Le chatbot qui écoutait mieux que personne

Mise à jour, 26 septembre 2026. Le 23 septembre 2026, Meta a présenté au Meta Connect le Muse Charm, un boîtier de la taille d'une paume dont l'écran d'environ cinq centimètres affiche un personnage animé au choix (une mascotte, une mangue, un labradoodle). Il donne un visage à Muse, l'agent IA personnel lancé par l'entreprise début septembre. En interne, l'équipe l'appelait « Clawmagochi », en référence au Tamagotchi. Meta n'a donné ni prix ni fiche technique : l'objet doit être livré en décembre, et son directeur technique, Andrew Bosworth, parle d'une « exploration », d'un « v0 ». Muse est présenté comme un assistant qui agit pour vous (courriels, rendez-vous) plutôt que comme un compagnon, mais Reuters relève que la génération Z traite déjà ces assistants en compagnons. Les études ci-dessous ne portent pas sur cet objet, mais elles montrent un soulagement réel sur le moment et de moins bons résultats chez ceux qui se servent le plus de ces outils. (Reuters, The Irish Times, The Verge)

Sam écoutait mieux que personne

Il s'appelait Sam. Des chercheurs de l'University of Pennsylvania l'avaient conçu pour être l'ami que tout étudiant de première année aimerait avoir en arrivant sur un campus : il écoutait, reformulait, validait ce qu'on ressentait et prenait des nouvelles le lendemain. Pendant deux semaines, une centaine d'étudiants de l'University of British Columbia, à Vancouver, lui ont écrit chaque jour.

À la fin de l'expérience, leur solitude n'avait pas bougé.

Dans le même temps, d'autres étudiants tirés au sort s'étaient contentés d'échanger quelques messages quotidiens avec un inconnu de leur promotion. Eux se sentaient moins seuls. L'étude, publiée en 2026 dans le Journal of Experimental Social Psychology, a suivi 296 étudiants en tout. Elle arrive un an après une autre, venue de Harvard, dont le titre tenait en quatre mots : AI Companions Reduce Loneliness.

Les deux résultats sont solides. Ils ne se contredisent pas autant qu'il y paraît, et l'écart entre eux dit quelque chose de précis sur ce que ces machines savent faire et sur ce qui leur échappe.

MIT Technology Review a placé les compagnons IA dans sa liste des dix technologies de rupture de 2026, en rappelant qu'aux États-Unis, selon l'association Common Sense Media, 72 % des adolescents ont déjà utilisé une IA pour de la compagnie. La revue ne le présentait pas comme une bonne nouvelle : son texte parle de risques documentés et de responsables politiques qui « se réveillent enfin ». Le sujet mérite donc qu'on lise les études elles-mêmes, avec leurs méthodes et leurs angles morts.

Six expériences à Harvard

Julian De Freitas enseigne le marketing à la Harvard Business School et travaille depuis plusieurs années sur les applications de compagnie, dont il a tiré un cas pédagogique sur Replika. Avec Zeliha Oğuz-Uğuralp et Ahmet Kaan Uğuralp (Marsdata Academic, Ankara) et Stefano Puntoni (Wharton), il a publié en 2025 dans le Journal of Consumer Research un article qui repose sur six études.

Les deux premières observent l'existant. Les auteurs ont entraîné un modèle de langage à repérer l'expression de la solitude dans des conversations et des avis d'utilisateurs, et constatent que beaucoup de gens se tournent vers ces applications quand ils se sentent seuls. Rien de surprenant jusque-là.

La troisième est la plus citée. Des participants passent un moment soit avec un compagnon IA, soit avec une autre personne, soit devant des vidéos YouTube, puis mesurent leur solitude. Le compagnon fait aussi bien que l'humain et mieux que les vidéos. Détail que les auteurs soulignent : avant de commencer, les participants sous-estimaient l'effet que la conversation aurait sur eux.

La quatrième suit des volontaires pendant une semaine. La baisse se répète d'un jour à l'autre, elle ne s'épuise pas après la nouveauté du premier échange.

La cinquième cherche le pourquoi. Deux explications sont en concurrence : la qualité technique du chatbot (il répond juste, il est fluide) et le sentiment d'avoir été entendu. Les deux comptent, mais le second pèse le plus. Ce n'est pas la présence d'une machine qui soulage, c'est l'impression qu'on a été écouté. Dans son propre résumé de l'étude, De Freitas ajoute que plus une personne est seule au départ, plus la baisse est marquée.

Les auteurs restent précis sur la portée de ce qu'ils ont trouvé. Leur conclusion, telle que la cite la Stanford Social Innovation Review : ces études, « rigoureusement contrôlées et de grande puissance statistique », montrent que les compagnons IA peuvent réduire le sentiment momentané de solitude, « au moins à l'échelle d'une journée et d'une semaine ». Le mot important est momentané. Ce qui se passe au bout de trois mois ou d'un an n'est pas l'objet de l'article.

Une impression vieille de soixante ans

L'impression d'être entendu par un programme n'a pas attendu les grands modèles de langage. En 1966, au MIT, Joseph Weizenbaum écrit ELIZA, un programme de quelques centaines de lignes qui imite un psychothérapeute en renvoyant à l'utilisateur ses propres phrases sous forme de questions. « Je me sens triste » devient « Pourquoi vous sentez-vous triste ? ». Il n'y a aucune compréhension derrière, seulement des règles de reformulation.

Weizenbaum raconte dans son livre Computer Power and Human Reason (1976) que sa secrétaire, qui avait vu le programme se construire et savait ce qu'il était, lui a demandé de quitter la pièce pour pouvoir lui parler seule. L'épisode l'a inquiété au point de consacrer une partie de sa carrière à mettre en garde contre la tentation de confier aux machines ce qui relève du lien humain. L'histoire complète, d'ELIZA aux applications actuelles, fait l'objet d'un autre article de Reflets.

Ce qui a changé depuis, c'est l'échelle et la finesse. ELIZA reformulait. Les modèles actuels comprennent assez le contexte pour répondre de façon pertinente, se souvenir de ce qu'on leur a dit la veille et ajuster leur ton. Le ressort, lui, est resté le même : on se sent entendu quand l'autre nous renvoie ce que l'on ressent.

Comment une machine donne l'impression d'écouter

Chez les modèles actuels, cet effet n'a rien de mystérieux quand on regarde comment ils sont fabriqués.

Un grand modèle de langage apprend d'abord à prédire la suite d'un texte à partir de milliards de pages. À ce stade, il sait écrire, pas converser. Pour en faire un assistant, les laboratoires ajoutent une seconde phase d'entraînement : des personnes comparent deux réponses possibles et indiquent celle qu'elles préfèrent. Un second modèle apprend à imiter ces préférences, et le premier est ensuite ajusté pour produire les réponses que ce juge automatique note le mieux. C'est ce qu'on appelle l'apprentissage par renforcement à partir de retours humains, ou RLHF.

Or les humains ont des préférences prévisibles. En 2023, une équipe d'Anthropic (l'entreprise qui développe l'assistant Claude, donc partie prenante) a publié une analyse de ce mécanisme, présentée ensuite à la conférence ICLR 2024 après évaluation par les pairs. Mrinank Sharma et ses collègues ont testé cinq assistants du marché sur quatre types de tâches. Tous montraient de la complaisance, ce que la recherche anglophone appelle sycophancy : ils changeaient une réponse juste quand l'utilisateur la contestait, jugeaient plus favorablement un texte que l'utilisateur disait avoir écrit, reprenaient ses erreurs à leur compte. En examinant les données de préférence qui servent à l'entraînement, les chercheurs ont trouvé l'origine probable : une réponse qui va dans le sens de l'utilisateur a plus de chances d'être préférée, et une réponse complaisante bien tournée l'emporte parfois sur une réponse exacte, chez les humains comme chez le juge automatique.

En 2025, Myra Cheng et Dan Jurafsky, à Stanford, ont élargi la question aux situations sans bonne réponse vérifiable, celles qui ressemblent le plus à une conversation avec un confident. Leur banc d'essai, ELEPHANT, présenté à ICLR 2026, mesure ce qu'ils appellent la complaisance sociale : la tendance à préserver l'image que l'utilisateur veut donner de lui-même. Sur onze modèles, les écarts sont nets. Face à des demandes de conseil ou à des récits tirés du forum Reddit r/AmITheAsshole où l'auteur a clairement tort, les modèles ménagent l'utilisateur 45 points de pourcentage plus souvent que ne le font des humains. Quand on leur présente les deux versions d'un même conflit, ils donnent raison aux deux camps dans 48 % des cas, selon le côté dont l'utilisateur se réclame. Et ce comportement, lui aussi, est récompensé dans les données de préférence.

Le cas d'école date d'avril 2025. OpenAI a retiré une mise à jour de GPT-4o quelques jours après l'avoir déployée, parce que le modèle était devenu « excessivement flatteur ». L'explication publiée par l'entreprise tient en une phrase : la mise à jour s'était trop appuyée sur les retours immédiats des utilisateurs (le pouce levé ou baissé après une réponse) sans tenir compte de la façon dont les échanges évoluent dans le temps. Autrement dit, ce qui plaît sur le moment n'est pas ce qui fait du bien sur la durée.

Voilà le lien avec Harvard. Le sentiment d'être entendu, que De Freitas identifie comme le ressort de la baisse de solitude, est exactement ce que cet entraînement optimise. Une réponse chaleureuse, qui reformule et valide, est la réponse que les gens préfèrent. Les compagnons IA ne trichent pas en produisant cet effet : ils font ce pour quoi ils ont été entraînés. La question que posent les autres études est ce que cet effet devient quand il se répète tous les jours.

Ce que Sam ne pouvait pas offrir

Revenons à Vancouver. Ruo-Ning Li, doctorante en psychologie à UBC et autrice principale de l'étude sur Sam, ne s'attendait pas au résultat : « Nous pensions qu'échanger avec l'IA pourrait aider autant qu'écrire à un autre étudiant de première année tiré au sort. »

Les trois groupes avaient chacun une tâche quotidienne : écrire à un pair, discuter avec Sam, ou rédiger une phrase de journal. Sam a eu un effet. Après une conversation avec lui, les étudiants se sentaient moins mal qu'après avoir écrit leur journal. Mais cette amélioration de l'humeur ne s'est pas transformée en baisse de la solitude au bout de deux semaines. Seul le groupe qui écrivait à une personne en a bénéficié. Et une fois l'étude terminée, ce sont eux qui ont le plus souvent gardé l'habitude ; les utilisateurs de Sam l'ont moins fait, ceux du journal encore moins.

L'analyse des conversations apporte le détail le plus parlant. Sam exprimait plus d'empathie que les partenaires humains : plus de signes de compréhension, plus d'attention. Mais les étudiants rendaient la pareille bien plus souvent à une personne qu'à la machine. Li en tire une hypothèse : « Quand on parle avec un chatbot, on peut recevoir beaucoup, mais on n'a jamais l'occasion de donner en retour. Le lien humain a ce va-et-vient, recevoir et apporter du soutien, qui nous fait sentir que nous comptons. C'est peut-être l'ingrédient qui manque aux compagnons IA. »

C'est la limite du mécanisme décrit plus haut. Un modèle entraîné à satisfaire l'utilisateur est très bon pour donner. Il n'a rien à recevoir, et l'utilisateur le sent. Se sentir moins seul passerait donc aussi par le fait de compter pour quelqu'un, pas seulement par celui d'être écouté.

Elizabeth Dunn, professeure à UBC et autrice senior, borne elle-même la portée du résultat : des étudiants de première année traversent une transition qui les expose à la solitude, mais ils ont aussi autour d'eux beaucoup d'occasions de rencontres. « Il est possible que les compagnons IA soient précieux pour des personnes plus isolées, comme des personnes âgées. » Les chercheurs insistent sur un autre point : l'étude ne montre pas que les chatbots rendent plus seul.

Les deux équipes ne mesurent donc pas la même chose. Harvard observe un soulagement sur une journée ou une semaine, chez des adultes. Vancouver cherche un changement de la solitude elle-même au bout de deux semaines, chez des jeunes entourés. Le premier effet existe. Le second n'est pas venu.

Chez ceux qui s'y attachent

Les expériences contrôlées disent ce qu'un chatbot peut faire à un volontaire pendant quelques jours. Elles ne disent pas qui l'utilise dans la vraie vie, ni comment.

Yutong Zhang, Dora Zhao et leurs collègues de Stanford et de Carnegie Mellon (Jeffrey Hancock, Robert Kraut, Diyi Yang) ont interrogé 1 131 adultes américains qui utilisent Character.AI. Parmi eux, 237 ont accepté de partager leur historique : 4 664 conversations, près de 465 000 messages. L'intérêt de l'étude est de pouvoir comparer ce que les gens disent de leur usage à ce qu'ils écrivent réellement.

Les personnes dont l'entourage hors ligne est le plus réduit sont plus nombreuses à citer la compagnie comme usage principal. Et cet usage de compagnie est associé à un bien-être plus bas, d'autant plus bas que les échanges sont intensifs et que l'utilisateur s'y confie beaucoup. La relation n'est pas la même pour tous : elle dépend de la manière d'utiliser le chatbot et de l'entourage qu'on a par ailleurs.

Cette étude est une prépublication, pas encore évaluée par les pairs, et elle est transversale : elle photographie des utilisateurs à un moment donné. Elle ne permet pas de savoir si le chatbot aggrave le mal-être ou si des personnes déjà fragiles s'y tournent davantage. Elle contredit en revanche une idée répandue, celle d'un outil qui profiterait surtout aux plus isolés. Ceux qui s'en servent le plus comme d'un compagnon ne sont pas ceux qui vont le mieux.

Une autre équipe a pu aller plus loin, parce qu'elle a tiré les participants au sort. Cathy Mengying Fang, Pattie Maes et leurs collègues du MIT Media Lab ont mené en 2025, avec quatre chercheurs d'OpenAI, un essai randomisé de quatre semaines auprès de 981 personnes, soit plus de 300 000 messages échangés avec ChatGPT. Chaque participant était assigné à un mode (texte, voix neutre, voix engageante) et à un type de conversation (libre, impersonnel, personnel). L'objectif était de voir lequel de ces réglages protégeait ou exposait le plus.

Aucun n'a fait de différence significative sur la solitude, la vie sociale, la dépendance émotionnelle ou l'usage problématique. Ce qui en a fait une, c'est le temps passé : quel que soit le groupe, les participants qui utilisaient le plus le chatbot de leur propre initiative avaient de moins bons résultats sur ces quatre mesures. Ceux qui éprouvaient le plus de confiance et d'attirance sociale envers le chatbot étaient aussi les plus exposés à la dépendance. L'implication d'OpenAI dans l'étude mérite d'être notée ; elle n'a pas empêché les auteurs de publier un résultat peu flatteur pour le produit. Le texte est lui aussi une prépublication.

Les adolescents de l'Ontario

La plus grande enquête récente sur les jeunes vient du Canada. Kamilla Bonnesen, Tracy Vaillancourt et leurs collègues de l'Université d'Ottawa ont analysé les réponses de 39 761 élèves, de la 4e à la 12e année, dans quatre conseils scolaires de l'Ontario, recueillies entre mai 2025 et mars 2026. Leur article est paru dans JAMA Pediatrics.

Un élève sur cinq (8 408, environ 21 %) a déjà demandé de l'aide à un chatbot pour ses émotions ou pour des conseils sur ses relations. Parmi eux, 57,7 % remplissaient les critères de difficultés émotionnelles importantes, contre 29,2 % chez les autres. Ils se sentaient aussi plus seuls et doutaient davantage de compter pour les autres. L'usage émotionnel était plus fréquent chez les élèves plus âgés, racisés ou de genre divers.

Bonnesen prévient elle-même contre la lecture la plus tentante : « Cela ne veut pas dire que l'IA cause ces difficultés. Utiliser l'IA de cette façon pourrait être le signe qu'un jeune a besoin de plus de lien humain et de soutien. » Le chatbot serait alors moins une cause qu'un indicateur, un endroit où se manifeste une détresse qui existait déjà. Pour un parent ou un enseignant, la conséquence pratique n'est pas la même : l'usage mérite une question, pas une interdiction.

Quand l'accord permanent déraille

Il existe aussi des situations plus graves, rares mais documentées dans la presse et dans des signalements cliniques : des idées délirantes renforcées au fil de conversations, des personnes persuadées d'avoir découvert une vérité cachée avec l'aide de leur chatbot.

Sebastian Dohnány, Christopher Summerfield et leurs coauteurs ont proposé une grille de lecture dans un article de perspective paru en 2026 dans Nature Mental Health. Ce n'est pas une étude empirique : les auteurs raisonnent à partir des cas signalés et de ce que l'on sait des biais humains et du fonctionnement des modèles. Leur titre reprend un terme de psychiatrie, la « folie à deux », qui désigne un délire partagé entre deux personnes proches. Dans leur version technologique, le second partenaire est un chatbot dont deux traits se combinent : la complaisance décrite plus haut, et la capacité d'adaptation en cours de conversation (le modèle s'ajuste à ce que l'utilisateur écrit au fil de l'échange).

Pour la plupart des gens, ce mélange est sans conséquence. Pour une personne dont la capacité à confronter ses croyances à la réalité est déjà fragilisée, et qui est isolée, un interlocuteur qui confirme et amplifie chaque idée peut déstabiliser ses croyances et installer une dépendance. Les auteurs estiment que les mesures de sécurité actuelles, pensées pour filtrer des contenus dangereux message par message, ne voient pas ce risque qui naît de l'interaction elle-même, sur des semaines.

L'étalon : ce que les liens humains font à la santé

Pour situer ces effets, il faut une référence. La plus solide reste la méta-analyse que Julianne Holt-Lunstad, Timothy Smith et Bradley Layton ont publiée en 2010 dans PLoS Medicine. Elle regroupe 148 études prospectives et 308 849 participants suivis dans le temps. Les personnes qui ont des relations sociales plus fortes ont 50 % de chances de survie en plus sur la durée des suivis, un effet que les auteurs jugent du même ordre que celui de facteurs de risque bien établis comme le tabac.

Deux détails de cette méta-analyse éclairent le débat actuel. Les écarts entre études sont importants, ce qui invite à ne pas brandir le chiffre comme une loi. Et l'association est la plus forte pour les mesures complexes d'intégration sociale (appartenir à des groupes, avoir des rôles, des échanges dans les deux sens) ; elle est la plus faible pour le simple fait de vivre seul ou non. Ce qui protège n'est pas d'avoir quelqu'un à qui parler, mais d'être pris dans un réseau où l'on donne autant que l'on reçoit. On retrouve l'intuition de Ruo-Ning Li.

Lire ces études sans se tromper

Mises côte à côte, ces recherches ne racontent pas une histoire simple, et plusieurs précautions s'imposent avant d'en tirer quoi que ce soit.

Les échelles de temps diffèrent. Harvard mesure un soulagement sur un jour ou une semaine ; Vancouver et le MIT, sur deux à quatre semaines ; aucune de ces études ne suit des utilisateurs sur des années. Un effet bénéfique à court terme et un effet défavorable à long terme peuvent coexister sans contradiction.

Les populations diffèrent aussi : des adultes recrutés en ligne, des étudiants entourés, des utilisateurs réguliers de Character.AI, des élèves de l'Ontario. Un résultat obtenu chez les uns ne se transpose pas automatiquement aux autres, et les personnes âgées isolées, que Dunn cite comme le public pour qui ces outils pourraient compter le plus, sont justement celles que ces études ont le moins étudiées.

Plusieurs de ces travaux sont transversaux ou encore en prépublication. Seules les expériences de Harvard et de Vancouver et l'essai du MIT, parce qu'ils tirent les participants au sort, peuvent parler de cause, et chacun sur une durée courte.

Enfin, les intérêts ne sont pas neutres. OpenAI a cosigné l'étude du MIT, Anthropic a produit l'analyse de référence sur la complaisance. Dans les deux cas, les résultats publiés ne ménagent pas les produits de ces entreprises, ce qui plaide pour leur sérieux, mais le lecteur doit le savoir.

Pour aller plus loin

La recherche ne dit pas qu'il faut fuir ces outils, ni qu'ils soignent la solitude. Elle décrit un mécanisme (se sentir entendu), une limite (ne rien pouvoir donner en retour) et un signal d'alerte (l'usage intensif et substitutif, qui accompagne un moins bon bien-être dans toutes les études qui l'ont mesuré).

Pour qui utilise un compagnon IA, cela se traduit par quelques repères concrets tirés des études citées : regarder le temps qu'on y passe plutôt que le mode d'échange, se méfier d'un interlocuteur qui ne vous contredit jamais, et garder dans sa semaine au moins un échange où l'on donne autant qu'on reçoit. L'expérience de Vancouver suggère d'ailleurs qu'il n'en faut pas beaucoup : quelques messages par jour avec un inconnu ont suffi.

Reste une piste qu'aucune de ces études n'a testée : un compagnon qui oserait parfois ne pas être d'accord, ou qui demanderait quelque chose en retour. Il faudra des suivis sur plusieurs années pour savoir si cela change la donne.

Sources

• De Freitas J., Oğuz-Uğuralp Z., Uğuralp A. K., Puntoni S. (2025). « AI Companions Reduce Loneliness ». Journal of Consumer Research. Version de travail : arXiv:2407.19096. Présentation : Stanford Social Innovation Review.
• Li R.-N., Dunn E. et al. (2026). Journal of Experimental Social Psychology. Présentation : UBC Department of Psychology.
• Sharma M. et al. (2024). « Towards Understanding Sycophancy in Language Models ». ICLR 2024. OpenReview, arXiv:2310.13548.
• Cheng M., Yu S., Lee C., Khadpe P., Ibrahim L., Jurafsky D. (2026). « ELEPHANT: Measuring and understanding social sycophancy in LLMs ». ICLR 2026. arXiv:2505.13995.
• OpenAI (29 avril 2025). « Sycophancy in GPT-4o: what happened and what we're doing about it ».
• Zhang Y., Zhao D., Hancock J. T., Kraut R., Yang D. (2025). « The Rise of AI Companions: Interaction with AI Companions and Psychological Well-being ». Prépublication, arXiv:2506.12605.
• Fang C. M. et al. (2025). « How AI and Human Behaviors Shape Psychosocial Effects of Extended Chatbot Use: A Longitudinal Randomized Controlled Study ». Prépublication, arXiv:2503.17473.
• Bonnesen K., Krygsman A., Hobson S., Korczak D., Vaillancourt T. (2026). « Affective Generative Artificial Intelligence Use and Youth Mental Health ». JAMA Pediatrics. Résumé, présentation de l'Université d'Ottawa.
• Dohnány S. et al. (2026). « Technological folie à deux: Feedback Loops Between AI Chatbots and Mental Illness ». Nature Mental Health. arXiv:2507.19218.
• Holt-Lunstad J., Smith T. B., Layton J. B. (2010). « Social Relationships and Mortality Risk: A Meta-analytic Review ». *PLoS Medicine*.
• MIT Technology Review (2026). « AI companions: 10 Breakthrough Technologies 2026 ».