ENTRETIEN EXCLUSIF. La présidente du gendarme français des télécoms, Laure de la Raudière, nous dévoile les résultats de son rapport sur l'IA générative et la neutralité du net. Et appelle à se saisir des réglementations existantes pour éviter que les Big Tech verrouillent les utilisateurs dans leur écosystème.
L'Autorité de régulation des télécoms (Arcep) publie ce 14 janvier un rapport sur les défis que l'IA générative pose au principe de la neutralité du net. Sa présidente Laure de la Raudière le présente ce soir, lors d'un événement à Bruxelles. Elle nous en présente les grandes lignes.
LATRIBUNE - Vous célébrez aujourd'hui à Bruxelles les dix ans de la neutralité du net. Ce règlement doit-il être mis à jour face à l’adoption rapide des IA génératives ?
LAURE DE LA RAUDIERE : Aujourd'hui le règlement internet ouvert impose des obligations au fournisseur d'accès internet comme la non discrimination du trafic. Mais il y a depuis longtemps d'autres intermédiaires qui se placent entre l'utilisateur et les contenus comme les moteurs de recherche, les réseaux sociaux ou les terminaux. C’est la raison pour laquelle l’Arcep a toujours défendu que ce principe d'ouverture s'applique à tous ces acteurs. C’est aussi vrai pour les services d’IA générative. Il n’y a pas besoin de modifier le texte qui est bien écrit mais il faut réaffirmer ce principe.
Qu’entendez-vous par « réaffirmer ce principe »?
Il s’agit d’adopter une position politique au sens noble : rappeler en tant que régulateur combien ce principe est important. Il est nécessaire de le dire pour signifier que l’on ne reviendra pas dessus au moment où il y a des atteintes à l'internet ouvert tous les jours aux États-Unis.
Quels sont les nouveaux enjeux soulevés par ces IA génératives ?
L’une de leurs spécificités est que vous posez une question et que vous obtenez une réponse unique sous forme d'une synthèse en langage naturel. Globalement, cette réponse va vous satisfaire au point que vous n’aurez pas la démarche d’aller chercher plus loin : ces utilisateurs seront de moins en moins incités à la découvrabilité du net.
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Avec quelles conséquences ?
Certains contenus pourraient devenir invisibles. Par ailleurs, ces réponses synthétiques font diminuer de façon considérable le trafic vers les fournisseurs de contenu et les éditeurs. Le modèle économique qui était fondé sur le trafic est donc mis à mal. Enfin, il y a le risque que l’Internet finisse par s’appauvrir parce qu'il n’y aura plus de motivation à développer du contenu et que celui fait par des machines risque de prendre le dessus. Dans le prolongement de tout cela, il y a la question de l'IA agentique en capacité d’embarquer d'autres services et applications qui pose de nombreuses questions en termes de liberté de choix d'utilisateur et d’enjeux concurrentiels.
Faut-il modifier les différents textes sur le numérique qui régulent déjà le marché ?
Depuis 2023, il y a eu trois textes de la Commission européenne, le Digital Market Act, le Digital Service Act et le Data Act. Ils suffisent à nous donner un cadre pertinent pour faire en sorte que ces nouveaux services se développent de façon équitable avec la possibilité que d’autres acteurs émergent.
Vous publiez une étude conjointe avec le Pôle d’expertise de la régulation numérique sur les sources de trois services : Mistral AI, Gemini et Perplexity. Quels en sont les grands enseignements ?
Nous avons constaté des progrès sur la transparence des sources de ces services. Il faut bien comprendre que les grands modèles de langage sont des modèles statistiques. Il faut leur rajouter des outils techniques pour qu’ils puissent citer leurs sources, comme les mécanismes de RAG (Retrieval-Augmented Generation, ou Génération Augmentée par Récupération en français), une architecture qui permet de connecter une IA à des données externes et récentes pour améliorer la qualité des réponses. Ces mentions dépendent aussi des accords que les sociétés d'IA peuvent conclure avec des éditeurs. Notons enfin que les tests ont été réalisés au printemps 2025 et que les choses ont pu évoluer de façon positive depuis.
S’il y a des avancées, votre rapport montre aussi que l’opacité demeure sur la façon dont sont produites les réponses et qu’il y a également une faible diversité des sources ..
Ces modèles ont été entraînés sur les données les plus diffusées, les plus populaires et parce qu’elles étaient accessibles et ouvertes. Ce qui explique que Wikipedia soit ultra-dominant comme source, par exemple. C’est ce que l’on appelle des communs numériques. Mais nous montrons aussi qu’il est impossible de savoir comment chaque outil d’IA générative choisit et classifie ses sources. Donc, oui, l’opacité demeure : l’utilisateur n’a pas connaissance des biais qui existent : qu’ils aient été introduits volontairement par les concepteurs, qu’ils soient liés à des accords commerciaux sous-jacents inconnus, ou qu’il y ait eu des biais dans les bases de données d'entraînement dès le départ.
Dans vos recommandations, vous prônez la mise en place de solutions de paramétrage pour l’utilisateur. C'est-à-dire ?
Il faut redonner du pouvoir à l'utilisateur. On devrait pouvoir dire : "Moi, j'ai envie que tu me donnes des réponses avec uniquement des sources officielles du gouvernement français, par exemple”. Actuellement, même lorsque cela est précisé dans un prompt, les IA ont tendance à ne pas le prendre en compte.
Par ailleurs, aucun service ne doit pouvoir verrouiller l’utilisateur en son sein. C’était le cas avec les moteurs de recherche qui profitaient de leur position de monopole pour pousser leurs propres services, ce que l’on appelle la pratique de l’autopréférence et c'est anticoncurrentiel. De la même manière, Google embarque aujourd’hui ses propres services d’IA génératives dans son moteur de recherche. Ce qu’il faudrait c’est qu’il devienne interopérable pour que l’utilisateur soit libre de se connecter à d’autres services. Il est tout à fait possible d’obliger Google à le faire en s’appuyant sur le Digital Market Act.
Quel peut être votre rôle à ce niveau-là ?
Nous accompagnons les travaux de normalisation. Il faut des protocoles communément partagés et interopérables qui connectent à la fois les services d’IA génératives à d'autres services mais qui soient aussi compatibles entre différents services génératifs. Nous évoquons, par exemple, dans le rapport un modèle économique avec une logique de micro paiements à la requête mis en place par un intermédiaire technique. L’éditeur serait payé pour accepter qu’un robot accède à ses pages. Ce type de solutions est en cours de développement.
Vous avez également poussé l’idée que les gros acteurs de cloud comme Amazon, Google ou Microsoft, soient considérés comme des contrôleurs d’accès. Est-ce en bonne voie, d’après vous ?
La Commission européenne a ouvert une enquête en décembre et nous sommes très contents de cette décision. En espérant que cela aboutisse afin d’obliger ces acteurs du cloud à davantage d’interopérabilité. Cela permettrait aussi de leur interdire d'utiliser les données des entreprises utilisatrices pour les concurrencer, y compris dans le cadre de leurs services d’IA génératives.
Si les textes suffisent, faut-il s’attendre à terme à des enquêtes et des sanctions pour faire respecter la neutralité du net ?
Il faut se saisir des textes et cela demande du temps. Le DMA, par exemple, est vraiment une boîte à outils très large mais la Commission européenne ne se saisit pour le moment que de quelques outils. A terme, le texte permettra d’adresser les cas des IA génératives, ce qui n’est pas encore le cas. Je compare le moment que nous vivons actuellement à la période des années 2010 qui a précédé la prise de conscience qu’il fallait garantir le principe d’un Internet ouvert. Nous poussons le sujet, nous faisons de la pédagogie, pour susciter le débat public. Nous ne voulons pas passer à côté de cette innovation majeure. Mais nous assurer qu’elle garantisse en même temps la liberté de choix de l'utilisateur et la liberté d'innover.
Mistral, Gemini, Perplexity : des sources encore opaques L'enquête ImpactIA, menée en 2025 par le PEREN (Pôle d'expertise de la régulation numérique) et l'Arcep, a testé et comparé trois outils d'IA générative : Mistral AI, Gemini et Perplexity. Elle leur a posé 800 questions, chacune ayant été posée 20 fois à chacun des services, de manière à évaluer leur respect du principe de la neutralité du net. Sur la transparence des sources, l'étude souligne une amélioration grâce à l'intégration de mécanismes comme le RAG (Retrieval-Augmented Generation), permettant de citer des sources externes dans la majorité des cas. Mais des limites persistent : il reste encore des réponses qui ne sont pas sourcées ou alors avec des liens inaccessibles. La façon dont les réponses sont fournies reste opaque avec des algorithmes de sélection et de hiérarchisation qui restent propriétaires, complexes et peu documentés. L'utilisateur a peu de marge de manœuvre pour influer sur le choix des sources, même avec des instructions explicites dans ses requêtes qui sont peu prises en compte. Le nombre de sources apparaît limité avec une surreprésentation de certaines d'entre elles comme Wikipédia. Certains services favorisent même des sources partenaires et omettent des points de vue.
