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Le monde du numérique et des technologies ne cesse d’évoluer, porté par des innovations toujours plus avancées, à l’instar de l’intelligence artificielle générative, issue d’un long processus de développement des systèmes intelligents. Cette technologie s’est rapidement imposée comme un sujet central en raison des nombreuses opportunités et avantages qu’elle offre tant aux individus qu’aux entreprises et à l’économie dans son ensemble. Elle a profondément transformé les modes de travail et les pratiques professionnelles dans de nombreux secteurs. Cependant, cette technologie a vite montré ses limites car elle engendre de nombreux risques surtout sur le plan éthique et sur le plan de la protection des renseignements personnels. La problématique de la confiance numérique et du respect de la vie privée a soulevé d’énormes initiatives et débats afin de savoir comment limiter les risques de cette technologie et favoriser son développement. Tous ces faits ont motivé ce mémoire qui propose d’abord un état des lieux de l’intelligence artificielle générative, en mettant en lumière les risques qui lui sont associés, avant d’aborder les cadres juridiques encadrant ces technologies. En effet, tout dispositif de régulation suppose une compréhension préalable du fonctionnement et des vulnérabilités du système concerné. L’objectif principal est ainsi d’analyser les modèles d’intelligence artificielle à l’aune de leurs risques, en s’interrogeant sur leur capacité à adopter un comportement conforme aux exigences éthiques. Pour la réalisation de cette objectif une expérience on a mené une expérience sur différents modèles d’intelligence artificielle générative auxquels nous avons ingéré plusieurs prompts similaires et ensuite étudier les résultats de chaque modèle afin de déceler des réponses anormales et la présence ou non de biais dans les résultats. The world of digital technology is constantly evolving, driven by ever more advanced innovations, such as generative artificial intelligence, the result of a long process of developing intelligent systems. This technology quickly established itself as a central topic due to the numerous opportunities and benefits it offers to individuals, businesses, and the economy. It has profoundly transformed working methods and professional practices in many sectors. However, this technology quickly revealed its limitations, as it generates numerous risks, particularly from an ethical perspective and in terms of the protection of personal information. The issue of digital trust and privacy has sparked enormous initiatives and debates to determine how to limit the risks of this technology and promote its development. All these facts have motivated this thesis, which first provides an overview of generative artificial intelligence, highlighting the associated risks, before addressing the legal frameworks governing these technologies. Indeed, any regulatory mechanism presupposes a prior understanding of the functioning and vulnerabilities of the system in question. The main objective is thus to analyze artificial intelligence models considering their risks, by questioning their ability to adopt behavior consistent with ethical requirements. To achieve this objective, an experiment was conducted on different generative artificial intelligence models, to which we fed several similar prompts and then studied the results of each model to detect abnormal responses and the presence or absence of bias in the results.