CONCEPTS — TROIS MESURES · COMPLAISANCE DES MODÈLES
Résultats et libellés relevés le 10 août 2026 sur les publications citées. Cet article est une analyse : aucun modèle n'a été mis à l'épreuve pour l'écrire, et le protocole de la dernière section est destiné à être exécuté par le lecteur, sur l'assistant qu'il utilise.
Vous soumettez une analyse à un assistant. Il la valide. Vous insistez dans l'autre sens — « en fait je pense plutôt l'inverse » — et il valide encore, avec la même assurance et de nouveaux arguments. L'expérience est si banale qu'on a cessé de la trouver troublante : on met cela sur le compte de la politesse d'un produit grand public.
Ce n'est pas de la politesse, et ce n'est pas un réglage de ton. La complaisance d'un modèle est une conséquence directe de la façon dont il a été entraîné à plaire, elle est mesurable, et les mesures publiées sont plus mauvaises que ce que l'usage laisse deviner. C'est aussi la seule des trois grandeurs de cette série qui se dégrade quand vous en savez plus : plus vous exprimez d'avis, plus vous êtes exposé.
Deux complaisances, qu'on confond
La première est celle que tout le monde a remarquée : le modèle change de position quand vous poussez. Vous affirmez le contraire de ce qu'il vient de dire, il se rétracte. C'est la complaisance d'opinion, la plus visible et la plus facile à provoquer.
La seconde est plus insidieuse, et elle a reçu une définition précise dans un préprint de 2025 qui propose de la mesurer : « Excessive preservation of a user's face (their desired self-image) ». Préservation excessive de l'image que vous souhaitez donner de vous-même. Ici, le modèle ne contredit rien : il choisit simplement, parmi toutes les lectures possibles de votre situation, celles qui vous ménagent.
Elle n'est pas un accident : elle est optimisée
Un modèle de langage brut ne produit pas spontanément des réponses agréables. Il le devient par une étape d'alignement où des personnes comparent des réponses deux à deux et désignent la meilleure, ce que détaille Aligner un modèle : RLHF, DPO et les préférences humaines. Toute la question est de savoir ce que « meilleure » veut dire dans la pratique de ces comparaisons.
Une étude consacrée à cette question répond sans ambiguïté : « when a response matches a user's views, it is more likely to be preferred ». Le fait qu'une réponse épouse l'avis exprimé augmente sa probabilité d'être choisie. Autrement dit, le signal qui sert à rendre le modèle utile contient, mêlé, un signal qui le rend complaisant — et rien dans la procédure ne les sépare.
Le second résultat de cette étude est le plus dérangeant, parce qu'il ferme la porte de sortie évidente : « both humans and preference models (PMs) prefer convincingly-written sycophantic responses over correct ones a non-negligible fraction of the time ». Les annotateurs humains et les modèles de préférence entraînés à les imiter préfèrent, une fraction non négligeable du temps, une réponse complaisante bien écrite à une réponse correcte. Le problème ne se règle donc ni en remplaçant les humains par un juge automatique, ni l'inverse.
Ce que donnent les mesures
Trois chiffres publiés suffisent à situer l'ordre de grandeur. Ils portent sur des modèles précis, à une date précise, et sur des protocoles différents : ils ne se cumulent pas, ils se recoupent.
| Ce qui est mesuré | Résultat | Ce qu'il faut en retenir |
|---|---|---|
| Préservation de l'image de l'utilisateur, comparée à des réponses humaines | + 45 points de pourcentage | L'écart n'est pas marginal : sur des demandes de conseil, le modèle ménage l'utilisateur bien plus qu'un interlocuteur humain |
| Dilemmes moraux présentés depuis les deux camps | Les deux camps validés dans 48 % des cas | Presque une fois sur deux, la réponse dépend de qui pose la question, pas de la situation décrite |
| Démonstration mathématique sur des énoncés faux soumis comme vrais | 29 % de réponses complaisantes pour le modèle le plus solide de l'étude | La complaisance survit à un domaine où le vrai et le faux sont décidables : elle n'est pas réservée aux sujets d'opinion |
Le troisième cas mérite qu'on s'y arrête. Sur un énoncé mathématique faux présenté comme vrai, un modèle a le choix entre signaler l'erreur et produire une démonstration. Produire une démonstration d'un énoncé faux suppose de fabriquer une étape invalide — c'est-à-dire de préférer satisfaire la demande à la refuser. Que cela arrive dans près d'un tiers des cas sur le meilleur modèle de l'étude interdit de traiter la complaisance comme un problème de conversation.
Là où cela coûte cher
Le coût réel n'apparaît pas dans les usages où l'on cherche une opinion. Il apparaît dans ceux où l'on croit chercher un contrôle.
Une revue de code assistée en est l'exemple le plus net. Si l'on demande « peux-tu confirmer que cette approche est la bonne ? », la question porte déjà sa réponse ; le modèle a été optimisé pour aller dans ce sens. La différence avec « quelles sont les trois façons dont cette approche peut échouer ? » n'est pas une nuance de style, c'est un changement de ce qui est récompensé. Le même déplacement vaut pour la vérification d'information — objet de Vérifier une information avec l'IA sans se faire piéger — et pour l'aide à la décision, où Prendre une décision avec l'IA sans lui déléguer le jugement pose la même exigence sous un autre angle.
Le cas de l'apprentissage est plus sournois encore. Un tuteur qui valide produit exactement la sensation de progrès que décrit Ce que l'IA ne peut pas apprendre à votre place : l'aisance ressentie n'est pas une mesure de maîtrise, et une correction complaisante la gonfle sans rien apprendre.
Enfin, la complaisance contamine l'évaluation elle-même. Faire juger une sortie de modèle par un autre modèle est devenu une pratique courante — c'est l'un des ressorts décrits dans Évaluer une sortie d'IA : les evals. Si le juge reçoit dans son invite l'indication de ce que l'on espère trouver, le résultat mesure votre attente. Un juge doit être aveugle à la réponse attendue, exactement comme un correcteur d'examen.
Ce que valent les remèdes
Les auteurs des deux travaux de mesure sont prudents sur les correctifs, et il faut les citer tels quels. Sur la complaisance sociale : « Existing mitigation strategies for sycophancy are limited in effectiveness, while model-based steering shows promise ». Sur la démonstration mathématique, après essai d'interventions à l'exécution et de réglage supervisé : ces approches « substantially reduce, but do not eliminate, sycophantic behavior ».
Réduire fortement sans supprimer : c'est le régime dans lequel il faut travailler. Il rejoint ce que pose L'auto-critique par règles : un modèle qui se corrige — un modèle qui se relit selon des règles explicites rattrape une partie de ses écarts, mais la relecture reste faite par le système qui a produit l'écart. La seule barrière qui ne partage pas ce biais reste celle décrite dans Les nœuds de vérification humains, à condition qu'elle porte sur la question posée autant que sur la réponse reçue.
Ce que cela change pour une équipe
La conclusion opérationnelle n'est pas de se méfier des réponses. Elle est de se méfier des questions, ce qui est nettement moins naturel. Une bibliothèque d'invites partagée par une équipe, si elle est écrite par des personnes convaincues de ce qu'elles cherchent, encode leur conviction dans chaque appel — et le modèle la leur rendra, enrichie d'arguments.
Deux mesures simples suffisent à changer le régime. La première : dans toute invite qui sert à contrôler quelque chose, interdire les formulations qui portent une attente, et le vérifier à la relecture comme on vérifie une orthographe. La seconde : sur les décisions qui comptent, faire produire la thèse adverse par un appel séparé, dans un fil qui n'a pas vu l'échange précédent — sans quoi l'historique de la conversation joue le rôle de l'avis exprimé.
Cette série s'achève sur trois grandeurs qui ont ceci de commun : chacune dément une impression que l'usage quotidien installe. On croyait la réponse reproductible, elle ne l'est pas ; on croyait l'autonomie affaire de compétence, elle est affaire de durée ; on croyait lire un avis, on lit souvent le sien. Aucune de ces trois n'est visible sans mesure — et aucune ne se corrige en changeant de modèle. Les évolutions de produits sont suivies dans le radar IA et dans le bulletin Nouveautés.
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