Grok dans le viseur : perquisition, enquêtes et data sous tension

L’étau se resserre autour de Grok, le chatbot IA intégré à X. Entre perquisition en France, enquête sur les données personnelles au Royaume‑Uni et pression du DSA en Europe, on voit un signal clair : l’IA générative n’est plus “juste un outil”. Elle devient un risque produit… et donc un sujet juridique.

Ce qui se passe (sans drama, juste les faits)

Le 3 février 2026, le parquet de Paris annonce une perquisition dans les locaux français de X, dans le cadre d’une enquête ouverte depuis janvier 2025 (cybercriminalité). L’enquête aurait été élargie à des faits liés au fonctionnement de Grok.

Côté UK, l’ICO (autorité data) ouvre une enquête sur le traitement des données par Grok et les garde‑fous contre des contenus préjudiciables (notamment images sexualisées non consenties). Ofcom s’en mêle aussi via l’Online Safety Act.

En Europe, la Commission vise X via le Digital Services Act (DSA) : obligations de réduction des risques systémiques, dont la diffusion de contenus illicites.

Pourquoi Grok pose problème : deepfakes + plateforme = combo explosif

Un deepfake est un contenu (image/vidéo/audio) généré ou manipulé par IA pour imiter une personne. Le problème n’est pas seulement la “création”, mais la distribution et la recommandation. Quand un chatbot est intégré dans un réseau social, il peut :

aider à produire du contenu trompeur ou harcelant (ex : deepfakes sexuels) ;
accélérer la diffusion (copier/coller, variations, prompts) ;
rendre la modération plus dure (volume, contournements).

D’après des définitions de sécurité, les deepfakes augmentent les risques de fraude, d’atteinte à la réputation et de manipulation (source : Oracle). Et comme le rappelle la presse, le terme est imparfait mais la réalité est durable : on va vivre avec (source : Le Monde).

Le point clé : “Grok n’est pas poursuivi”, mais X oui

Dans ce type d’affaires, l’IA n’est pas traitée comme un robot autonome responsable. On regarde surtout :

1) La responsabilité de plateforme

Qui héberge, recommande, monétise ? Quels moyens de prévention ? Quels délais de retrait ? Quelle traçabilité ?

2) La gouvernance produit

Qui a décidé des réglages ? Des garde‑fous ? Des exceptions ? Qui a validé le lancement ?

3) La data (UK + RGPD/DSA en toile de fond)

Si un chatbot utilise des données personnelles, il faut une base légale, des garanties, et des mesures de réduction du risque (minimisation, durée, droits des personnes, etc.).

Checklist “pote geek” si tu utilises une IA générative au boulot

Tu n’es pas X, mais tu peux éviter de te retrouver en sueur.

Mettre des garde‑fous concrets

Bloquer ou filtrer les demandes “images sexualisées”, “mineurs”, “nudité”, etc.
Ajouter un watermark ou une mention “généré par IA” quand c’est pertinent.
Logguer les prompts (avec minimisation) pour pouvoir enquêter en interne.

Sécuriser les données

Ne mets jamais d’infos perso/client dans un chatbot grand public.
Préfère une version entreprise avec clauses, chiffrement, et politique de rétention claire.
Documente : qui a accès, combien de temps, où ça part.

Préparer l’après-incident

Procédure simple : signalement → retrait → preuve → escalade.
Un canal unique (Slack/Teams) + un responsable “modération/risque”.

Conclusion actionnable

Les procédures autour de Grok rappellent une règle simple : IA + plateforme + viralité = responsabilité maximale. Si tu déploies une IA (même interne), traite-la comme une fonctionnalité à risque : garde‑fous, logs, politique data, et plan de réaction. Moins glamour qu’un prompt “unlimited”, mais beaucoup plus durable.

Sources : Oracle (deepfakes et risques) ; Le Monde (analyse du terme et de la réalité deepfake).