’erreurs.

 

Les valeurs sociétales évoluent plus vite que les modèles

• Les systèmes d’IA sont entraînés sur des volumes massifs de données textuelles : livres, articles, forums, réseaux sociaux. Mais ces données reflètent la société d’hier. Les modèles linguistiques portent donc, par essence, une vision du monde datée. Or, les débats sociétaux sur le genre, la diversité, la sexualité, le rapport au travail, la religion ou la sensibilité politique, évoluent à une vitesse fulgurante. Chaque mise à jour des filtres doit donc intégrer de nouvelles sensibilités, parfois contradictoires d’un pays à l’autre ou d’une génération à l’autre. Un mot neutre dans une culture peut être considéré comme offensant dans une autre. Une blague jugée acceptable sur un réseau social américain peut être perçue comme déplacée en Europe. Cette instabilité du consensus moral constitue aujourd’hui l’un des plus grands défis du filtrage linguistique automatisé.

 

La technique à la poursuite de la nuance

• Un filtrage trop strict rend le Chatbot froid, aseptisé, incapable d’humour ou de nuance.Sur le plan technique, les concepteurs d’IA se heurtent à une double contrainte : il faut protéger sans censurer, filtrer sans appauvrir. À l’inverse, un filtrage trop permissif l’expose à la production de propos choquants, voire illégaux. Les systèmes de filtrage modernes reposent sur des architectures hybrides combinant règles linguistiques, apprentissage supervisé, reconnaissance de contexte et modération en temps réel. Mais aucune solution n’est parfaite : le langage humain, mouvant et ironique, défie la logique binaire du “ autorisé/interdit ”. Certains acteurs tentent de créer des filtres “ adaptatifs ”, capables d’apprendre en fonction des retours des utilisateurs et du contexte conversationnel. Mais ces approches posent d’autres problèmes : elles exigent une surveillance constante, une supervision humaine et une capacité d’explication que les modèles actuels peinent à fournir.

 

Le poids de l’éthique et du droit

• À cette complexité linguistique s’ajoute une complexité réglementaire. Le RGPD (Règlement général sur la protection des données) impose un strict encadrement des données utilisées pour entraîner les modèles et régit la manière dont une IA peut stocker ou réutiliser les échanges des utilisateurs. Mais la nouvelle étape est désormais le AI Act, règlement européen visant à classer les systèmes d’IA selon leur niveau de risque et à imposer des obligations de transparence, de traçabilité et de contrôle humain. Les entreprises doivent s’assurer que leurs systèmes respectent la non-discrimination, la liberté d’expression et le droit à la vie privée  autant de principes parfois contradictoires dans la pratique.Un Chatbot mal filtré ne met donc pas seulement en jeu l’image d’une marque : il peut désormais engager sa responsabilité juridique. Comment garantir la neutralité d’un modèle sans effacer la diversité des opinions ? Comment protéger l’utilisateur sans tomber dans une forme de censure algorithmique ? Ces dilemmes éthiques n’ont pas de solution simple.

 

Une question politique autant que technologique

• Au fond, la question du filtrage des IA n’est pas uniquement technique : elle reflète une interrogation beaucoup plus large sur la place du langage dans la société contemporaine. Les Chatbots, en dialoguant avec des millions d’individus, deviennent des acteurs culturels. Ils véhiculent des représentations, des normes et des valeurs. Leur filtrage n’est donc pas seulement une opération de sécurité : c’est un acte politique, une manière de dire ce que la société considère comme acceptable — et ce qu’elle rejette. Cette responsabilité nouvelle impose de repenser la gouvernance de l’IA. Elle suppose un dialogue entre ingénieurs, juristes, linguistes, sociologues et citoyens. Faute de quoi, les filtres resteront des patchs techniques incapables d’intégrer la complexité du monde qu’ils prétendent modéliser.

 

Ce que retiennent les managers et chefs de projet en IA/chatbots : la neutralité impossible

• Les filtres des IA se trouvent aujourd’hui à la croisée de toutes les tensions : entre innovation et régulation, liberté et responsabilité, universalité et diversité culturelle.

• Chaque mise à jour technique devient un arbitrage moral.

• Face à l’évolution rapide des valeurs et des discours, la neutralité totale n’existe plus : toute ligne de filtrage traduit une vision du monde.

• Le véritable défi des concepteurs de Chatbot n’est donc plus seulement d’apprendre aux machines à parler, mais de leur apprendre à se taire à bon escient, sans jamais faire taire la richesse du langage humain.

​

​