Dans les couloirs du Capitole de Sacramento, comme dans ceux d’Albany ou de Springfield, il se passe quelque chose de difficile à documenter précisément mais de plus en plus difficile à ignorer : les collaborateurs législatifs utilisent des outils d’intelligence artificielle pour rédiger des ébauches de propositions de loi. Pas systématiquement. Pas ouvertement. Et surtout, pas avec obligation de le signaler. Un texte sur la régulation des algorithmes peut très bien avoir été structuré initialement par ChatGPT, affiné par un assistant parlementaire, et présenté le lendemain comme le fruit d’une réflexion juridique approfondie. Personne ne le saura.
Ce n’est pas une théorie du complot. C’est simplement ce qui se passe quand un outil devient courant dans un environnement professionnel qui n’a pas encore décidé comment le traiter. Des enquêtes menées auprès de personnels législatifs aux États-Unis montrent une adoption croissante des grands modèles de langage pour des tâches de rédaction, de synthèse et d’analyse comparative de législations existantes. L’IA ne vote pas. Elle ne signe pas les projets de loi. Mais elle est de plus en plus présente dans la phase initiale de rédaction — la phase où les mots qui encadreront des droits, des obligations et des sanctions sont choisis pour la première fois.
Le chiffre de 40% qui circule dans certaines discussions américaines sur l’IA et la législation mérite une précision. Il ne signifie pas que l’IA a rédigé 40% des textes de loi à l’insu de leurs auteurs. Il reflète une réalité différente mais tout aussi instructive : la Californie, New York et l’Illinois représentent ensemble environ 40% du marché américain de l’intelligence artificielle. Ce sont ces mêmes États qui, frustrés par l’absence de cadre fédéral cohérent, ont décidé de légiférer eux-mêmes. L’Illinois a adopté l’Artificial Intelligence Safety Measure Act. La Californie a engagé plusieurs initiatives législatives sur la transparence algorithmique et les deepfakes. New York avance sur la régulation des systèmes automatisés dans l’emploi.
Ce qui rend ce phénomène structurellement important, c’est l’effet de diffusion que ces lois produisent au-delà de leurs frontières. Une entreprise technologique qui vend ses services à des entreprises californiennes doit se conformer aux règles californiennes — même si son siège social est au Texas ou en Floride. En pratique, les standards adoptés par ces trois États finissent souvent par s’imposer à l’ensemble de l’industrie, parce que les entreprises préfèrent uniformiser leurs pratiques plutôt que de gérer des systèmes différents selon l’État. C’est le même mécanisme qui a conduit les normes d’émission de Californie à influencer le design des véhicules vendus partout aux États-Unis pendant des décennies.
La question de la transparence dans l’utilisation de l’IA pour rédiger des lois n’est pas simplement technique — elle est démocratique. Si un texte légal est partiellement rédigé par un modèle de langage entraîné sur des données dont la provenance et les biais ne sont pas publics, les citoyens ont-ils le droit de le savoir ? Quelques États ont commencé à se poser la question. Le Montana a adopté des exigences de divulgation pour les communications politiques générées par l’IA. D’autres États examinent des propositions similaires. Mais pour la rédaction législative elle-même — le texte brut des propositions de loi — aucune obligation de transparence n’existe encore à ce jour dans la quasi-totalité des États américains.
