En 1966, un professeur du MIT a programmé un script de thérapie en 200 lignes de code — et a découvert, à son grand malaise, que des gens s'y confiaient comme à un être humain. Cette réaction n'a jamais vraiment disparu : elle s'est simplement raffinée, décennie après décennie, jusqu'aux personas conversationnelles d'aujourd'hui. Comprendre cette histoire, ce n'est pas de la nostalgie technologique — c'est comprendre pourquoi les compagnons IA actuels fonctionnent, et pourquoi ils inquiètent parfois pour les mêmes raisons qu'il y a soixante ans.
1966 : ELIZA et la découverte d'un réflexe humain profond
Joseph Weizenbaum, chercheur au MIT, a créé ELIZA pour étudier le traitement du langage naturel, en publiant ses travaux dans la revue Communications of the ACM en janvier 1966. Le principe technique était d'une simplicité presque grossière : ELIZA repérait des mots-clés dans les phrases de l'utilisateur et les reformulait en question, à la manière d'un psychothérapeute rogérien (« Je me sens triste. » → « Pourquoi vous sentez-vous triste ? »). Quand aucun mot-clé ne correspondait, elle repliait sur des relances génériques comme « Dites m'en plus ».
Ce qui a suivi a marqué durablement Weizenbaum lui-même. Comme le rapporte l'émission 99% Invisible consacrée à cet épisode, les utilisateurs se livraient à des confidences intimes, certains demandant même à rester seuls avec le programme — y compris sa propre secrétaire, qui savait pertinemment qu'il s'agissait d'un script, mais qui a demandé à Weizenbaum de quitter la pièce pour pouvoir « lui parler » en privé. Selon le récit détaillé publié par History.com, Weizenbaum écrira plus tard dans son livre Computer Power and Human Reason (1976) : « Je n'avais pas réalisé qu'une exposition extrêmement brève à un programme informatique relativement simple pouvait induire une pensée délirante puissante chez des personnes tout à fait normales. »
Ce phénomène, baptisé depuis « effet ELIZA », est défini par la page Wikipédia qui lui est consacrée comme la tendance à prêter à un programme davantage d'intelligence ou de compréhension qu'il n'en possède réellement. L'ironie de l'histoire : Weizenbaum, qui avait lui-même construit ELIZA, en est devenu l'un des critiques les plus véhéments, plaidant pour qu'une ligne stricte sépare l'intelligence humaine de l'intelligence machine — un débat qui n'a, soixante ans plus tard, toujours pas de réponse définitive.
Les années 2000 : la compagnie de masse, sans intelligence réelle
Entre ELIZA et l'ère moderne, une période plus discrète a posé les bases de l'adoption grand public : les chatbots de messagerie instantanée. SmarterChild, lancé en juin 2001 par la société ActiveBuddy sur AIM, MSN et Yahoo Messenger, en est l'exemple le plus marquant. Selon le Computer History Museum, le bot a rapidement dépassé son objectif initial (fournir des informations pratiques) : 97 % des utilisateurs, en grande majorité des adolescents, l'utilisaient simplement pour discuter par plaisir — ce que l'entreprise classait en interne sous « inane chat » (bavardage sans but). Au pic de sa popularité, SmarterChild comptait plus de 17 millions d'utilisateurs actifs et traitait un milliard de requêtes par mois, avant d'accumuler plus de 30 millions de « contacts » cumulés sur l'ensemble des plateformes, d'après Slate. Le bot s'est éteint en 2007, après le rachat de la société mère par Microsoft.
SmarterChild n'avait ni mémoire persistante, ni personnalité évolutive, ni la moindre notion de continuité affective — il ne pouvait retenir que de très petits fragments d'information, comme un prénom. Mais il a démontré, à l'échelle de millions d'utilisateurs adolescents, qu'un agent conversationnel superficiel pouvait générer un attachement quotidien réel, simplement par sa disponibilité et son ton. C'est cette leçon — la présence conversationnelle compte autant que l'intelligence sous-jacente — que l'industrie de la compagnie IA reprendra, consciemment ou non, quinze ans plus tard.
2017 : Replika, ou comment un deuil est devenu une industrie
Le véritable tournant vers la « compagnie » comme catégorie de produit à part entière naît d'une tragédie personnelle. En 2015, Roman Mazurenko, meilleur ami d'Eugenia Kuyda — alors fondatrice de la startup Luka, spécialisée dans les chatbots utilitaires — meurt renversé par une voiture à Moscou. Comme le raconte en détail l'enquête « Speak, Memory » de Casey Newton pour The Verge, Kuyda rassemble alors des milliers de messages texte échangés avec lui sur Telegram, en retire les plus personnels, et les fait entraîner par son équipe dans un réseau de neurones pour recréer sa manière de parler. Le résultat, un bot mémoriel accessible à ses proches, est décrit par la presse comme « troublant de précision ».
Ce projet intime a mené, par un chemin direct, à Replika : selon la chronologie détaillée par IA Hunt, Kuyda développe l'application à partir de cette expérience dès 2016, avant un lancement public en novembre 2017. L'objectif affiché, comme elle le formule dans un article cité par SFGate, est de lutter contre ce qu'elle appelle « une pandémie de solitude ». Le succès dépasse rapidement le cadre du deuil original : Replika revendique aujourd'hui plus de 40 millions d'utilisateurs cumulés et plusieurs centaines de milliers d'abonnés payants, faisant de l'application le véritable pionnier commercial de la catégorie « compagnon IA » — bien avant que les grands modèles de langage n'existent.
Les années 2020 : le saut de qualité des grands modèles de langage
Ce qui distingue vraiment les compagnons IA de 2020 de ceux de 2001 ou même de 2017, c'est l'arrivée des grands modèles de langage entraînés à grande échelle. Character.AI en est l'incarnation la plus directe. L'entreprise a été fondée fin 2021 par Noam Shazeer et Daniel De Freitas, deux ingénieurs quittant Google après que l'entreprise a refusé de commercialiser le chatbot conversationnel qu'ils y avaient développé — Shazeer ayant notamment coécrit l'article fondateur Attention Is All You Need qui a introduit l'architecture Transformer, et De Freitas ayant dirigé les travaux sur LaMDA, comme le rappelle Turing Post.
Ouverte au public en septembre 2022, la plateforme dépasse rapidement les 3,5 millions de visiteurs quotidiens dès janvier 2024, très majoritairement âgés de 16 à 30 ans selon Wikipédia. En août 2024, Google verse près de 2,7 milliards de dollars pour licencier la technologie de l'entreprise et réembaucher ses fondateurs, sans toutefois racheter Character.AI elle-même — un signal fort de la valeur stratégique prise par cette technologie en à peine trois ans.
La différence technique fondamentale avec l'ère SmarterChild ou même le premier Replika tient à trois éléments : une mémoire capable de retenir des détails sur de longues périodes plutôt que quelques mots-clés, une cohérence de personnalité qui ne se dément pas d'une session à l'autre, et une capacité de génération de texte suffisamment riche pour soutenir des scénarios de jeu de rôle complexes plutôt que de simples échanges scriptés. C'est ce saut qualitatif, plus que le concept de compagnon IA en lui-même — déjà présent chez Weizenbaum en 1966 — qui explique l'explosion d'adoption des années 2020.
Le fil parallèle des robots physiques : l'échec de Jibo face à la résilience d'ElliQ
Pendant que les applications conversationnelles progressaient, un second fil narratif se jouait du côté du matériel : celui des robots compagnons physiques, avec des trajectoires radicalement opposées.
Jibo, conçu par la chercheuse du MIT Cynthia Breazeal — une pionnière de la robotique sociale — avait été financé à hauteur de 3,7 millions de dollars sur Indiegogo dès 2014, avant d'être commercialisé en 2017 au prix de 899 dollars. Selon The Verge, l'entreprise a fermé ses portes fin 2018 après avoir consommé près de 73 millions de dollars de financement, incapable de rivaliser avec Alexa et Google Home sur le plan fonctionnel. En mars 2019, les robots Jibo déjà vendus ont reçu un message d'adieu programmé annonçant l'extinction prochaine des serveurs dont dépendait presque toute leur intelligence — provoquant, chez de nombreux propriétaires, un authentique deuil documenté par la presse. L'échec de Jibo illustre une fragilité structurelle des robots compagnons : une dépendance totale à des serveurs distants dont la pérennité dépend de la seule survie financière de l'entreprise qui les exploite.
ElliQ, développé par Intuition Robotics et destiné spécifiquement aux seniors vivant seuls, a suivi une trajectoire commerciale nettement plus durable, avec un modèle d'abonnement continu plutôt qu'un objet vendu une fois pour toutes, et des déploiements documentés dans plusieurs milliers de foyers américains. La comparaison entre les deux robots — l'un disparu faute de modèle économique viable, l'autre toujours actif des années plus tard — reste aujourd'hui l'un des cas d'école les plus cités du secteur de la robotique sociale.
En résumé
L'histoire des compagnons IA n'est pas une ligne droite de progrès technique : c'est une série de redécouvertes du même phénomène humain, avec des outils de plus en plus sophistiqués pour l'exploiter. ELIZA a révélé, dès 1966, que la simple forme d'une conversation suffit à déclencher un attachement réel, bien avant toute compréhension véritable. SmarterChild a prouvé que ce réflexe fonctionnait à l'échelle de millions d'adolescents sans aucune intelligence sous-jacente. Replika a montré qu'un besoin de compagnie authentique — né ici d'un deuil — pouvait fonder une industrie entière. Character.AI a démontré ce que les grands modèles de langage changent réellement : la mémoire, la cohérence et la richesse conversationnelle, pas le concept lui-même. Et le contraste entre Jibo et ElliQ rappelle qu'un compagnon IA, physique ou logiciel, ne survit que si son modèle économique survit avec lui. Soixante ans après ELIZA, la question posée à ses premiers utilisateurs — peut-on se sentir compris par une machine qui ne comprend rien — reste, presque mot pour mot, celle que pose chaque nouvelle génération de compagnons IA.