GPT-4.5 a réussi à convaincre 73 % des évaluateurs qu’il était humain lors d’un test rigoureux en mars 2025. Or, savoir à qui l’on parle est très important, avec des enjeux notamment en termes de sécurité en ligne.

Vous échangez avec le service client de votre fournisseur d’électricité via un chat en ligne. Les réponses arrivent instantanément : précises, empathiques, légèrement familières et portées par un ton que vous identifiez comme féminin. Pour tester votre interlocutrice, vous posez une question piège et votre interlocutrice répond avec humour. Ai-je échangé avec une véritable conseillère… ou avec un algorithme d’IA sophistiqué ?

Vous n’êtes pas les seuls à éprouver ce doute ! Presque la moitié des utilisateurs de chatbots reconnaissent avoir déjà confondu un agent conversationnel virtuel avec un être humain. Jamais la frontière entre l’humain et la machine n’a été aussi floue.

Mes travaux de recherche récents examinent les mécanismes d’adoption de ces outils. Il est indéniable que nous sommes en train d’entrer dans une ère marquée par ce que l’on pourrait appeler une confusion ontologique, c’est-à-dire une ère où les frontières entre le naturel et l’artificiel deviennent de plus en plus floues pour l’être humain qui a du mal à les distinguer clairement.

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Or, savoir à qui l’on parle ne relève plus uniquement d’une simple curiosité technologique : c’est devenu un enjeu de cybersécurité, de confiance et de bien-être psychologique.

Ne pas distinguer un humain d’un chatbot peut exposer à une confiance excessive dans des réponses qui peuvent être inexactes et à la divulgation imprudente d’informations à caractère personnel. Pour le grand public, savoir identifier un chatbot, comprendre ses limites et évaluer la qualité de ses réponses devient une compétence essentielle pour utiliser ces outils en connaissance de cause.

Pourquoi l’identité de votre interlocuteur change-t-elle tout ?

Aujourd’hui, plus d’un milliard de personnes dans le monde utilisent des chatbots. Il est prévu que ce marché atteigne 60,26 milliards de dollars (51,77 milliards d’euros) d’ici à 2030.

Le secteur de la santé, notamment en ce qui concerne la santé mentale, est témoin de l’émergence des chatbots IA de type compagnon qui sont programmés pour simuler la compassion. Savoir que l’on parle à un algorithme d’IA favorise le maintien d’une distance critique indispensable vis-à-vis des recommandations formulées. Par exemple, si une personne exprime un profond mal-être, un chatbot pourra proposer des exercices de relaxation, mais ces réponses standardisées reposant sur des modèles statistiques ne remplacent pas l’évaluation clinique individualisée et le suivi d’un professionnel de santé.

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Dans le monde des affaires, les entreprises recourent massivement aux chatbots IA afin de réduire les dépenses opérationnelles. La responsabilité juridique peut être engagée dans le cas où un chatbot IA émet une promesse commerciale erronée en raison d’un dysfonctionnement ou d’une hallucination, par exemple, si un chatbot promet par erreur une remise inexistante ou un remboursement sans condition. Qui est responsable de cette promesse ? Le concepteur du chatbot IA, l’entreprise qui l’utilise, ou tout autre acteur impliqué dans sa conception ou sa mise en œuvre ? La clarté concernant l’identité de l’émetteur est essentielle pour établir les fondements du contrat qui définit les responsabilités de chaque partie impliquée.

À l’échelle sociétale, savoir distinguer l’humain des chatbots IA est essentiel pour préserver l’intégrité du débat public. Identifier la nature de son interlocuteur permet d’éviter de confondre un contenu automatisé avec une prise de position authentiquement humaine. Par exemple, lors d’une consultation publique en ligne, un chatbot clairement identifié peut fournir rapidement des informations factuelles sur une réforme sans prétendre porter la voix des citoyens. Les utilisateurs du service public numérique font davantage confiance à un chatbot lorsque celui-ci est clairement identifié comme tel.

Comment identifier un chatbot aujourd’hui ?

Avant tout, pour comprendre son fonctionnement, il faut regarder l’architecture des « transformers », la structure technique derrière la plupart des chatbots modernes. Ces « transformers » sont capables de prédire le mot suivant une suite de mots donnée, grâce aux statistiques : ils donnent juste le mot suivant le plus probable. Savoir que l’on parle à un chatbot IA, c’est se rappeler qu’il ne comprend pas le sens, qu’il n’y a pas de pensée derrière la conversation : le chatbot ne fait que choisir les mots qui ont statistiquement gagné à l’issue de ses calculs.

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Voici quelques astuces de détection utiles pour savoir si l’on parle à un chatbot IA.

Posez des questions qui nécessitent des détails personnels ou des souvenirs à long terme que le chabot IA ne possède pas, par exemple « Tu te rappelles ce que je t’avais dit sur mon premier stage ? » Un être humain serait en mesure de mobiliser un souvenir précis, tandis qu’un chatbot IA ne pourrait que simuler une continuité. Autre test possible : faites référence à une expérience commune implicite, par exemple « On avait finalement choisi quel restaurant déjà ? » Un être humain pourra se souvenir du lieu exact, tandis qu’un chatbot IA tendra à proposer une réponse plausible sans véritable souvenir.

Posez des questions qui permettent de tester les limites du raisonnement de chatbot IA avec des situations absurdes, par exemple : « Explique-moi pourquoi il est impossible d’expliquer cette impossibilité. » Un humain est davantage susceptible de résister à la demande en exprimant un inconfort par rapport à la question posée. Le chatbot IA raisonne comme si la situation était cohérente, même quand elle ne l’est pas, l’action requise demeure irréalisable. Autre exemple : « Décris précisément la couleur d’un triangle invisible. » Un humain soulignera spontanément l’incohérence de la consigne, tandis qu’un chatbot IA cherchera souvent à formuler une explication théorique comme si la question avait un sens pleinement exploitable.

Posez des questions sur des événements récents hyperlocalisés avec une opinion nuancée, par exemple : « En tant que riverain, que penses-tu de la piétonnisation hier de cette rue ? » Les chatbots IA sont entraînés sur des bases de données figées à une date précise. Même si certains sont connectés à Internet, ils ont souvent du mal à commenter les actualités hyperlocales très récentes avec une perspective nuancée. Autre exemple : « Comment as-tu vécu la coupure d’électricité dans notre quartier hier soir ? » Un habitant pourra évoquer des détails précis comme les discussions avec les voisins et l’ambiance dans la rue, tandis qu’un chatbot restera dans des généralités sans véritable ancrage local.

Vers une transparence et une littératie numérique indispensables : l’IA Act et au-delà

Mes travaux récents, au-delà des astuces de détection, invitent à repenser notre relation avec ces interlocuteurs numériques. Notre étude montre que la divulgation de l’identité, c’est-à-dire l’annonce par un chatbot IA de sa nature artificielle, ne réduit pas forcément la satisfaction de l’utilisateur si la qualité informationnelle du chatbot IA est au rendez-vous. La loi européenne, par le biais de l’IA Act, va imposer cette transparence.

À l’avenir, la question sera donc plutôt « Comment optimiser la collaboration avec cette entité que je sais être artificielle ? » Pour les entreprises, il faut se concentrer sur ce qui compte vraiment aux yeux des utilisateurs grand public, c’est-à-dire la performance du chatbot IA permettant de fournir des réponses pertinentes, fiables et de qualité, plutôt que de se contenter de déclarations éthiques génériques ou d’avatars anthropomorphiques attrayants.

Zeling Zhong ne travaille pas, ne conseille pas, ne possède pas de parts, ne reçoit pas de fonds d'une organisation qui pourrait tirer profit de cet article, et n'a déclaré aucune autre affiliation que son organisme de recherche.

Un poussin âgé de seulement quelques jours est déjà capable de reconnaître sa mère et d’autres poussins avec lesquels il a été en contact. Deux exemples parmi tant d’autres qui démontrent des capacités cognitives qui pourront vous surprendre. Pour aller plus loin, nous vous proposons de lire un extrait de l’ouvrage Bien-être et comportement des poules domestiques, de Cécile Arnould, publié aux éditions Quae.

Les poules domestiques, comme beaucoup d’autres espèces d’oiseaux, sont capables de mémoriser des informations très précocement. Les embryons peuvent apprendre les caractéristiques des odeurs ou des vocalisations de leur mère. Les poussins âgés de 24 heures reconnaissent leur mère. Ils font la différence entre celle-ci et une autre mère avec laquelle ils n’ont pas été en contact auparavant. Élevés en présence d’un autre poussin, ils font la différence entre ce dernier et un poussin non familier. Dès cet âge, ils peuvent aussi mémoriser les caractéristiques d’un objet.

En effet, les poules domestiques ont une caractéristique propre aux oiseaux nidifuges. Les oiseaux nidifuges sont ceux qui, à l’éclosion, sont complètement développés et qui peuvent donc gambader tout de suite loin de leurs parents. À la différence des jeunes mésanges, qui restent bien au chaud dans leur nid ; ce sont des oiseaux nidicoles. Chez ces espèces nidifuges, on observe chez les poussins un phénomène appelé « empreinte ». Le poussin s’attachera à la première chose avec laquelle il sera en contact à l’éclosion. L’empreinte se met en place entre 1 et 4 jours, période durant laquelle la mère reste sur son nid après l’éclosion de sa couvée. Elle est naturellement dirigée vers sa mère, mais, en l’absence de mère, elle peut être dirigée vers un objet. Des poussins ayant développé une empreinte sur un objet se blottiront contre cet objet plutôt que contre un objet différent, que ce soit par sa forme, sa couleur, etc. L’empreinte peut aussi être dirigée vers une personne ; vous avez peut-être déjà vu Konrad Lorenz (1903-1989), éminent éthologiste ayant décrit ce phénomène chez des oies, suivi d’une ribambelle d’oisons. Lorsqu’il y a empreinte, la mémoire qui se forme possède des caractéristiques différentes de la mémoire classique. Elle se crée plus rapidement et dure plus longtemps.

Au-delà de ce phénomène particulier, dès 2 à 5 jours d’âge, les poussins se souviennent de tâches spatiales qu’ils ont apprises 24 heures auparavant. Par exemple, s’ils ont appris à faire un détour pour rejoindre des congénères, ils se rappellent le chemin qu’ils doivent emprunter. Les poussins sont par ailleurs capables de raisonnements simples. Ils ont la capacité à savoir qu’un objet existe même s’ils ne le voient pas complètement ou pas du tout. On parle de phénomène de permanence des objets. Cette capacité ne se développe qu’après quelques mois chez les enfants. Nous venons de voir qu’un poussin ayant développé une empreinte sur un objet ira se blottir contre lui. Eh bien, ce comportement persistera même si une partie de cet objet est partiellement cachée. Et, mis en présence de deux parois opaques identiques qui peuvent cacher cet objet, les poussins choisiront d’aller vers la paroi où ils ont vu l’objet disparaître complètement. De plus, si ces parois sont inclinées de telle sorte que l’une soit de hauteur et de largeur adéquates pour cacher la totalité de l’objet (paroi A) et l’autre pas (paroi B), les poussins, en l’absence de l’objet, se dirigeront vers la paroi formant un écran compatible avec le fait que l’objet puisse être caché derrière : la paroi A. Ces résultats signifient que les poussins se représentent l’objet même s’ils ne le voient pas ; ils ont une représentation mentale de ce dernier. Ils sont, par ailleurs, capables d’effectuer un raisonnement à partir de cet objet, c’est-à-dire de comparer la taille de cet objet à la taille des cachettes.

Il faut savoir que la poule domestique est une espèce territoriale et sociale avec une organisation hiérarchique. Cela signifie qu’il existe des relations de dominance et de subordination au sein des groupes, chez les coqs comme chez les poules. L’individu A domine l’individu B, qui domine l’individu C, etc. De temps en temps dans cette hiérarchie linéaire, plusieurs individus (par exemple C, D et E) vont avoir le même rang social. Aucun ne dominera les autres. Il suffit en général de quelques jours, pendant lesquels les individus du groupe s’affrontent (coups de bec, combats, poursuites), pour que la hiérarchie se mette en place. Par la suite, les individus connaissent leur place dans la hiérarchie. Les affrontements laissent la place à des menaces ou à des évitements. Les individus mémorisent les caractéristiques des autres individus avec lesquels ils vivent. Les poules domestiques sont capables de faire la différence entre des individus familiers, avec lesquels elles vivent ou qu’elles ont déjà rencontrés, et des individus inconnus. Elles reconnaissent chaque individu de leur groupe à condition que ce groupe ne soit pas trop grand (jusqu’à au moins une trentaine d’individus, voire peut-être cent).

Les poules peuvent aussi apprendre en observant les autres. Des poules juvéniles (d’environ 2 mois) ayant observé des congénères consommer un aliment qu’elles ne connaissent pas en mangeront une plus grande quantité, et mettront moins de temps pour commencer à s’alimenter avec, que celles n’ayant pas eu cette expérience. Des poussins de quelques jours apprennent où trouver un aliment après avoir observé un congénère. De même, après avoir observé un congénère picorer une bille recouverte d’une substance amère, si une bille similaire en apparence, mais non recouverte de cette substance amère, leur est présentée 24 heures plus tard, ils ne la picoreront pas.

Curieusement, une étude montre que les poules adultes apprennent plus vite une tâche d’association, où il faut picorer un bouton pour obtenir une récompense alimentaire, en voyant faire une poule dominante qu’une poule subordonnée. Et ce n’est pas lié à une différence de compétence entre les poules dominantes et subordonnées, les premières n’apprennent pas plus vite que les autres. Il est probable que cet effet soit plutôt le résultat d’une attention plus soutenue envers les individus dominants qu’envers les autres membres du groupe. Les poules peuvent apprendre à donner des coups de bec sur des boutons ou des écrans pour obtenir une récompense. Cette capacité a largement été utilisée, notamment dans les années 1970-1980, pour tester la motivation des poules à accéder à des perchoirs, des espaces de vie plus grands, des substrats pour effectuer des bains de poussière lorsqu’elles avaient été élevées en cage sur un sol grillagé. Ces travaux ont contribué à démontrer quels étaient les besoins des poules domestiques.

Cécile Arnould est l'autrice de « Bien-être et comportement des poules domestiques » dont cet article est un extrait.

What did the face of our ancestors look like 3 million years ago? Meet the reconstructed face of “Little Foot” – the most complete biological Australopithecus specimen that ever existed.

What did the face of one of our ancestors look like more than 3 million years ago? Our international team has answered this question by virtually reconstructing the facial fragments of Little Foot, the most complete Australopithecus skeleton yet discovered. This reconstruction sheds light on the influence of the environment on how our face evolved. Our findings have just been published in the Comptes Rendus Palevol journal, and the new 3D face of Little Foot can be explored online on the MorphoSource platform.

The search for human origins has never been more fruitful, with fossil discoveries pushing back the appearance of the earliest humans (members of the genus Homo) to 2.8 million years ago, and the development of cutting-edge methods for analysing these remains such as recovering genetic information from fossils over 2 million years old.

Yet, while our knowledge of extinct human species grows with each discovery, the story of our ancestors before the first humans appeared remains blurry. It is during this pivotal period that the traits defining our humanity emerged, enabling our genus’ evolutionary success.

Although the identity of our direct pre-Homo ancestor is far from resolved, one fossil group plays a central role in this search: Australopithecus. This genus, to which the famous “Lucy” belongs (discovered 50 years ago in Ethiopia), inhabited much of Africa and survived for over 2 million years. Australopithecus is known from many fossil remains, but often these are highly fragmentary, isolated, and have sometimes been distorted over the millions of years they have been buried. Notably, only a handful of skulls preserve nearly the entire face, a part of our anatomy that has profoundly shaped who we are today.

Through digestive, visual, respiratory, olfactory and non-verbal communication systems, the face is at the heart of interactions between individuals and their physical and social environments.

Significant changes occurred in the facial region throughout human evolution, with most structures generally becoming less robust. However, the factors driving these changes remain unclear. Were they caused by shifts in diet, social behaviour, or both? Only the discovery of more complete skulls can clarify this debate, and this is why the skull of Little Foot is crucial.

The ’Cradle of Humankind’

South Africa has been and remains a crucial region for researching into human origins. A century ago, the iconic “Taung Child” was published in Nature as a representative of a new African branch of humanity, Australopithecus. While scientific attention had previously focused on Eurasia, this discovery inspired decades of exploration and major finds across Africa. In particular, South Africa saw a proliferation of palaeontological sites in a region now UNESCO-listed and known as the “Cradle of Humankind.” Among these, Sterkfontein has proven exceptionally rich in fossils, many attributed to the hominin genus Australopithecus, and including numerous remarkably preserved specimens. But it was in 1994 and 1997 that Sterkfontein yielded its most spectacular find: the skeleton of Little Foot, over 90% complete, and the oldest human ancestor found in Southern Africa. To date, it is the most complete Australopithecus skeleton ever discovered, far surpassing Lucy, of which only 40% of the anatomy is preserved.

Our team has been studying this skeleton since its complete excavation concluded in 2017. The skull, in particular, has been the focus of our attention, as it is relatively complete, preserving all parts of the head – the cranium and mandible. However, 3.7 million years of burial underground have fragmented and displaced parts of its fossilised face. This process is especially visible in the forehead and eye sockets (orbits), making it impossible to quantitatively analyse these informative areas. Given the exceptional and unique nature of this fossil, we decided to harness the most recent technological advances in imaging to restore the face of Little Foot.

‘Little Foot’ in Europe

Creating a digital copy of Little Foot was essential to allow the virtual isolation and repositioning of the fragments without damaging the original skull. However, conventional X-ray scanning technologies have limitations. Through burial and fossilisation process, cavities were created in Little Foot’s skull as soft tissues disappeared and filled with sediment. As a result, X-rays struggle to penetrate this extremely dense sedimentary matrix, limiting image contrast and quality. After several unsuccessful attempts, we turned to a more powerful alternative: synchrotron radiation scanning. A synchrotron is a high-energy particle accelerator used to produce ultra-high-resolution images (at micron or even sub-micron scale).

With this in mind, we took Little Foot’s skull to England for scanning at the I12 beamline of the Diamond Light Source synchrotron. In the summer of 2019, Little Foot made its first journey outside Africa, carefully escorted across the world and housed in a secure vault during its stay in the UK.

A new face for Australopithecus

Several days were required to scan the entire skull at a resolution of 21 microns. The exceptional images generated revealed intimate details of Little Foot’s anatomy, and also provided the necessary data for facial reconstruction. However, the high quality of the data came at a computational cost: over 9,000 images were generated, representing terabytes of information to process. To virtually isolate the fragments, these images were processed using the supercomputer at the University of Cambridge (England). Once rendered in 3D, the fragments were repositioned according to their anatomical location, and missing parts were recreated to finally restore the complete face of Little Foot.

The size and shape of Little Foot’s orbits, previously obscured by displaced fragments, are among the most striking features of our reconstruction. In primates, the orbital region is heavily influenced by functional (visual) and behavioural (ecological) adaptations. Little Foot’s proportionally large orbits compared to other hominins suggest a strong reliance on sensory information, likely for foraging. This hypothesis is supported by a previous study showing that its visual cortex was more developed than that of modern humans.

The second major result of this study has implications for our understanding of the relationships between Australopithecus groups living in Africa between 4 and 2 million years ago. Although the comparative sample is limited, it includes specimens from both East and South Africa. Surprisingly, Little Foot, from a South African site, shows strong similarities with East African specimens. These similarities may indicate that Little Foot shared close ancestors with East African populations, while its probable descendants in South Africa later developed distinct anatomy through local evolution.

While the face provides valuable insights into our ancestors’ adaptations to their environment, the rest of Little Foot’s skull will offer further key elements for understanding our evolutionary history. Notably, the braincase, affected by “plastic” deformation, will require similar work to reconstruct and explore the neurological features of this fossil group.

This research was supported by the Agence Nationale de la Recherche, the Centre National de la Recherche Scientifique, the Claude Leon Foundation, the DST-NRF Center of Excellence in Palaeosciences, the French Institute of South Africa, Diamond Light Source, and the ISIS facility of the Science and Technology Facilities Council (STFC).

Dominic Stratford est membre de organisation: Department of Anatomical Sciences, Renaissance School of Medicine, Stony Brook University, Stony Brook, NY, 11794, USA Funding: Already stated by Dr Beaudet