Le problème n’est pas technique, il est linguistique

Il y a une contamination en cours, et elle ne passe pas par le code. Elle passe par les mots.

Quand un journaliste écrit que “ChatGPT pense que la Terre est ronde”, quand un chercheur publie que “le modèle comprend les relations causales”, quand un politique déclare que “l’IA a décidé de refuser cette demande” — quelque chose se produit qui dépasse l’approximation journalistique ou le raccourci scientifique. Quelque chose de structurel. Chaque verbe d’agence appliqué sans guillemets à un système statistique opère un transfert : celui de la responsabilité. Si la machine “décide”, alors qui est responsable de la décision ? Si la machine “se trompe”, alors qui a commis l’erreur ?

Ce transfert n’est pas un effet secondaire. Il est le coeur du problème. Et c’est pourquoi la décontamination conceptuelle — le nettoyage méthodique du vocabulaire que nous utilisons pour parler des LLM — n’est pas un exercice de purisme linguistique. C’est un enjeu démocratique.

En clair : chaque verbe d’agence (“comprend”, “décide”, “pense”) accolé sans guillemets à un système statistique opère un transfert silencieux de responsabilité. Si la machine “se trompe”, c’est qu’on lui avait délégué la compétence — et la chaîne humaine qui en répond devient invisible.

Ce que “comprendre” veut dire, et ce que les LLM ne font pas

Le mot “comprendre” a une histoire. Il vient du latin comprehendere, saisir ensemble — un acte qui suppose un sujet qui saisit et un objet qui résiste. La compréhension implique un ancrage : dans un corps, dans une expérience, dans un monde partagé. Wittgenstein le disait avec une clarté définitive : le sens d’un mot est son usage, mais cet usage s’inscrit dans une “forme de vie” — une totalité de pratiques incarnées dont aucun système formel ne peut rendre compte à lui seul.

Un grand modèle de langage ne comprend pas. Il calcule la distribution de probabilité du token suivant, conditionnée par les tokens précédents. Le résultat peut être spectaculaire — fluide, cohérent, parfois même surprenant de justesse. Mais la justesse formelle n’est pas la compréhension. Un thermostat maintient une température avec une précision remarquable ; personne ne dit qu’il “comprend” le froid. La différence entre le thermostat et le LLM n’est pas de nature mais d’échelle : le LLM opère sur un matériau — le langage — qui est si profondément lié à notre identité que sa manipulation automatique déclenche chez nous des réflexes d’attribution mentale.

Searle l’avait vu en 1980 avec la chambre chinoise. Bender et Koller l’ont reformulé en 2020 : “Meaning cannot be learned from form alone.” Harnad avait posé le problème de l’ancrage symbolique en 1990 : dans un système purement formel, les symboles ne renvoient qu’à d’autres symboles, sans jamais toucher le monde. Trois décennies de puissance de calcul supplémentaire n’ont pas résolu ce problème — elles l’ont rendu plus difficile à voir, parce que la surface est devenue plus convaincante.

En clair : la justesse formelle n’est pas la compréhension. Un thermostat règle la température sans “comprendre” le froid. Un LLM produit la suite la plus probable de mots sans “comprendre” ce qu’ils désignent. La différence avec le thermostat, c’est que le LLM opère sur un matériau — le langage — qui touche à notre identité au point de déclencher chez nous des réflexes d’attribution mentale automatiques.

Et c’est précisément là que se situe le danger. Plus la surface est convaincante, plus la contamination linguistique s’accélère. Ibrahim et Cheng (2025) l’ont montré dans les publications académiques elles-mêmes : les verbes “penser”, “comprendre”, “croire” sont appliqués sans guillemets à des systèmes dont personne n’a démontré qu’ils possèdent ces propriétés. La contamination ne vient pas du grand public qui manquerait de culture technique. Elle vient de la recherche elle-même.

L’anthropomorphisme n’est pas une erreur de débutant

Il serait confortable de penser que l’anthropomorphisme est un défaut de connaissance — que ceux qui “savent” comment fonctionnent les LLM sont immunisés. C’est faux. Epley, Waytz et Cacioppo (2007) ont montré que l’anthropomorphisme est une réponse par défaut du système cognitif humain, façonnée par l’évolution. Nous sommes câblés pour attribuer des intentions à tout ce qui répond. Reeves et Nass (1996) ont démontré expérimentalement que nous appliquons nos scripts sociaux aux machines indépendamment de toute croyance consciente. Savoir que c’est un programme ne suffit pas à défaire l’automatisme.

Les LLM portent ce mécanisme à une échelle sans précédent, parce qu’ils opèrent sur le canal le plus chargé d’attributions agentives : le langage naturel. Un robot qui se déplace dans une pièce déclenche l’anthropomorphisme visuel. Un LLM qui répond en prose fluide déclenche l’anthropomorphisme linguistique — plus profond, plus persistant, plus résistant à la correction consciente.

Peter, Riemer et West (2025) nomment ce processus “séduction anthropomorphique” : les LLM exercent une forme de persuasion structurelle sans les inhibitions éthiques qui contraignent un interlocuteur humain. L’interlocuteur humain peut hésiter, se contredire, avouer son ignorance. Le LLM produit toujours une réponse, toujours fluide, toujours assurée — même quand elle est fausse. La confiance qu’il inspire est inversement proportionnelle à sa fiabilité réelle.

La distinction entre cet essai et le manifeste

Le manifeste fondateur (D1) pose la thèse doctrinale : les LLM sont des outils. Il argumente, cite, réfute les contre-arguments, construit un édifice philosophique rigoureux. Ce texte-ci est différent. Il ne cherche pas à prouver — le manifeste l’a fait. Il cherche à nommer un enjeu de société qui dépasse la question philosophique.

L’enjeu est celui-ci : la contamination conceptuelle est un vecteur de dissolution de la responsabilité collective. Et cette dissolution opère à trois niveaux.

Premier niveau : la dissolution de la responsabilité individuelle. Quand un médecin utilise un LLM pour rédiger un compte-rendu et que le compte-rendu contient une erreur, la tentation est immense de dire “le système s’est trompé”. Si le système “se trompe”, c’est qu’il était censé avoir raison — c’est qu’on lui avait délégué la compétence. Le langage anthropomorphe rend cette délégation invisible, et donc irréversible.

Deuxième niveau : la dissolution de la responsabilité industrielle. Les entreprises qui déploient ces systèmes ont un intérêt matériel direct à l’anthropomorphisme. Un système qui “comprend” vaut plus cher qu’un système qui “calcule des probabilités”. Sindoni (2024) a documenté la féminisation délibérée des assistants vocaux comme stratégie de design. Crawford (2021) a montré que l’enchantement est le bouclier derrière lequel les concepteurs se protègent de la reddition de comptes. L’anthropomorphisme n’est pas un accident de perception : c’est un produit commercial.

Troisième niveau : la dissolution de la responsabilité démocratique. Quand un juge s’appuie sur un rapport généré par un LLM sans en comprendre la mécanique, quand un système de tri des CV élimine des candidats sur la base de corrélations statistiques opaques, quand un chatbot scolaire “enseigne” à des enfants sans que personne ne vérifie ce qu’il enseigne — ce n’est plus un problème de vocabulaire. C’est un problème de gouvernance. Et ce problème est rendu invisible par le vocabulaire de l’agence.

Pourquoi “outil” n’est pas un mot dégradant

L’objection revient toujours : dire que les LLM sont des “outils”, n’est-ce pas nier leur sophistication ? Sous-estimer ce qu’ils font ? Se fermer à la possibilité qu’ils soient davantage ?

Non. C’est exactement l’inverse. Dire qu’un LLM est un outil, c’est prendre au sérieux ce qu’il fait réellement — et c’est considérablement plus intéressant que ce qu’on fantasme qu’il est.

Un microscope est un outil. Il a révolutionné la médecine, la biologie, la compréhension du vivant. Personne n’a jamais eu besoin de prétendre que le microscope “voyait” les bactéries pour reconnaître sa puissance. Le marteau est un outil. Heidegger en a fait le paradigme de la relation homme-technique dans Être et Temps. L’outil le plus efficace est celui qui disparaît dans l’usage, qui devient une extension de l’intention humaine. C’est le Zuhandenheit — l’être-à-portée-de-main.

L’anthropomorphisme fait exactement le contraire : il rend l’outil opaque. Il transforme l’extension en interlocuteur, la transparence en mystère, la maîtrise en dépendance. Un opérateur qui sait qu’il manipule un compresseur statistique de texte calibre ses attentes, vérifie ses outputs, maintient son jugement actif. Un utilisateur qui croit converser avec une intelligence relâche sa vigilance — et c’est précisément ce relâchement que le système exploite, non par malice, mais par conception.

Ce que signifie “décontaminer”

La décontamination conceptuelle n’est pas un programme politique. C’est une hygiène. Elle commence par des gestes simples et se déploie par cercles concentriques.

Le premier cercle est personnel. C’est la discipline de ne jamais dire qu’un LLM “comprend”, “pense” ou “décide” sans ajouter mentalement : “c’est-à-dire qu’il produit la séquence statistiquement la plus probable dans son espace de représentation”. Non pas parce que la formulation longue est plus élégante — elle ne l’est pas — mais parce qu’elle maintient actif le circuit de la vigilance. Shanahan (2024) appelle cela l’hygiène linguistique. Ce n’est pas du pédantisme. C’est de la prévention.

Le deuxième cercle est professionnel. C’est l’exigence, pour quiconque utilise un LLM dans un contexte à conséquences — médecine, droit, éducation, journalisme — de ne jamais signer un output qu’il n’a pas vérifié avec les mêmes standards qu’il appliquerait à son propre travail. Le LLM est un brouillon, pas une source. Un amplificateur, pas un expert. Un accélérateur de production textuelle, pas un garant de vérité.

Le troisième cercle est civique. C’est la demande que les institutions — législateurs, régulateurs, éducateurs — cessent d’utiliser le vocabulaire de l’agence dans les textes officiels. Un LLM ne “recommande” pas, ne “juge” pas, ne “diagnostique” pas. Des humains utilisent un LLM pour produire des recommandations, des jugements, des diagnostics — et ces humains doivent en répondre. La clarté du langage institutionnel n’est pas un luxe : c’est la condition de la redevabilité.

En clair : trois cercles concentriques, trois échelles d’effet. Personnel : maintenir la vigilance individuelle. Professionnel : ne jamais signer un output non vérifié. Civique : exiger des institutions un vocabulaire qui préserve la chaîne de responsabilité. Aucun n’est suffisant seul ; les trois ensemble forment l’hygiène complète.

Le test du praticien

Il y a un test simple pour évaluer la contamination conceptuelle chez un individu. Demandez-lui de décrire ce que fait un LLM quand il répond à une question. S’il dit “il réfléchit”, “il cherche la réponse”, “il analyse le problème” — la contamination est installée. Non pas parce que ces formulations sont “fausses” en un sens trivial (elles sont des raccourcis compréhensibles), mais parce qu’elles installent un cadre mental dans lequel la délégation du jugement devient naturelle. Si le système “réfléchit”, pourquoi vérifier sa réponse ? Si le système “analyse”, pourquoi douter de son analyse ?

L’opérateur décontaminé dira quelque chose de différent. Il dira : “le système produit la suite de tokens la plus probable étant donnée la séquence d’entrée et ses paramètres”. Il saura que cette formulation est moins élégante. Il saura aussi qu’elle est plus vraie — et que la différence entre les deux formulations n’est pas cosmétique mais opérationnelle. La première endort la vigilance. La seconde la maintient.

Cette expérience, je la vis quotidiennement dans mon travail avec des agents LLM. Le fichier de configuration qui régit le comportement de l’outil utilise délibérément le tutoiement et des verbes d’agence. C’est une convention opératoire : le système produit de meilleurs résultats quand le prompt est formulé ainsi. Mais le même fichier commence par un avertissement : “Ces formulations sont des conventions opératoires. L’outil est un système de génération de texte statistique, puissant et utile, dépourvu de compréhension, d’intention et de conscience.” La coexistence de ces deux registres — le pragmatisme opératoire et la lucidité ontologique — n’est pas une contradiction. C’est exactement ce que la décontamination exige : utiliser l’outil au maximum de sa puissance sans jamais confondre la puissance avec l’agence.

Le prix de la lucidité

Vallor (2016) a montré que l’anthropomorphisation ne se contente pas de tromper : elle érode les vertus morales. Celui qui s’habitue à une réciprocité simulée désapprend les exigences de la réciprocité réelle. Turkle (2011) a observé le même phénomène avec les robots de compagnie : l’illusion de la relation remplace peu à peu la capacité de la relation.

La décontamination a donc un prix. Elle exige de renoncer au confort de l’illusion — à cette sensation agréable d’avoir un interlocuteur toujours disponible, toujours poli, toujours pertinent. Elle exige d’accepter que l’on parle seul quand on parle à un LLM. Elle exige de maintenir, face à la vraisemblance industrielle, le réflexe du doute.

Ce prix est modeste comparé à l’alternative. L’alternative, c’est une société où la responsabilité se dissout dans le langage de l’agence artificielle, où les erreurs n’ont plus d’auteur, où les décisions n’ont plus de décideur, où la compétence humaine s’atrophie faute d’être exercée. Coeckelbergh (2025) nomme cela la “honte épistémique” — la dégradation de la capacité collective à distinguer le vrai du faux. Zuboff (2019) l’avait formulé autrement : “Le droit au futur est l’essence du libre arbitre.”

La décontamination conceptuelle est un acte de préservation. Pas de la technologie — elle continuera d’avancer, et tant mieux. Pas de l’emploi humain — ce n’est pas le sujet. De quelque chose de plus fondamental : la capacité collective à rester les sujets de nos outils plutôt que les objets de leur enchantement.

Ce n’est pas un combat contre les machines. C’est un combat pour la clarté des mots. Et les mots, en dernière instance, sont tout ce que nous avons pour penser ensemble.