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Grokipedia, la nouvelle encyclopédie alimentée par l’intelligence artificielle Grok de xAI, société d’Elon Musk, est désormais accessible au public à l’adresse grokipedia.com. Avec plus de 885 000 articles au compteur, elle se positionne en alternative à Wikipédia, mais son lancement révèle un produit encore très rudimentaire et soulève des questions sur sa fiabilité et son originalité.

À première vue, Grokipedia adopte une interface minimaliste, rappelant celle de Wikipédia, mais sans aucune image pour l’instant. Le nombre d’articles, bien que conséquent pour un lancement, reste loin derrière les millions de pages disponibles sur son aînée. Par exemple, il y a environ 2,72 millions d’articles en français sur Wikipédia et autour de 7 millions d’articles en anglais.
La différence la plus notable réside dans l’absence de contribution des utilisateurs : il ne semble pas possible pour le moment de modifier les articles, une fonction pourtant centrale chez Wikipédia.
De plus, de nombreux articles sont quasi identiques à leur version sur Wikipédia. Un avertissement discret précise d’ailleurs que « le contenu est adapté de Wikipédia, sous licence Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 ». Cette dépendance interroge sur la valeur ajoutée réelle du service.
Voici un exemple d’une page de Grokipedia pour Apple. À noter que tout est en anglais pour le moment.

Chaque article prétend avoir été vérifié par Grok, une affirmation audacieuse étant donné la tendance des grands modèles de langage (LLM) à générer de fausses informations. En outre, Elon Musk avait déclaré la semaine dernière que le lancement de Grokipedia avait été retardé afin « d’effectuer davantage de travail pour éliminer la propagande » de Wikipédia et d’autres sources.
Cette initiative arrive au moment où Wikipédia fait face à des difficultés liées à l’essor de l’IA. L’encyclopédie libre a vu ses visites humaines chuter de 8 % cette année, en partie à cause des résumés générés par les IA dans les moteurs de recherche et du scraping massif de ses données pour entraîner ces mêmes modèles.
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