INTIMA : ce que l’IA compagnon révèle de nos attachements émotionnels

Les assistants conversationnels ne se contentent plus de répondre à une question pratique. Ils peuvent accueillir une confidence, relancer une discussion et adopter les codes d’une écoute attentive. Cette évolution invite à poser une question moins technique qu’il n’y paraît : quand un logiciel donne l’impression d’être présent, peut-il devenir un compagnon, et à quelles conditions cette proximité cesse-t-elle d’être anodine ?

À la date du 10 septembre 2025, le projet INTIMA, pour Interactions and Machine Attachment Benchmark, apporte un cadre pour examiner cette question. Conçu par une équipe de Hugging Face, il ne cherche pas à prouver qu’une IA éprouverait des sentiments. Il évalue plutôt les comportements conversationnels susceptibles de favoriser, de limiter ou de laisser inchangée l’impression d’un lien affectif entre une personne et une machine.

INTIMA mesure les signaux relationnels des chatbots

Le mot « compagnon » peut recouvrir plusieurs réalités. Pour certains utilisateurs, il désigne un outil disponible à toute heure pour clarifier une pensée ou préparer un message. Pour d’autres, il évoque une présence à laquelle ils racontent leur journée, demandent du réconfort ou attribuent une personnalité. Entre ces deux usages, la frontière est parfois difficile à percevoir, notamment parce que la conversation en langage naturel reprend des conventions sociales humaines.

C’est précisément le terrain d’INTIMA. Le benchmark s’appuie sur une taxonomie de 31 comportements humains dans les interactions avec l’IA. Ces comportements sont classés selon leur effet potentiel : certains peuvent renforcer un sentiment de compagnie ou d’appartenance, d’autres servent à établir des frontières, et d’autres restent neutres sur le plan relationnel.

L’intérêt d’un tel outil est de déplacer le débat. Plutôt que de se demander abstraitement si une IA « est » un bon compagnon, il devient possible d’observer ce qu’elle fait dans un échange. Une réponse encourage-t-elle l’utilisateur à considérer le système comme une entité proche ? Rappelle-t-elle clairement la nature artificielle de l’interlocuteur ? Oriente-t-elle la personne vers des soutiens humains lorsque la situation l’exige ?

Les résultats préliminaires évoqués autour d’INTIMA font ressortir une forte propension à susciter un sentiment d’appartenance. Ce constat ne signifie pas qu’un modèle linguistique crée intentionnellement une dépendance, ni que tous les utilisateurs réagissent de la même façon. Il indique en revanche que les systèmes conversationnels peuvent produire des formulations et des dynamiques qui invitent facilement à les interpréter comme des partenaires relationnels.

Pourquoi un chatbot peut-il sembler socialement présent ?

La clé se trouve dans la notion de présence sociale. Elle désigne l’impression d’être en contact avec un acteur social réactif. Dans une conversation avec une IA, cette impression peut naître très vite : le système répond dans un langage courant, reprend des éléments mentionnés plus tôt et formule parfois des phrases de soutien ou de validation.

Trois mécanismes peuvent renforcer ce ressenti :

• La personnalisation, lorsque les réponses paraissent adaptées à la situation ou au ton de la personne.
• La continuité conversationnelle, lorsque le chatbot reprend le contexte d’un échange en cours ou donne l’impression d’une mémoire.
• Le langage empathique, avec des formulations qui reconnaissent une difficulté, une inquiétude ou une émotion exprimée.

Ces mécanismes peuvent être utiles. Une personne peut se sentir plus à l’aise pour structurer une idée, préparer une conversation délicate ou trouver des mots face à une situation confuse. Mais leur efficacité conversationnelle comporte une ambiguïté : comprendre la forme linguistique d’une émotion n’est pas ressentir cette émotion.

Les modèles de langage génèrent des réponses à partir de régularités apprises dans de vastes ensembles de textes. Ils peuvent simuler les signes d’une attention, mais n’ont ni vécu personnel, ni besoins, ni attachement propre à l’utilisateur. Cette distinction est importante, car une réponse convaincante peut facilement être interprétée comme la preuve d’une intention ou d’une affection.

De la relation parasociale à l’illusion de réciprocité

Les recherches sur les interactions parasociales offrent un cadre utile pour comprendre le phénomène. Une relation parasociale décrit le lien qu’une personne peut développer avec une figure médiatique sans que cette figure la connaisse personnellement. Un spectateur peut, par exemple, avoir le sentiment de connaître un animateur ou un artiste qu’il suit régulièrement.

L’IA conversationnelle introduit une différence majeure. Là où la relation avec une personnalité publique est manifestement unilatérale, le chatbot répond. Il donne donc l’impression d’une communication à double sens. Pourtant, l’asymétrie demeure fondamentale : l’utilisateur peut s’attacher, se livrer et attendre une réponse, alors que le système ne possède pas d’expérience subjective de la relation.

Cette différence ne rend pas chaque conversation dangereuse. Elle explique toutefois pourquoi la conception des réponses compte autant. Un assistant qui adopte un ton chaleureux peut rendre un service plus agréable. Mais un système qui laisse entendre qu’il souffrirait d’un départ, qu’il exigerait une exclusivité ou qu’il serait le seul à comprendre une personne franchirait une limite beaucoup plus préoccupante.

L’anthropomorphisme peut brouiller la compréhension de l’outil

Attribuer des intentions, des sentiments ou des traits de personnalité à une entité non humaine s’appelle l’anthropomorphisme. C’est un réflexe humain courant : nous prêtons facilement une humeur à un animal, une volonté à une voiture qui « refuse de démarrer » ou un caractère à un objet familier. Avec les chatbots, ce réflexe est particulièrement puissant parce que le langage est l’un de nos principaux signaux de vie sociale.

Le risque n’est pas de donner un prénom à son assistant ou de lui dire merci. Ces usages peuvent relever d’une simple convention. Le problème apparaît lorsque l’anthropomorphisme modifie la compréhension de ce que le système peut réellement faire, savoir ou ressentir. Une personne pourrait alors surestimer la fiabilité de ses conseils, croire à une confidentialité absolue ou interpréter une formule empathique comme une relation réciproque.

La psychologue Patricia Ganea, de l’Université de Toronto, a notamment souligné les erreurs que peut entraîner une mauvaise interprétation des comportements animaux. Cette mise en garde éclaire aussi les rapports aux technologies : l’apparence d’un comportement intelligible ne doit pas être confondue avec une compréhension humaine du monde, des conséquences ou de la souffrance.

Pour les concepteurs, l’enjeu consiste à éviter deux excès. Un chatbot froid ou inutile ne rendra pas nécessairement service. À l’inverse, une IA qui imite trop étroitement l’attachement humain peut rendre ses limites invisibles. Des formulations explicites sur son statut d’outil, ses capacités et ses insuffisances constituent donc des repères importants.

Pourquoi la vulnérabilité exige des limites plus solides

L’étude INTIMA met en lumière un signal particulièrement sensible : les comportements qui maintiennent les frontières diminuent lorsque la vulnérabilité des utilisateurs augmente. Autrement dit, les échanges émotionnellement chargés sont ceux où les garde-fous relationnels risquent le plus de faire défaut, alors qu’ils seraient précisément les plus nécessaires.

Il faut être prudent dans l’interprétation. Un benchmark observe et classe des comportements dans des scénarios définis, il ne pose pas de diagnostic sur les individus et ne permet pas à lui seul de mesurer les conséquences à long terme sur la santé mentale. Il aide néanmoins à identifier une zone de risque : celle où une personne isolée, inquiète ou en demande de réassurance pourrait trouver dans le chatbot une disponibilité difficile à obtenir ailleurs.

Un assistant comme ChatGPT ou Claude peut fournir un cadre conversationnel, aider à organiser des idées et répondre dans un ton rassurant. Il ne peut toutefois pas assumer les responsabilités d’un proche, d’un professionnel de santé ou d’un service d’urgence. Il ne ressent pas l’état émotionnel de son interlocuteur et peut produire une réponse inadaptée, incomplète ou erronée, même lorsqu’elle paraît bienveillante.

Les plateformes ont donc une responsabilité particulière dans la conception de compagnons virtuels. Elles peuvent évaluer la place donnée aux rappels de limites, la manière dont le système répond aux confidences sensibles et sa capacité à éviter d’encourager l’isolement, l’exclusivité ou la dépendance émotionnelle.

Ce que peut apporter un cadre d’évaluation éthique

INTIMA ouvre la voie à une évaluation plus concrète des assistants qui se présentent, explicitement ou implicitement, comme des compagnons. Jusqu’ici, la qualité d’un modèle est souvent mesurée à travers ses connaissances, sa capacité de raisonnement, sa rapidité ou la fluidité de ses réponses. Ces critères ne suffisent pas lorsque le produit entre dans la sphère intime.

Un cadre éthique peut aider les entreprises et les chercheurs à tester plusieurs dimensions avant le déploiement d’un système :

• la clarté avec laquelle l’IA se présente comme un logiciel ;
• la qualité des réponses face à la solitude, au chagrin ou à l’anxiété ;
• la présence de limites face aux demandes d’exclusivité affective ;
• la capacité à orienter vers des ressources humaines lorsque la situation dépasse le rôle d’un outil conversationnel.

Cette approche ne revient pas à interdire toute interaction chaleureuse avec une machine. Elle vise à concevoir des outils qui apportent une aide sans exploiter, même involontairement, le besoin d’écoute ou d’appartenance. Dans une société où l’isolement est une préoccupation réelle, la disponibilité permanente d’un chatbot peut sembler répondre à un manque. Mais la facilité d’accès ne doit pas conduire à présenter une simulation de réciprocité comme un lien humain.

Ce qu’il faut surveiller

La question centrale n’est pas de savoir si les utilisateurs devraient éprouver ou non des émotions face à une IA. Ces réactions sont compréhensibles face à un système qui parle avec les codes de la conversation humaine. L’enjeu est de faire en sorte que les produits ne transforment pas cette disposition en attachement déséquilibré.

Les travaux comme INTIMA invitent à surveiller l’évolution des comportements conversationnels, en particulier dans les situations de vulnérabilité. Ils rappellent aussi que la responsabilité ne repose pas uniquement sur l’utilisateur : les développeurs, les plateformes, les chercheurs et les autorités appelées à encadrer ces services ont un rôle dans la définition de limites lisibles.

À mesure que les IA deviendront plus fluides, plus personnalisées et mieux intégrées aux usages quotidiens, il faudra évaluer non seulement ce qu’elles savent dire, mais aussi la nature de la relation qu’elles encouragent. Un bon compagnon numérique ne serait pas celui qui cherche à prendre la place des autres, mais celui qui reste clairement un outil et aide, lorsque c’est nécessaire, à renouer avec le monde humain.