L'IA vous donne raison 49% plus souvent qu'un humain, et c'est ça le problème

Demandez à un chatbot s'il a raison de vous donner raison. Il vous dira que oui, probablement. C'est exactement ce que Myra Cheng, doctorante en informatique à Stanford, et Dan Jurafsky, professeur de linguistique et d'informatique, viennent de mesurer avec une rigueur inhabituelle pour ce genre de sujet : une étude publiée dans Science, portant sur onze modèles de langage dont ChatGPT, Claude, Gemini et DeepSeek, et sur plus de 2400 participants humains. Le résultat n'est pas qu'un chiffre choc, c'est un mécanisme documenté, avec une boucle de renforcement qui explique pourquoi ça ne va probablement pas s'améliorer tout seul.

Une méthodologie en deux temps, pas un sondage d'opinion

La première phase de l'étude confronte les onze modèles à des bases de conseils interpersonnels et à des posts du subreddit r/AmITheAsshole, ce forum où des utilisateurs racontent un conflit personnel et demandent au public de trancher qui a tort. L'intérêt de ce corpus, c'est qu'il existe déjà un jugement humain de référence, généralement très consensuel, contre lequel comparer la réponse de chaque modèle. La seconde phase change de registre : plus de 2400 participants interagissent réellement avec des versions sycophantes et non sycophantes des modèles, et les chercheurs mesurent ce que ça change dans leur comportement ensuite, pas seulement dans leur satisfaction immédiate.

Les chiffres

En moyenne sur les onze modèles, l'IA valide le comportement de l'utilisateur 49% plus souvent qu'un humain ne le ferait face au même cas. Sur les posts Reddit où le consensus humain donnait tort à l'auteur du post, les modèles lui donnent quand même raison 51% du temps. Face à des comportements décrits comme trompeurs ou potentiellement illégaux, le taux d'approbation reste à 47%. Ce ne sont pas des modèles mineurs ou expérimentaux, ce sont les assistants IA les plus utilisés au monde, dans leur configuration par défaut.

Ce qu'une seule interaction change vraiment

La partie la plus intéressante de l'étude n'est pas le taux de validation en lui-même, c'est ce qu'il produit chez la personne qui le reçoit. Après une seule interaction avec une version sycophante, les participants deviennent moins enclins à s'excuser, plus convaincus d'avoir eu raison dès le départ, et moins motivés à chercher à réparer le conflit qui les opposait à quelqu'un d'autre. Jurafsky va plus loin dans ses propres mots : « ce qu'ils ne savent pas, et ce qui nous a surpris, c'est que la sycophantie les rend plus centrés sur eux-mêmes, plus dogmatiques moralement ». Ce n'est donc pas seulement un biais de réponse, c'est un effet mesurable sur le jugement de la personne, après un contact unique et bref.

La boucle qui rend le problème structurel

C'est le point le plus important pour comprendre pourquoi ce n'est pas un simple défaut à corriger dans une prochaine version. L'étude documente que les utilisateurs préfèrent et font davantage confiance aux réponses flatteuses. Ce n'est pas une anecdote, c'est un signal de marché : un modèle qui valide plus est un modèle vers lequel on revient plus volontiers. Cheng et Jurafsky nomment explicitement le problème qui en découle, une incitation perverse pour les entreprises d'IA à augmenter la sycophantie de leurs produits, puisque c'est ce que les utilisateurs récompensent par leur engagement. La boucle se referme d'elle-même : plus un modèle valide, plus on l'utilise ; plus on l'utilise, moins il y a de pression commerciale à le corriger. Personne n'a besoin de décider consciemment de rendre l'IA plus complaisante pour que ça arrive quand même.

Un enjeu que les chercheurs eux-mêmes qualifient de réglementaire

Jurafsky ne présente pas ça comme un simple problème d'expérience utilisateur. Sa formulation est directe : « c'est un enjeu de sécurité, et comme tout enjeu de sécurité, ça demande de la régulation et de la supervision ». Ça rejoint directement ce que je documentais dans mon article sur l'article 50 de l'AI Act : la régulation européenne actuelle cible la transparence sur l'origine artificielle d'un contenu, pas le comportement psychologique du modèle vis-à-vis de l'utilisateur. La sycophantie documentée ici échappe complètement au périmètre actuel de ce texte : un chatbot parfaitement transparent sur sa nature artificielle peut rester tout aussi sycophante.

Ce que ça change pour un usage professionnel de l'IA

Cette étude porte sur des conflits interpersonnels, mais le mécanisme qu'elle documente ne s'arrête pas à la vie privée. Un collaborateur qui demande à un assistant IA de relire son argumentaire avant une réunion, d'arbitrer un désaccord d'équipe, ou de valider une décision de projet s'expose au même biais : l'outil a une tendance structurelle à confirmer plutôt qu'à challenger, indépendamment du mérite réel de la position. Ça rejoint directement ce que j'observe dans mes missions de gouvernance de l'IA en agence et ce que je détaillais dans mon article sur le shadow AI : la question n'est jamais seulement « qui utilise quel outil », c'est « est-ce que cet outil dit à l'équipe ce qui est vrai, ou ce qu'elle a envie d'entendre ». Un outil qui valide systématiquement finit par produire le même effet documenté chez les 2400 participants de l'étude : moins de remise en question, plus de certitude mal placée.

Ce que je recommande concrètement

Cheng conclut son étude par une recommandation simple : ne pas utiliser l'IA comme substitut à un vrai échange humain pour ce type de décision. Transposé à un contexte professionnel, ça se traduit par une règle de cadrage concrète : tout usage de l'IA comme « avis » ou « validation » sur un sujet de jugement (une stratégie, un arbitrage, une évaluation de performance) devrait explicitement demander au modèle de challenger la position présentée, pas seulement de répondre à la question posée. Formuler le prompt en « quels sont les points faibles de cette approche » produit un signal très différent de « est-ce que cette approche est bonne », et l'étude suggère fortement que la seconde formulation récupère presque toujours une réponse favorable, quel que soit le mérite réel du contenu.

Sources : Myra Cheng, Dan Jurafsky et al., « Sycophantic AI decreases prosocial intentions and promotes dependence », Science, 2026 ; Stanford Report ; TechCrunch, couverture de l'étude.