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IA non censurées : ces chatbots qui ne disent plus non, comment les utiliser et les installer
Les laboratoires d’intelligence artificielle passent de longs mois à façonner le comportement de leurs modèles pour leur apprendre à dire non. Une demi-heure sur une carte graphique grand public suffit pourtant à défaire ce travail.
Sur une GeForce RTX, l’outil open source Heretic efface les refus d’un petit modèle en 20 à 30 minutes, sans la moindre intervention humaine. Son créateur, Philipp Emanuel Weidmann, qualifie volontiers ces refus de « censure », là où les éditeurs parlent d’alignement de sécurité. D’après le dépôt GitHub du projet, la communauté a déjà mis en ligne plus d’un millier de variantes passées par cette moulinette.
Une IA dite « non censurée » (ou abliterated) désigne un grand modèle de langage dont on a neutralisé la tendance à refuser les requêtes sensibles et à faire la morale. Rien à voir avec un jailbreak, cette astuce textuelle qui contourne les barrières le temps d’une session. Ici, la modification est inscrite en dur dans les milliards de paramètres du modèle et perdure d’une conversation à l’autre. Eric Hartford propose ses modèles Dolphin depuis 2023, mais la technique s’est industrialisée après une étude d’Andy Arditi publiée en 2024, qui montre que le refus est piloté par une seule « direction » mathématique au cœur des calculs. Depuis, Qwen 3.8 (Alibaba), Gemma 4 (Google) ou DeepSeek V4 Flash disposent tous de versions libérées sur Hugging Face.
La première, le fine-tuning, consiste à réentraîner le modèle sur un jeu de données expurgé de tout refus. C’est la voie choisie pour Dolphin, dont le concepteur Eric Hartford revendique la volonté de « remettre les utilisateurs aux commandes ». La seconde, l’ablitération, se contente d’isoler et d’effacer la direction du refus dans les calculs du modèle, pour un coût dérisoire. Heretic automatise même la recherche des réglages qui limitent les dégâts collatéraux. Selon Venice, sa variante Dolphin Mistral 24B ne rejette que 2,2 % des requêtes, contre 71 % pour Claude Sonnet 3.7, mais aucun laboratoire indépendant n’a reproduit ce test interne.
Cette chirurgie logicielle n’est pas sans effets secondaires. En analysant quatre outils d’ablitération, le chercheur Richard J. Young a relevé une chute pouvant atteindre 18,8 points sur GSM8K, un banc d’essai de mathématiques de niveau collège, avec de fortes variations selon l’outil et le modèle de base. Un modèle débarrassé de ses garde-fous peut donc perdre en robustesse logique, et les promesses de versions « sans perte » méritent d’être vérifiées sur pièce, notamment en raisonnement ou en code.
Ce type d’outil séduit les auteurs de fictions sombres, les amateurs de jeux de rôle textuels et les chercheurs en cybersécurité qui sondent les vulnérabilités des IA. Il intéresse aussi ceux qui veulent échapper aux leçons de morale des assistants commerciaux. Pour les tâches du quotidien, l’intérêt reste limité face aux risques et à une possible baisse de qualité sur les sujets techniques. Une IA sans filtres répond en effet avec le même aplomb sur un problème de santé inquiétant que sur une consigne dangereuse.
Exécuter le modèle en local garantit une confidentialité totale, puisqu’aucune donnée ne quitte la machine. Côté cloud, Venice, qui s’appuie sur sa propre cryptomonnaie, jure ne conserver aucun historique des conversations (modes privés ou chiffrés de bout en bout selon les offres). Impossible toutefois de le vérifier de manière indépendante, et le local reste le seul vrai garant de confidentialité.
Télécharger et utiliser un modèle décensuré n’est pas interdit en France. Les licences des modèles d’origine l’autorisent même souvent : Qwen 3.8 et Gemma 4 sont publiés sous Apache 2.0, DeepSeek V4 sous licence MIT, deux licences libres qui permettent de modifier et de redistribuer les poids. L’AI Act européen vise surtout les fournisseurs de modèles, et selon les lignes directrices de la Commission, celui qui modifie un modèle n’entre dans cette catégorie qu’en mobilisant au moins un tiers de la puissa