Les Luddites sont-ils de retour ? Au XIXᵉ siècle, ces ouvriers anglais détruisaient des métiers à tisser mécanisés pour protester contre l’industrialisation. Deux siècles plus tard, la cible n’est plus la machine textile, mais l’intelligence artificielle.

Un collectif anonyme de technologues a lancé un projet baptisé « Poison Fountain ». Leur objectif affiché : ralentir le développement de l’IA en s’attaquant à sa matière première, les données. Leur raisonnement est simple : les modèles d’intelligence artificielle modernes, notamment les grands modèles de langage — ces systèmes capables de générer du texte, de raisonner ou de prendre des décisions — apprennent en ingérant d’immenses volumes de contenus collectés sur Internet. Si l’on contamine ces données à la source, on peut fragiliser les modèles lors de leur entraînement.

Leur site, accompagné d’un manifeste, appelle ainsi des administrateurs de sites web à insérer des liens pointant vers des contenus « empoisonnés ». Concrètement, il s’agit de textes et de codes volontairement erronés, intégrant des bugs subtils et des incohérences logiques, destinés à perturber l’apprentissage des algorithmes. Deux adresses sont diffusées : l’une sur le web classique, l’autre sur le dark web, plus difficile à faire retirer.

Cette initiative surgit dans un contexte de fortes inquiétudes autour de l’IA. Des chercheurs comme Geoffrey Hinton, pionnier des réseaux neuronaux et prix Nobel, alertent depuis 2023 sur les risques potentiellement existentiels d’une intelligence artificielle avancée. « L’intelligence machine est une menace pour l’espèce humaine », revendique le site de Poison Fountain. Des travaux récents donnent un certain crédit théorique à cette stratégie. En octobre 2025, Anthropic, avec l’AI Security Institute britannique et l’Alan Turing Institute, a montré qu’un nombre limité de documents malveillants — environ 250 — pouvait suffire à dégrader significativement les performances d’un modèle.

Pour autant, saboter l’IA à grande échelle reste complexe. Les grandes entreprises investissent massivement dans le nettoyage des données : filtrage, déduplication, notation de qualité. Internet est immense, et les sources identifiées peuvent être mises sur liste noire. Même si Poison Fountain ne parvient pas à enrayer la course à l’IA, le projet met en lumière une vulnérabilité structurelle : si les données d’entraînement deviennent suspectes, la fiabilité des modèles vacille.

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