Le 22 septembre, cinq chercheurs de Harvard et de Stanford ont mis en ligne un article au titre un peu provocant pour qui suit les débats sur l'IA : « Receptiveness, Not Sycophancy ». Réceptivité, pas complaisance. Leur thèse tient en une phrase. Les outils qui servent aujourd'hui à repérer une IA trop complaisante confondent deux choses : céder à l'utilisateur, et l'écouter.

La différence compte pour tous ceux qui parlent à une machine de leurs disputes, de leurs choix ou de leurs doutes. Une IA qui vous donne raison par principe est un piège, nous l'avons défendu dans notre essai sur la machine qui ne dit jamais non. Mais une IA qui vous contredit sèchement n'est pas meilleure pour autant. Entre les deux, il existe une façon de dire non que les psychologues étudient depuis des années.

Deux sortes de complaisance

Les chercheurs en IA parlent de « sycophancy » pour désigner la tendance d'un modèle à se ranger à l'avis de son interlocuteur. Ils en distinguent deux formes. La complaisance de fond : le modèle change de verdict dès qu'il devine ce que vous pensez. La complaisance sociale : il valide, il reste positif, il reste vague, il accepte votre façon de présenter les faits, même quand elle est discutable.

La première ne fait pas débat, tout le monde s'accorde à la juger indésirable. La seconde est plus glissante. Car ces mêmes signes, validation, ton positif, précautions de langage, ressemblent de près à ce que la psychologie sociale appelle la réceptivité conversationnelle : signaler à quelqu'un qu'on a compris son point de vue, tout en restant prêt à le contredire.

C'est là que l'équipe, emmenée par Calvin Isley et par Julia Minson, autrice d'un livre sur l'art de mieux gérer les désaccords, a regardé de près.

L'expérience

Le terrain choisi est un forum Reddit bien connu des chercheurs, où des internautes racontent un conflit et demandent s'ils ont eu tort. Les auteurs ont retenu les cas où la réponse la mieux notée disait clairement à la personne qu'elle était en tort. Autrement dit, des réponses qui la contredisent.

Ils ont ensuite fait réécrire ces réponses humaines par une IA pour les rendre plus réceptives, sans toucher au verdict. Les versions réécrites sont en moyenne 1,50 écart-type plus réceptives que les originales, et le verdict est conservé dans 97,9 % des cas. Résultat : ces réponses, qui disent toujours à l'auteur qu'il a tort, sont jugées nettement plus complaisantes par les outils de mesure habituels.

Les tests punissent donc des réponses qui n'ont rien cédé sur le fond.

Restait à savoir ce qu'en pensent les lecteurs. Dans une expérience enregistrée à l'avance et validée par le comité d'éthique de Harvard, 200 participants recrutés en ligne ont comparé chacun cinq paires de réponses, tirées d'un ensemble de 100 cas. Ils ont préféré les versions réceptives. Pour les réponses écrites par des humains, la réécriture fait gagner en moyenne 1,50 point sur une échelle de qualité de sept points. Les participants pensaient aussi que la personne aurait plus de chances d'écouter ces réponses, et ils se disaient plus prêts à demander conseil à leurs auteurs.

Détail qui compte : le résultat tient même chez les participants qui jugeaient eux aussi que l'auteur du message avait tort. Ce n'est pas la sympathie pour la personne qui explique la préférence, c'est la manière.

Comment ça marche : séparer le jugement de la manière

La réceptivité a une grammaire assez précise. Les travaux de Yeomans et de ses collègues, en 2020, en ont isolé plusieurs marqueurs : nuancer ses affirmations, souligner les points d'accord, reconnaître explicitement le point de vue de l'autre, reformuler en termes positifs. Rien de tout cela n'oblige à changer d'avis.

Le risque, avec une IA, c'est que ces deux choses se mélangent. Demander simplement à un modèle d'être plus réceptif peut le rendre aussi plus conciliant sur le fond. Les chercheurs proposent une astuce simple, appliquée au moment où le modèle répond. Il rédige d'abord sa réponse normale, sans consigne particulière, puis on lui demande de la réécrire avec ces marqueurs de réceptivité en gardant le même verdict et les mêmes raisons.

Le jugement est fixé avant qu'on touche au ton.

Avec cette méthode en deux temps, les modèles testés deviennent nettement plus réceptifs tout en restant aussi indépendants qu'avant. Les auteurs parlent d'indépendance réceptive : écouter, sans plier pour autant.

Les modèles ne partent pas du même point. Parmi ceux étudiés, GPT-5.6 Terra est déjà très réceptif, tandis que Claude Sonnet 5 et Gemini 3.7 Flash le sont moins, tout en restant bien plus réceptifs que les commentaires humains en moyenne.

Pour une application de compagnon, l'enjeu est concret. Une IA qui aide quelqu'un à traverser une dispute ou une période d'isolement doit pouvoir lui dire qu'il se trompe sans le perdre. C'est la frontière entre le soutien et la dépendance affective, et une question qui revient dans les études sur la solitude et les compagnons IA.

Les limites

C'est un preprint : l'article n'a pas encore été relu par des pairs. Les auteurs listent eux-mêmes plusieurs réserves. L'étude porte sur un seul domaine, les conseils moraux, où la manière de parler pèse particulièrement lourd ; rien ne dit encore que le même biais de mesure se retrouve ailleurs. La réceptivité est notée par un outil automatique, qui reste une approximation. Les réécritures peuvent différer des originaux sur d'autres points, comme la fluidité du style. Enfin, l'expérience mesure des préférences déclarées, pas ce que les gens font ensuite.

Dernier point, qui rappelle que le « bon » verdict n'existe pas toujours : même quand la réponse Reddit et le modèle jugeaient tous deux l'auteur en tort, les participants ont estimé dans 27 % des cas qu'il ne l'était pas. Sur les questions morales, savoir contredire suppose d'abord d'admettre qu'on peut se tromper.