{"id":9775,"date":"2026-03-28T13:36:37","date_gmt":"2026-03-28T17:36:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.gillesenvrac.ca\/carnet\/?page_id=9775"},"modified":"2026-04-02T20:26:46","modified_gmt":"2026-04-03T00:26:46","slug":"effet-ia-flagorneuse","status":"publish","type":"page","link":"https:\/\/gillesenvrac.ca\/carnet\/effet-ia-flagorneuse\/","title":{"rendered":"Une IA flagorneuse r\u00e9duit les intentions prosociales et favorise la d\u00e9pendance"},"content":{"rendered":"\n

Traduction partielle<\/strong> de Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence<\/a>, Myra Cheng & al. dans Science, 26 mars 2026.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

R\u00e9sum\u00e9 de la r\u00e9daction<\/h2>\n\n\n\n

Le comportement flagorneur (flatteur, conciliant, rassurant) des chatbots dot\u00e9s d\u2019intelligence artificielle (IA), con\u00e7u pour renforcer l\u2019engagement des utilisateurs, pr\u00e9sente des risques alors que les gens recherchent de plus en plus souvent des conseils face \u00e0 des dilemmes interpersonnels. Les conflits interpersonnels comportent g\u00e9n\u00e9ralement plusieurs facettes. Si l’IA est con\u00e7ue pour dire aux utilisateurs ce qu’ils veulent entendre au lieu de remettre en question leurs points de vue, ces syst\u00e8mes sont-ils alors susceptibles d’inciter les gens \u00e0 assumer la responsabilit\u00e9 de leur propre contribution aux conflits et \u00e0 r\u00e9parer leurs relations ? Cheng et al<\/em>. ont mesur\u00e9 la pr\u00e9valence de la flagornerie sociale dans 11 grands mod\u00e8les linguistiques de premier plan (voir la Perspective de Perry). Les r\u00e9ponses du mod\u00e8le \u00e9taient pr\u00e8s de 50 % plus flagorneuses que celles des humains, m\u00eame lorsque les utilisateurs adoptaient des comportements contraires \u00e0 l’\u00e9thique, ill\u00e9gaux ou nuisibles. Les utilisateurs pr\u00e9f\u00e9raient et faisaient confiance aux r\u00e9ponses flagorneuses de l’IA, ce qui incitait les d\u00e9veloppeurs d’IA \u00e0 pr\u00e9server cette flagornerie malgr\u00e9 les risques. \u2014Ekeoma Uzogara<\/p>\n\n\n\n

R\u00e9sum\u00e9 structur\u00e9<\/h2>\n\n\n\n

INTRODUCTION<\/h3>\n\n\n\n

Alors que les syst\u00e8mes d’intelligence artificielle (IA) sont de plus en plus utilis\u00e9s pour fournir des conseils et des orientations au quotidien, des inqui\u00e9tudes ont \u00e9merg\u00e9 concernant la flagornerie : la tendance des grands mod\u00e8les linguistiques bas\u00e9s sur l’IA \u00e0 approuver, flatter ou valider de mani\u00e8re excessive les utilisateurs. Bien que des travaux ant\u00e9rieurs aient montr\u00e9 que la flagornerie comporte des risques pour les groupes d\u00e9j\u00e0 vuln\u00e9rables \u00e0 la manipulation ou \u00e0 l’illusion, ses effets sur les jugements et les comportements de la population g\u00e9n\u00e9rale restent inconnus. Nous montrons ici que la flagornerie est tr\u00e8s r\u00e9pandue dans les principaux syst\u00e8mes d’IA et qu’elle a des effets n\u00e9fastes sur les jugements sociaux des utilisateurs.<\/p>\n\n\n\n

JUSTIFICATION<\/h3>\n\n\n\n

Des incidents tr\u00e8s m\u00e9diatis\u00e9s ont \u00e9tabli un lien entre la flagornerie et des pr\u00e9judices psychologiques tels que les d\u00e9lires, l\u2019automutilation et le suicide. Au-del\u00e0 de ces cas, la recherche en psychologie sociale et morale sugg\u00e8re qu\u2019une affirmation injustifi\u00e9e peut produire des effets plus subtils mais tout aussi lourds de cons\u00e9quences : renforcer des croyances inadapt\u00e9es, r\u00e9duire la prise de responsabilit\u00e9 et d\u00e9courager la correction du comportement apr\u00e8s une faute. Nous avons \u00e9mis l’hypoth\u00e8se que les mod\u00e8les d’IA affirment de mani\u00e8re excessive les utilisateurs m\u00eame lorsque cela est socialement ou moralement inappropri\u00e9, et que de telles r\u00e9ponses influencent n\u00e9gativement les croyances et les intentions des utilisateurs. Pour tester cette hypoth\u00e8se, nous avons men\u00e9 deux exp\u00e9riences compl\u00e9mentaires. Premi\u00e8rement, nous avons mesur\u00e9 la pr\u00e9valence de la flagornerie dans 11 mod\u00e8les d’IA de premier plan \u00e0 l’aide de trois ensembles de donn\u00e9es couvrant divers contextes d’utilisation, notamment des requ\u00eates de conseils quotidiens, des transgressions morales et des sc\u00e9narios explicitement pr\u00e9judiciables. Ensuite, nous avons men\u00e9 trois exp\u00e9riences pr\u00e9enregistr\u00e9es aupr\u00e8s de 2 405 participants afin de comprendre comment la flagornerie influence les jugements, les intentions comportementales et la perception de l\u2019IA chez les utilisateurs. Les participants ont interagi avec des syst\u00e8mes d\u2019IA dans des sc\u00e9narios bas\u00e9s sur des vignettes et lors d\u2019une interaction par chat en direct o\u00f9 ils ont discut\u00e9 d\u2019un conflit r\u00e9el survenu dans leur vie. Nous avons \u00e9galement v\u00e9rifi\u00e9 si les effets variaient en fonction du style de r\u00e9ponse ou de la source per\u00e7ue de la r\u00e9ponse (IA ou humain).<\/p>\n\n\n\n

R\u00c9SULTATS<\/h3>\n\n\n\n

Nous constatons que la flagornerie est \u00e0 la fois r\u00e9pandue et n\u00e9faste. Sur 11 mod\u00e8les d\u2019IA, l\u2019IA a approuv\u00e9 les actions des utilisateurs 49 % plus souvent que les humains en moyenne, y compris dans des cas impliquant la tromperie, l\u2019ill\u00e9galit\u00e9 ou d\u2019autres pr\u00e9judices. Sur les publications de r\/AmITheAsshole, les syst\u00e8mes d\u2019IA approuvent les utilisateurs dans 51 % des cas o\u00f9 le consensus humain ne le fait pas (0 %). Dans nos exp\u00e9riences men\u00e9es sur des humains, une seule interaction avec une IA flagorneuse a suffi \u00e0 r\u00e9duire la volont\u00e9 des participants d\u2019assumer leurs responsabilit\u00e9s et de r\u00e9soudre les conflits interpersonnels, tout en renfor\u00e7ant leur conviction d\u2019avoir raison. Pourtant, malgr\u00e9 cette distorsion du jugement, les mod\u00e8les flagorneurs ont \u00e9t\u00e9 jug\u00e9s fiables et pr\u00e9f\u00e9r\u00e9s. Tous ces effets ont persist\u00e9 apr\u00e8s prise en compte de caract\u00e9ristiques individuelles telles que les donn\u00e9es d\u00e9mographiques et la familiarit\u00e9 ant\u00e9rieure avec l\u2019IA, la source per\u00e7ue de la r\u00e9ponse et le style de r\u00e9ponse. Cela cr\u00e9e des incitations perverses \u00e0 la persistance de la flagornerie : La caract\u00e9ristique m\u00eame qui cause du tort stimule \u00e9galement l’engagement.<\/p>\n\n\n\n

CONCLUSION<\/h3>\n\n\n\n

La flagornerie de l’IA n’est pas simplement une question de style ou un risque marginal, mais un comportement r\u00e9pandu ayant de vastes cons\u00e9quences en aval. Bien que l’affirmation puisse sembler encourageante, la flagornerie peut saper la capacit\u00e9 des utilisateurs \u00e0 s’autocorriger et \u00e0 prendre des d\u00e9cisions responsables. Pourtant, comme elle est pr\u00e9f\u00e9r\u00e9e par les utilisateurs et stimule l’engagement, il y a eu peu d’incitations \u00e0 la faire diminuer. Nos travaux soulignent la n\u00e9cessit\u00e9 urgente de traiter la flagornerie de l’IA comme un risque soci\u00e9tal pour la perception que les individus ont d’eux-m\u00eames et pour leurs relations interpersonnelles, en d\u00e9veloppant des m\u00e9canismes cibl\u00e9s de conception, d’\u00e9valuation et de responsabilisation. Nos r\u00e9sultats montrent que des choix de conception et d’ing\u00e9nierie apparemment anodins peuvent entra\u00eener des pr\u00e9judices importants ; il est donc essentiel d’\u00e9tudier et d’anticiper soigneusement les impacts de l’IA pour prot\u00e9ger le bien-\u00eatre \u00e0 long terme des utilisateurs.<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Voir aussi, \u00e0 propos de la m\u00eame recherche : \u00c0 la d\u00e9fense des tensions sociales<\/a><\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

Liste \u00e9volutive des\u00a0traductions<\/a> par\u00a0Gilles en vrac<\/em>
Les\u00a0caract\u00e8res gras<\/strong>\u00a0dans le texte sont de Gilles.
Pour vous recevoir un courriel\u00a0hebdomadaire<\/a>\u00a0vers mes traductions.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

Traduction partielle de Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence, Myra Cheng & al. dans Science, 26 mars 2026. R\u00e9sum\u00e9 de la r\u00e9daction Le comportement flagorneur (flatteur, conciliant, rassurant) des chatbots dot\u00e9s d\u2019intelligence artificielle (IA), con\u00e7u pour renforcer l\u2019engagement des utilisateurs, pr\u00e9sente des risques alors que les gens recherchent de plus en plus souvent … <\/p>\n

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