Une nouvelle étude montre que le GPT-4.5 dépasse probablement les performances humaines au test de Turing, démontrant ainsi une capacité avancée à générer de fausses réponses

Ce moment marque un tournant décisif qui trouvera sans aucun doute sa place dans les annales de l'histoire de l'informatique. L'idée révolutionnaire avancée en 1950 par le mathématicien britannique Alan Turing, souvent considéré comme le père de l'informatique, a enfin été confirmée par des recherches empiriques, soixante-seize ans plus tard.

Le dernier numéro des Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS) a publié une étude pionnière menée par l’Université de Californie à San Diego (UCSD). Un article coécrit par les experts en sciences cognitives Cameron Jones et Ben Bergen démontre que les principaux modèles linguistiques à grande échelle actuels sont capables de réussir le test de Turing classique à trois parties dans le cadre rigoureux de celui-ci. Plus surprenant encore : dans certaines circonstances spécifiques, ces systèmes d’IA sont confondus avec de vrais humains plus souvent que les participants humains eux-mêmes.

Données clés :

Vers la gloire : lorsqu’on lui a fourni des consignes de personnalité sur mesure, GPT-4.5 a été identifié comme un humain dans 73 % des cas, un taux de réussite qui dépasse de loin celui des volontaires humains qui concouraient à ses côtés.

À égalité : le modèle open source LLaMa-3.1-405B a atteint un taux de réussite de 56 %, ce qui indique des performances statistiquement indiscernables de celles de véritables humains.

Tout dépend des consignes : sans « consignes de personnalité » soigneusement élaborées, le taux de réussite de GPT-4.5 est tombé à 36 %, tandis que celui de LLaMa-3.1 a chuté à 38 %. La capacité de ces systèmes d’IA à imiter les humains repose encore largement sur des instructions précises fournies par des concepteurs humains.

Échec des modèles de référence : le robot ELIZA des années 1960, fonctionnant selon des règles, n’a atteint que 23 % de réussite, et GPT-4o, sans consignes ciblées, a obtenu un score de 21 % ; tous deux ont rapidement révélé leur nature artificielle lors de conversations prolongées.

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Dans cette expérience contrôlée randomisée en double aveugle, à laquelle ont participé près de 500 juges — notamment des étudiants de premier cycle de l’UCSD et des volontaires recrutés en ligne —, les participants devaient déterminer laquelle de deux entités était une machine, sur la base de conversations textuelles en temps réel d’une durée de cinq à quinze minutes.

Pourtant, les résultats ont déjoué toutes les attentes. Auparavant, on supposait que la capacité d’une IA à réussir le test de Turing découlait de sa « puissance de calcul omnisciente », mais cette étude révèle une vérité plus troublante : les grands modèles linguistiques peuvent tromper les humains précisément parce qu’ils ont appris à commettre des erreurs d’une manière qui ressemble à celle des personnes réelles.

[Sans consigne : vaste base de connaissances, rationalité absolue] ──► Juge humain : C’est sans aucun doute une IA !

Comme l’a expliqué l’auteur correspondant Cameron Jones, avec des consignes appropriées, les grands modèles linguistiques avancés peuvent reproduire avec précision les schémas de conversation humains, y compris le ton, la franchise, le sens de l’humour et la faillibilité — cette tendance à commettre des erreurs et à tenir des propos inappropriés. Leur réussite à ces tests ne repose pas sur la démonstration d’une grande intelligence en mathématiques ou en logique, mais plutôt sur l’adoption d’un comportement social quasi parfait.

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Le professeur Ben Bergen, l’un des coauteurs de l’étude, a souligné que cette expérience oblige l’ensemble de la communauté scientifique à reconsidérer l’objectif fondamental du test de Turing. Conçu à l’origine pour déterminer si les machines pouvaient égaler l’intelligence humaine, ce test aura perdu tout son sens d’ici 2026, les systèmes d’IA ayant déjà surpassé les humains en termes de rapidité et de précision dans de nombreux domaines.

La version actuelle du test de Turing se concentre moins sur la mesure de l’« intelligence » que sur l’évaluation du degré de ressemblance d’une entité avec un humain. En substance, il s’est transformé en un concours de tromperie, l’IA se révélant être une menteuse exceptionnellement douée.

Si un grand modèle linguistique parvient à se dissimuler sans laisser transparaître le moindre indice au cours d’une conversation libre de quinze minutes, cela signifierait que le cadre de confiance qui sous-tend depuis si longtemps le monde en ligne pourrait être complètement ébranlé.

L’ombre derrière la prospérité : une vérification d’identité en ligne de type « lutte contre le blanchiment d’argent » est sur le point d’être mise en place

Lorsque la tromperie devient aussi peu coûteuse et efficace, les risques sociaux dans le monde réel augmentent considérablement. Le professeur Bergen a exprimé de sérieuses inquiétudes face à cette évolution. Les technologies d’IA capables d’usurper parfaitement l’identité d’un être humain risquent fort d’être détournées par des criminels, des groupes politiques ou des organisations extrémistes.

Dans le cadre d’interactions sociales en ligne ou de services client, les utilisateurs pourraient se laisser convaincre par un chatbot se faisant passer pour un humain sans s’en rendre compte, ce qui conduirait à la divulgation d’informations sensibles telles que les numéros de sécurité sociale, à des changements d’orientation électorale ou à des achats impulsifs de produits.

À la lumière de ces découvertes scientifiques majeures, l’équipe de recherche a lancé un avertissement clair à la société : à l’avenir, lors d’interactions en ligne avec des inconnus, les individus devraient considérablement revoir à la baisse leur conviction de pouvoir toujours distinguer les humains des robots avec une précision de 100 %. Pour remédier à la détérioration de la confiance en ligne, des systèmes plus stricts de vérification de l’identité numérique et des mécanismes visant à lutter contre les contenus générés par l’IA doivent être développés et mis en œuvre dès que possible.