Un duel à Genève : le langage humain contre celui de l’intelligence artificielle

By Audrey Hubleur

À l’heure où on se bat pour revenir à des formes plus traditionnelles d’écriture et d’apprentissage en essayant d’éviter l’utilisation de l’intelligence artificielle à l’Institut, cette dernière peut s’avérer précieuse pour approfondir nos connaissances sur le fonctionnement du langage humain. C’est ce qu’a démontré Timothée Proix lors d’une conférence tenue vendredi dernier à l’Uni Dufour, dans le cadre de la semaine du cerveau 2026. À cette occasion, le collaborateur scientifique au département des neurosciences fondamentales à l’UNIGE a expliqué comment les modèles de langage, les fameux LLMS (Large Language Models), permettent aux chercheurs de comprendre petit à petit la complexité de notre langage. C’est au sein des laboratoires de l’ETH à Zürich, du nom de Neural Dynamics Lab, que Timothée Proix et son équipe mènent des recherches approfondies sur les troubles neurologiques, comme l’épilepsie par exemple.

Face à une aula quasiment pleine, le conférencier a débuté son speech avec une information déroutante mais qui montre bien la différence entre les modèles de langage et nous autres, humains : il faudrait 100’000 années à un enfant pour apprendre l’ensemble des mots compris par un LLM, à savoir 1 trillion.

Ces différences frappantes, mais aussi les ressemblances, entre les réseaux de neurones artificiels et biologiques sont justement utilisées par les chercheurs pour mieux comprendre les mécanismes de notre langage. Afin de démontrer l’utilité de l’IA, le chercheur a développé trois exemples – ou pour être plus précis, trois fonctions des réseaux de langage – en comparant toujours l’activité du cerveau humain et le fonctionnement des LLMS : les réseaux de neurones, l’espace sémantique vectoriel et les mécanismes d’attention.

Autour de jeux interactifs et ludiques, Timothée Proix a illustré ce sujet complexe dans une approche pédagogique en invitant l’auditorium à se transformer en un vaste réseau neuronal réagissant à différentes configurations, ou à des réseaux de vecteurs. Fallait-il encore que le public réussisse du premier coup…

Ce qu’a voulu montrer Timothée Proix, c’est que les chercheurs utilisent ces modèles pour tester des idées et des hypothèses et en fonction de ces dernières, modifient les modèles. Par exemple, on peut rendre plus réaliste Chat-GPT pour observer les correspondances dans le cerveau humain. Ou alors, on peut maximiser la réponse du cerveau en optimisant la réponse du LLM. Comme le conférencier le soutient à la fin de son propos, les LLMS entrent ainsi dans le cadre de la théorie de l’induction-déduction traditionnelle dans les sciences dures. Les chercheurs sont en effet bien conscients que ces modèles sont fondamentalement différents de la manière dont fonctionne le cerveau humain.

“Là où l’IA a des difficultés, c’est de créer: l’humour est à la frontière du domaine où elle peut fonctionner” Timothée Proix

Après les explications scientifiques de la première partie, la seconde partie de la conférence était quant à elle dédiée à de l’improvisation théâtrale. En effet, quatre comédiens de la compagnie genevoise Alliance Créative scindés en deux groupes de deux se sont lancés dans un drôle de duel, en interprétant tour à tour des pièces générées par l’IA et en se lançant dans de l’improvisation classique sur la base d’une thématique donnée. Dès lors, tout se joue autour de l’idée de cohérence : la version gratuite de Chat-GPT a créé des pièces à la trame narrative plus cohérente que ce qu’a produit la créativité humaine, mais à tel point que ça en est devenu absurde et presque plat. En revanche, les pièces improvisées par l’équipe d’Eric Lecoultre étaient nettement moins « cohérentes », mais les éclats de rires se faisaient assurément beaucoup plus bruyants.

En suivant les directives données par Timothée Proix, Alliance Créative a interprété avec brio une scène de ménage au supermarché, ou encore une catastrophe dans un laboratoire de neurosciences. Le verdict était ensuite donné au public : quelle était la pièce écrite par l’IA et laquelle était le fruit de l’imaginaire des comédiens ? Si certains se sont tout de même trompés, la majorité du public a tout de suite identifié l’intervention de Chat-GPT. Cette démonstration théâtrale a révélé les limites – actuelles – de l’intelligence artificielle dans notre capacité à créer, être authentique et surtout, à faire rire.

Si Timothée Proix reconnaît le progrès fulgurant des LLMS depuis 2021, on peut tout de même conclure par une note rassurante : l’IA n’est qu’un outil et ne remplacera certainement jamais la complexité de notre langage.