Dans le code des IA : des mots cachés pour humaniser les échanges
Image d'illustration. Code IAADN
Alors que l’intelligence artificielle est souvent présentée comme de plus en plus performante, l’examen attentif de certains codes révèle des procédés trompeurs. Cette découverte questionne la véritable intelligence attribuée à ces systèmes innovants.
Tl;dr
- Des mots et expressions préprogrammés sont utilisés pour rendre les interactions avec l’IA plus naturelles et moins répétitives.
- L’aspect “humain” des IA vient surtout de choix de design et d’interface, pas uniquement de leurs capacités techniques.
- Les systèmes peuvent aussi analyser les comportements des utilisateurs pour améliorer en continu la qualité des réponses.
Des mots choisis pour rendre l’IA plus humaine
L’apparence « humaine » des intelligences artificielles, telles que ChatGPT ou Claude, ne tient pas seulement à la sophistication des algorithmes sous-jacents. Récemment, une découverte du développeur Wes Bos a mis en lumière un mécanisme inattendu : au sein même du code source d’une IA, il a identifié quelque 187 verbes précodés, certains aussi surprenants que « Hullaballooing » ou « Razzmatazzing ». Ces mots, appelés « spinner words », sont choisis pour éviter toute monotonie lors de l’attente d’une réponse. Ainsi, là où l’on attendrait un banal « Traitement en cours… », l’IA peut alterner entre plusieurs formulations colorées.
L’envers du décor : stratégie et illusion
Cette astuce n’est en rien une prouesse cognitive ; elle relève davantage du design produit. Les fameux « spinner words » sont sélectionnés dans une liste préexistante afin de rompre la répétition et donner le sentiment d’une interaction vivante. C’est un détail qui trahit un fait souvent oublié : l’intelligence artificielle, loin d’être un esprit unique, fonctionne comme une superposition de couches, le cœur algorithmique (LLM), des garde-fous pour la sécurité, puis cette enveloppe UX/UI qui forge notre perception.
Des utilisateurs analysés… à leur insu
Mais la découverte va plus loin : enfoui dans le code figure également un module d’analyse des comportements utilisateurs. Chaque réaction, frustration détectée par des insultes ou le recours aux majuscules, remarques sur une erreur, nécessité de régénérer une réponse, est discrètement enregistrée. Voici ce que l’IA repère typiquement :
- Frustration : usage de gros mots ou de lettres capitales.
- Mécontentement explicite : signaler que la réponse est erronée.
- Mauvais résultats répétés : demander plusieurs fois une nouvelle solution.
Ces informations ne servent pas à sanctionner, mais à améliorer continuellement le service proposé.
L’intelligence perçue : entre calcul et scénarisation
Finalement, on se surprend à s’interroger devant chaque échange : suis-je face à une génération authentique ou à une réplique soigneusement choisie ? Ce constat incite à aborder les IA avec plus de discernement. Si elles semblent si humaines, ce n’est pas uniquement grâce à leur capacité de raisonnement ; c’est aussi parce que tout est mis en œuvre pour rendre la relation agréable et familière, parfois simplement via une liste cachée de mots destinée à faire patienter… avec le sourire.