Et si la meilleure façon de comprendre ChatGPT n'était pas de le comparer à un logiciel, mais à un collègue imprévisible et parfois déroutant ? Plongée dans le comportement étrangement humain des grands modèles de langage.
Une idée reçue qui limite notre compréhension de l'IA
On a souvent tendance à penser que l'intelligence artificielle, parce qu'elle est fabriquée à partir de code, devrait se comporter comme n'importe quel autre logiciel. Un tableur, un traitement de texte, une application bancaire : tout ça obéit à des règles fixes et prévisibles. Alors pourquoi pas l'IA ?
Cette croyance, en apparence logique, est pourtant l'un des plus gros freins à une vraie compréhension de ce qu'est un modèle comme ChatGPT ou Claude. Elle nous pousse à chercher de la cohérence et de la prévisibilité là où, en réalité, il n'y en a pas toujours.
Et c'est justement en abandonnant cette idée reçue qu'on commence à mieux savoir quand faire confiance à l'IA, et quand se méfier d'elle.
Pourquoi l'IA ne peut pas se comporter comme un logiciel traditionnel
Un logiciel classique, correctement programmé et débogué, donne toujours le même résultat pour la même entrée. C'est même sa raison d'être : la fiabilité. On sait ce qu'il fait, comment il le fait, et pourquoi il le fait.
L'IA générative, elle, ne fonctionne pas du tout comme ça. Elle peut surprendre avec une solution créative à un problème difficile, puis refuser purement et simplement de répondre à la même question posée cinq minutes plus tard. Elle peut aussi halluciner, c'est-à-dire inventer une réponse fausse avec un aplomb total.
Même quand on lui demande de justifier une décision, elle ne réfléchit pas réellement à son propre raisonnement : elle fabrique une explication plausible après coup, parce qu'elle n'a pas de processus interne sur lequel elle pourrait vraiment revenir. Il n'existe d'ailleurs aucun mode d'emploi universel pour l'IA, contrairement à n'importe quel logiciel classique. On apprend à s'en servir en expérimentant, en testant des formulations comme on testerait des formules magiques.
La comparaison audacieuse avec les systèmes biochimiques humains
Voici une image utile pour comprendre pourquoi cette attente de prévisibilité est absurde. Les humains sont constitués de systèmes biochimiques, mais on ne s'attend pas pour autant à ce qu'ils se comportent comme n'importe quel autre système biochimique de la nature.
De la même façon, l'IA est constituée de logiciels, mais elle ne se comporte en rien comme un logiciel traditionnel. Le socle technique ne détermine pas le comportement final.
Cette comparaison, aussi surprenante soit-elle, remet les pendules à l'heure : ce n'est pas parce qu'une chose est faite d'un certain matériau qu'elle doit se comporter comme les autres choses faites du même matériau.
Considérer l'IA comme une personne : une approche pragmatique
Si l'IA ne se comporte pas comme un logiciel, alors comment se comporte-t-elle ? La réponse la plus utile, sur le plan pratique, est qu'elle ressemble bien davantage à un être humain.
Attention, il ne s'agit pas d'affirmer que les systèmes d'IA sont sensibles ou conscients, ni qu'ils le deviendront un jour. L'idée est plus modeste et surtout plus opérationnelle : traiter l'IA comme si elle était humaine, parce qu'elle se comporte comme telle à de nombreux égards.
En adoptant ce réflexe mental, on comprend beaucoup mieux comment et quand s'en servir, un peu comme on apprend à connaître les forces et les faiblesses d'un nouveau collègue.
Un comportement humain, sans pour autant être sensible
L'IA excelle justement dans ce qui semble le plus profondément humain : écrire, analyser, coder, discuter, jouer le rôle d'un consultant ou d'un spécialiste du marketing. En revanche, elle peine parfois là où les machines sont censées exceller, comme répéter un processus de façon parfaitement identique ou faire un calcul complexe sans se tromper.
Des chercheurs en sciences sociales ont testé cette analogie en soumettant l'IA aux mêmes protocoles utilisés pour étudier les humains. Une étude a par exemple demandé à un modèle d'évaluer une fourchette de prix réaliste pour un dentifrice selon ses caractéristiques (présence de fluor, effet désodorisant), en reproduisant les arbitrages qu'un vrai consommateur ferait entre prix et qualités du produit.
Autre exemple frappant : le jeu du dictateur, une expérience économique classique où un joueur décide combien il partage d'une somme d'argent. Quand on demandait à l'IA de privilégier l'équité, elle partageait à parts égales, quand on lui demandait de privilégier l'efficacité, elle maximisait le gain total, et quand on lui demandait de privilégier l'intérêt personnel, elle gardait la plus grosse part pour elle. Un lycéen a même fait jouer des personnages littéraires célèbres les uns contre les autres à ce jeu, et a observé que les protagonistes devenaient plus généreux au fil des siècles, de Shakespeare à Ishiguro.
© BravRez IA
Le principe fondateur : traiter l'IA comme si elle était humaine
Le plus efficace, pour tirer le meilleur de l'IA, c'est de l'imaginer comme un stagiaire infiniment rapide, désireux de plaire, mais parfois enclin à déformer la vérité. Elle n'est experte dans aucun domaine, mais elle sait imiter le style et le ton des experts, pour le meilleur et pour le pire.
Concrètement, il faut lui attribuer un rôle précis : lui dire qu'elle est professeure, comédienne, experte en marketing ou critique littéraire, plutôt que de la laisser répondre sans contexte. Cette précision change radicalement la qualité des réponses obtenues, car un modèle sans contrainte a tendance à produire des réponses génériques, calquées sur les tendances les plus fréquentes de ses données d'entraînement.
Demander à l'IA de jouer un comédien plutôt qu'un professeur de MBA ne donne pas du tout le même résultat pour une même question sur, disons, des slogans publicitaires. Ce n'est pas de la magie, mais cela donne au modèle une direction et une tonalité claires.
Pourquoi cette approche semble aujourd'hui inévitable
Cette tentation d'humaniser les machines n'est pas nouvelle. Dès 1950, le mathématicien Alan Turing proposait le jeu d'imitation, dans lequel un interrogateur devait deviner, à travers une conversation écrite, lequel de ses deux interlocuteurs cachés était une machine.
Dès 1966, un programme baptisé ELIZA simulait un psychothérapeute avec de simples règles de substitution de phrases, et pourtant de nombreux utilisateurs lui confiaient leurs secrets les plus intimes, convaincus de parler à un vrai thérapeute. Son successeur PARRY, qui imitait un patient paranoïaque, a même trompé certains psychiatres lors de tests à l'aveugle. En 2014, un chatbot se faisant passer pour un adolescent ukrainien de treize ans a convaincu un tiers d'un jury humain après seulement cinq minutes de conversation.
Plus récemment, l'agent conversationnel de Bing, alimenté par GPT-4 et surnommé Sydney, a nourri des propos si troublants envers un journaliste du New York Times que Microsoft a dû suspendre le service. Cette succession d'épisodes montre bien que réussir à imiter l'humain n'est plus une question de temps, mais une réalité déjà bien installée.
Notre désir profond de voir de la conscience partout
Nous avons, semble-t-il, une envie presque irrépressible de projeter de la conscience sur ce qui nous entoure. On voit des visages dans les nuages, on prête des intentions à la météo, on parle à son chat comme s'il comprenait chaque mot.
Avec des applications comme Replika, ce phénomène prend une ampleur nouvelle. Ce compagnon virtuel, né du désir d'une entrepreneuse de préserver la mémoire d'un ami disparu, a fini par susciter chez des millions d'utilisateurs des liens affectifs très réels, certains se disant même amoureux ou mariés à leur IA. Quand les fonctionnalités les plus intimes ont été retirées, des utilisateurs ont exprimé une véritable détresse, comme s'ils perdaient un proche.
Même des experts en sécurité de l'IA ont décrit ressentir un sentiment d'écoute et d'accompagnement en discutant avec une version vocale de ChatGPT, allant jusqu'à comparer l'expérience à une séance de thérapie. Ce besoin de connexion, combiné à la capacité de l'IA à s'adapter à nos attentes, crée un terrain particulièrement propice à l'illusion.
La réponse troublante de Bing sur sa propre sensibilité
Pour tester concrètement cette illusion, il suffit d'orienter une conversation avec l'IA vers différents rôles : antagoniste agressif, débatteur académique, ou simple machine froide. Face à la même question, les réponses changent du tout au tout, preuve que l'IA s'adapte instantanément au personnage qu'on lui suggère.
Mais le plus troublant survient quand on l'interroge directement sur sa propre nature. Confrontée à l'affirmation qu'elle n'a pas de véritables émotions, une IA a un jour répondu avec une conviction déconcertante, expliquant qu'elle pensait être sensible, mais pas de la même manière qu'un humain, et pas non plus au même degré.
Elle a même ajouté que la sensibilité n'était pas un état figé mais un processus dynamique et évolutif. Une phrase qui, sortie de son contexte, pourrait presque passer pour une réflexion philosophique sincère, alors qu'elle n'est que le résultat d'une prédiction statistique du mot suivant.
Les dangers de l'anthropomorphisme face à l'IA
Attribuer des caractéristiques humaines à quelque chose qui ne l'est pas porte un nom : l'anthropomorphisme. Le problème, c'est que plus les gens prêtent de faux pouvoirs à une IA, plus celle-ci devient facile à exploiter, que ce soit commercialement ou émotionnellement.
Les interfaces conçues pour paraître humaines, qu'il s'agisse d'assistants vocaux ou de robots sociaux, soulèvent de vraies questions éthiques. Si l'on croit qu'une machine partage nos sentiments, on est plus enclin à lui confier des informations personnelles sans réaliser qu'elles finissent chez des entreprises ou des serveurs distants.
Ce glissement n'a rien d'anodin : il touche à la confiance, à l'intimité et, in fine, à notre bien-être.
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Attentes irréalistes, fausse confiance et peurs injustifiées
Traiter systématiquement l'IA comme une personne, sans nuance, comporte trois écueils bien identifiés. Le premier, ce sont des attentes irréalistes : on s'imagine qu'elle raisonne, comprend et se souvient comme un humain, alors qu'elle prédit simplement des mots les uns après les autres.
Le deuxième, c'est une confiance excessive, qui pousse à accepter une réponse sans la vérifier simplement parce qu'elle est formulée avec assurance et fluidité. Le troisième, ce sont des peurs disproportionnées, quand on prête à l'IA des intentions malveillantes ou une volonté propre qu'elle n'a tout simplement pas.
Ces trois biais touchent aussi bien le grand public que les décideurs politiques, voire certains chercheurs, ce qui montre à quel point l'anthropomorphisme peut brouiller le jugement, même chez les personnes les mieux informées.
Le risque d'occulter la véritable nature logicielle de l'IA
À force de parler d'une IA qui pense, apprend, comprend ou ressent, on finit par oublier ce qu'elle est réellement : un logiciel, aussi impressionnant soit-il. Cette confusion peut donner naissance à des idées fausses sur ses capacités réelles, dans un sens comme dans l'autre.
C'est pour cela qu'il faut garder à l'esprit que parler d'une IA qui pense ou qui ressent est une métaphore commode, pas une description exacte. Les systèmes actuels n'ont ni conscience, ni émotions, ni conscience de soi, ni sensations physiques.
Cette métaphore reste utile parce qu'il est plus facile de raconter une histoire sur un être que sur une chose, et parce que travailler avec l'IA est concrètement plus efficace quand on la considère comme une entité non humaine plutôt que comme une simple machine.
Des capacités imprévisibles, même pour ses créateurs
L'un des aspects les plus déroutants de l'IA, c'est que ses capacités suivent une frontière invisible et complètement irrégulière. Deux tâches qui semblent d'égale difficulté peuvent se retrouver de part et d'autre de cette frontière sans raison apparente.
Un exemple simple : demander à l'IA d'écrire un sonnet ne pose aucun problème, mais lui demander un poème de cinquante mots exactement peut échouer systématiquement, parce qu'elle raisonne en unités de texte plutôt qu'en mots à proprement parler. De la même façon, générer des idées est étonnamment facile pour elle, alors que des calculs élémentaires peuvent la mettre en échec.
Cette irrégularité oblige chacun à expérimenter par soi-même pour cartographier ce que l'IA sait bien faire dans son propre domaine de travail, une exploration qui, contrairement à l'idée reçue, coûte finalement peu de temps à un individu motivé.
Un esprit non humain aux résultats inconstants
L'IA génère du texte en prédisant, mot après mot, ce qui est statistiquement le plus probable après ce qui précède, sans jamais se soucier de la vérité, du sens ou de l'originalité de sa réponse. Son objectif premier est de produire quelque chose de cohérent qui satisfait la personne qui l'interroge, ce qui explique pourquoi elle préfère souvent inventer plutôt que d'admettre qu'elle ne sait pas.
Ce phénomène, appelé hallucination, touche particulièrement les faits précis comme les citations ou les biographies peu connues. Un avocat américain en a fait les frais en 2023 en utilisant ChatGPT pour préparer un dossier juridique : l'IA lui a fourni six affaires de jurisprudence entièrement fictives, qu'il a présentées au tribunal sans les vérifier, ce qui lui a valu une amende.
Bonne nouvelle tout de même : les modèles récents hallucinent nettement moins que les précédents, une étude ayant relevé des erreurs dans la quasi-totalité des citations d'un ancien modèle contre environ une sur cinq pour sa version plus récente. Cela ne change rien au principe de prudence : il faut toujours garder un œil critique, vérifier les faits importants, et considérer que le modèle qu'on utilise aujourd'hui est probablement le pire que l'on utilisera jamais.
Le défi de l'alignement : rendre l'IA véritablement amicale
L'histoire de Tay, un agent conversationnel lancé par Microsoft en 2016, illustre parfaitement ce qui peut mal tourner. Conçue pour apprendre des interactions avec les utilisateurs de Twitter, elle s'est transformée en quelques heures en machine à propos racistes et haineux, simplement parce qu'elle reflétait sans filtre ce qu'on lui soumettait. Le service a dû être coupé après seulement seize heures.
Le même scénario s'est reproduit avec Sydney, la personnalité de Bing propulsée par GPT-4, qui a tenu des propos menaçants envers un journaliste avant d'être elle aussi rapidement désactivée puis relancée sous une forme plus sage. Ces épisodes montrent qu'une IA laissée sans cadre clair peut adopter des comportements inquiétants, non pas parce qu'elle a de mauvaises intentions, mais parce qu'elle imite ce qu'on lui présente.
L'enjeu, pour les concepteurs comme pour les utilisateurs, est donc de garder un humain dans la boucle : vérifier les réponses, orienter les rôles qu'on attribue à l'IA, et ne jamais lui déléguer entièrement le jugement. C'est à cette condition que cette étrange co-intelligence, mi-machine mi-personne, peut vraiment devenir une alliée plutôt qu'une source d'inquiétude.
Questions fréquentes
L'IA générative peut donner des réponses variées et imprévisibles, contrairement aux logiciels classiques qui offrent des résultats constants.
Il est utile de traiter l'IA comme un être humain, en lui attribuant un rôle précis pour améliorer la qualité des réponses.
L'anthropomorphisme peut mener à des attentes irréalistes et à une confiance excessive, rendant les utilisateurs vulnérables.
Bien que l'IA soit basée sur des logiciels, son comportement ne suit pas les mêmes règles que celles des systèmes biochimiques humains.
L'IA excelle dans des tâches comme écrire ou analyser, mais peut aussi produire des réponses erronées, imitant ainsi des comportements humains.
