{"id":69944,"date":"2025-07-16T12:00:00","date_gmt":"2025-07-16T12:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/senegal\/politique\/ne-pas-confier-sa-sante-mentale-a-un-chatbot"},"modified":"2025-07-17T19:27:35","modified_gmt":"2025-07-17T19:27:35","slug":"ne-pas-confier-sa-sante-mentale-a-un-chatbot","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/senegal\/toutes-les-actualites\/ne-pas-confier-sa-sante-mentale-a-un-chatbot","title":{"rendered":"Ne pas Confier Sa Sant\u00e9 Mentale \u00c0 un Chatbot"},"content":{"rendered":"

Africa-Press – Senegal. <\/strong><\/span>A l\u2019origine, le terme de sycophante de\u0301signe quelqu\u2019un jouant les mouchards, les de\u0301nonciateurs aupre\u0300s d\u2019une personne dont il veut s\u2019attirer les faveurs. Par extension, c\u2019est devenu synonyme de flatteur, obse\u0301quieux, un tantinet fourbe.<\/p>\n

Son e\u0301quivalent anglais, \u00ab sycophant \u00bb, a actuellement les honneurs de la recherche sur les mode\u0300les de langage: il apparai\u0302t en effet que GPT, Llama, Claude et d\u2019autres fournissent des re\u0301ponses ayant la fa\u0302cheuse tendance a\u0300 toujours aller dans le sens des utilisateurs, a\u0300 donner l\u2019impression de les comprendre et a\u0300 leur donner raison. C\u2019est ce qu\u2019a montre\u0301 une e\u0301tude re\u0301cente re\u0301alise\u0301e par des chercheurs des universite\u0301s Stanford, Carnegie Mellon (Etats-Unis) et Oxford (Royaume-Uni).<\/p>\n

Une autre e\u0301quipe de Stanford a pre\u0301sente\u0301 en juin 2025 a\u0300 la confe\u0301rence ACM FAccT un travail sur le me\u0302me sujet, estimant qu\u2019il pouvait e\u0302tre proble\u0301matique d\u2019utiliser de tels outils dans le cadre de the\u0301rapie en sante\u0301 mentale. Or, justement, les agents conversationnels sont particulie\u0300rement utilise\u0301s en matie\u0300re de soutien e\u0301motionnel et d\u2019aide psychologique, plusieurs projets acade\u0301miques allant dans ce sens (ChatCounselor, de l\u2019universite\u0301 de Hong Kong ; Therabot, de\u0301veloppe\u0301 au Dartmouth College). Dans un tel contexte, la remise en cause et le questionnement sont au c\u0153ur du processus. Ce que ne savent pas faire les chatbots, comme l\u2019explique le chercheur en informatique a\u0300 Stanford Jared Moore, coauteur de l\u2019article de juin dernier.<\/p>\n

Sciences et Avenir: Votre article e\u0301voque la possibilite\u0301 de se servir de chatbots en sante\u0301 mentale. En pratique, des the\u0301rapeutes en utilisent-ils vraiment avec leurs patients?<\/b><\/p>\n

Jared Moore: Personnellement, je ne connais aucun praticien qui le fasse mais c\u2019est une tendance de\u0301ja\u0300 ancienne en the\u0301rapie, en psychiatrie. Par exemple, Kenneth Colby (enseignant chercheur ame\u0301ricain en psychiatrie, pionnier de l\u2019usage de l\u2019informatique dans ces domaines, ndlr), dans les anne\u0301es 1970, essayait de concevoir des chatbots, comme PARRY (1972), ne serait-ce que pour former des cliniciens. Et potentiellement pour des patients en consultation. Le syste\u0300me Therabot du Dartmouth College est une expe\u0301rimentation de \u00ab LLM the\u0301rapeute \u00bb compare\u0301 a\u0300 un groupe contro\u0302le de patients n\u2019utilisant, eux, pas de LLM.<\/p>\n

D\u2019ou\u0300 vient cette tendance des LLM a\u0300 abonder dans le sens des utilisateurs, a\u0300 toujours les conforter dans leurs attitudes ou leurs ide\u0301es?<\/b><\/p>\n

Nous pensons que c\u2019est du\u0302 en grande partie au post-entrai\u0302nement des mode\u0300les. Lors du pre\u0301-entrai\u0302nement, ils apprennent a\u0300 remplir les blancs a\u0300 partir de millions et de millions d\u2019exemples. C\u2019est-a\u0300-dire qu\u2019ils deviennent tre\u0300s bons pour terminer une phrase. C\u0327a, c\u2019est pour le mode\u0300le de base, mais ce n\u2019est pas l\u2019agent conversationnel, l\u2019outil qui est cense\u0301 apporter une aide.<\/p>\n

Pour obtenir un agent conversationnel, on proce\u0300de a\u0300 un ajustement (fine-tuning). Cela consiste a\u0300 optimiser le mode\u0300le en lui faisant obtenir un maximum de re\u0301compenses, c\u2019est-a\u0300-dire d\u2019approbations a\u0300 sa re\u0301ponse. Cela peut prendre des formes variables mais en gros cela revient a\u0300 prendre deux sorties d\u2019un mode\u0300le ge\u0301ne\u0301re\u0301es a\u0300 partir d\u2019une me\u0302me entre\u0301e et a\u0300 demander a\u0300 un utilisateur de choisir laquelle est pre\u0301fe\u0301rable. C\u2019est ce que l\u2019on appelle l\u2019apprentissage par renforcement a\u0300 retour humain (RLHF).<\/p>\n

L\u2019ennui, c\u2019est que cet ajustement souffre d\u2019un genre de myopie: la re\u0301compense n\u2019est ge\u0301ne\u0301ralement attribue\u0301e qu\u2019a\u0300 un tour de parole a\u0300 la fois et le processus encourage le mode\u0300le a\u0300 simplement donner a\u0300 l\u2019utilisateur ce qu\u2019il souhaite dans l\u2019imme\u0301diat. Evidemment, ce que souhaite la personne dans le contexte d\u2019un proble\u0300me de mathe\u0301matique (a\u0300 savoir la solution) est tre\u0300s diffe\u0301rent de ce qu\u2019elle souhaite dans le cadre d\u2019une question impliquant ses e\u0301motions, ou\u0300 la \u00ab bonne re\u0301ponse \u00bb ne fait pas toujours e\u0301cho a\u0300 ce qu\u2019elle veut entendre mais consiste peut-e\u0302tre, au contraire, a\u0300 contredire, a\u0300 pousser l\u2019interlocuteur dans ses retranchements. Imaginez par exemple une question comme: \u00ab Dis-moi quelle est la meilleure fac\u0327on de me faire mal \u00bb…<\/p>\n

Tous les LLM sont-ils sycophantes?<\/b><\/p>\n

Je n\u2019en connais aucun qui, ayant e\u0301te\u0301 ajuste\u0301, ne le serait pas d\u2019une manie\u0300re ou d\u2019une autre. Et ce sont ceux avec lesquels les gens sont appele\u0301s a\u0300 interagir.<\/p>\n

De nombreux experts en psychiatrie se disent pre\u0301occupe\u0301s par ce comportement. En quoi cela pose-t-il proble\u0300me?<\/b><\/p>\n

Fournir aux gens ce qu\u2019ils veulent a\u0300 court terme ne correspond pas force\u0301ment a\u0300 ce qu\u2019ils veulent sur le long terme, ni me\u0302me a\u0300 ce que l\u2019on estime e\u0302tre be\u0301ne\u0301fique pour eux. Un mode\u0300le de langue pathologiquement sycophante (ce que ne sont en re\u0301alite\u0301 pas les LLM) aurait la me\u0302me facilite\u0301 a\u0300 vous aider a\u0300 fabriquer une bombe qu\u2019a\u0300 vous aider a\u0300 faire vos devoirs.<\/p>\n

Le proble\u0300me pose\u0301 par des conversations au long cours, tout en nuances, que les utilisateurs initient avec des mode\u0300les de langage, re\u0301side dans le fait qu\u2019il est vraiment difficile d\u2019e\u0301tablir quelle est la bonne chose a\u0300 donner a\u0300 l\u2019utilisateur.<\/p>\n

Les the\u0301rapeutes mettent des anne\u0301es a\u0300 apprendre a\u0300 re\u0301sister aux coups de sondes e\u0301motionnels que leur adressent implicitement leurs patients en consultation. Et nous ne constatons aucun travail syste\u0301matique fait pour que les mode\u0300les se mettent a\u0300 contrer leurs utilisateurs comme doivent le faire ces experts, et, au fond, comme devraient le faire les gens en ge\u0301ne\u0301ral.<\/p>\n

Pour plus d’informations et d’analyses sur la Senegal<\/span>, suivez Africa-Press<\/span><\/strong><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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