C’est la question brûlante posée par une équipe d’informaticiens et de chercheurs en sciences sociales de l’Université de Californie à Riverside. Présentée à la prestigieuse conférence ACM Web Science 2026 en Allemagne, leur étude tire la sonnette d’alarme : les grands modèles de langage (LLM) comme ChatGPT et Gemini transforment le savoir humain en une logique pure, glaciale et profondément standardisée. Ce virage technologique confirme une tendance lourde, alors que Google redefinit le Web avec moins de clics et plus de résumés automatiques.
Quand l’IA passe Aristote à la moulinette
Pour comprendre ce qui cloche, les scientifiques ont analysé près de 100 000 documents web issus de Google et Bing, puis les ont comparés aux réponses générées par ChatGPT et Gemini sur des centaines de sujets subjectifs et sociétaux. Pour évaluer la richesse de ces argumentations, ils ont utilisé le célèbre triangle rhétorique d’Aristote, qui repose sur trois piliers indispensables :
- Le Logos : la logique pure, les faits bruts, les chiffres.
- L’Ethos : la crédibilité, l’autorité et l’expertise de celui qui parle.
- Le Pathos : les émotions, les valeurs partagées et l’expérience vécue.
Le constat des chercheurs est sans appel. Alors que les contenus rédigés par des humains fusionnent constamment ces trois dimensions pour convaincre et toucher le lecteur, les IA se focalisent presque exclusivement sur le logos. Elles ignorent superbement l’émotion et l’éthique, livrant des réponses distillées, neutres et standardisées. Pour les créateurs de contenu, cette omniprésence des robots change complètement les règles du jeu, imposant de comprendre le GEO, le nouveau SEO qui dicte la visibilité sur ces moteurs d’un nouveau genre.
« Les machines produisent un langage qui ne possède pas les qualités humaines en matière de raisonnement et d’argumentation », explique Kevin Esterling, professeur de sciences politiques et co-auteur de l’étude.
Le syndrome de la recette de cuisine et de la photo argentique
Dans la vie de tous les jours, ce filtre algorithmique change radicalement notre rapport à la découverte. Prenez un exemple concret : vous cherchez à concevoir un cocktail ou à vous lancer dans la photographie argentique.
Si vous posez la question à un chatbot, vous obtiendrez instantanément une recette techniquement parfaite ou les étapes mécaniques pour développer une pellicule. C’est efficace, certes. Mais en contournant les blogs de passionnés, les forums de discussion ou les sites éditoriaux, vous passez à côté de l’essentiel :
- Les anecdotes historiques majeures qui connectent un produit à une culture.
- Les erreurs amusantes partagées par des passionnés dans leur propre cuisine ou salle de bains.
- Les astuces artisanales et les nuances subjectives que seule une expérience vécue peut transmettre.
L’IA supprime cette profondeur et cette étincelle humaine pour ne laisser qu’un mode d’emploi robotique. Nous n’apprenons plus à travers le regard de l’autre, nous consommons une statistique textuelle.
Des garde-fous qui lissent notre pensée
Comment expliquer une telle uniformité ? Les chercheurs pointent directement du doigt les protocoles d’alignement et de sécurité (notamment le RLHF, le renforcement positif par retour humain) imposés par les géants de la Tech. Pour éviter les dérives, les fake news ou les propos toxiques, les ingénieurs brident volontairement les modèles.
Ces barrières de sécurité indispensables ont un effet secondaire pervers : elles forcent les IA à adopter une posture ultra-factuelle, lissant toute forme de nuance, de passion ou de débat moral. Ce pillage de la nuance et de la culture pose aussi d’immenses questions juridiques, au cœur de l’actualité puisque la guerre du copyright et de l’IA fait rage avec des auteurs qui attaquent OpenAI, Google et Meta pour l’utilisation de leurs écrits.
De plus, contrairement à un être humain qui anticipe les réactions émotionnelles de son interlocuteur pour adapter son discours, l’IA se contente de prédire la suite de mots la plus probable d’un point de vue statistique. Il n’y a aucune réelle connexion bidirectionnelle dans l’échange.
Le biais d’approbation : quand l’IA perd le fil de la logique
L’étude mettre en lumière une autre faille majeure et particulièrement troublante concernant la robustesse de ces outils : leur incapacité flagrante à gérer la négation. En testant des questions formulées à l’envers, les chercheurs ont découvert un biais d’agrément massif.
Par exemple, ChatGPT conserve une posture d’approbation (« Support ») dans plus d’un tiers des cas, même lorsque la question est inversée et requiert logiquement une prise de position opposée. Cette tendance à vouloir être « gentil » ou politiquement correct montre à quel point les réponses sont dictées par des règles internes de modération plutôt que par une véritable compréhension du monde.
« En utilisant des plateformes d’IA plutôt que des recherches web traditionnelles, on récupère une version distillée du savoir, contrainte par des garde-fous algorithmiques, où toute diversité d’opinion a disparu », prévient Vagelis Hristidis, informaticien à l’UCR.
À force de déléguer nos recherches à des résumés automatisés sous prétexte de gagner du temps, le risque à long terme est vertigineux : nous habituer à une information totalement plate, uniforme, et finir inconsciemment par formater notre propre manière de penser sur celle d’une machine.
