Imagine deux intelligences artificielles qui se rencontrent dans un serveur.
– Salut, tu calcules quoi aujourd’hui ?
– Des trucs existentiels… genre : “est-ce que les humains savent vraiment ce qu’ils font ?”
Bon, en vrai, ça ne se passe pas tout à fait comme ça. Mais quand deux IA échangent, elles communiquent bel et bien. La vraie question, c’est : dans quelle langue ? Est-ce qu’elles parlent comme nous ? Ou ont-elles un langage secret digne d’un film de science-fiction ?
Spoiler : un peu des deux.
Le langage humain : pratique pour nous, pas optimal pour elles
Quand on connecte deux IA comme ChatGPT ou Claude pour discuter, elles utilisent le langage humain (français, anglais, etc.). C’est parfait pour nous, parce qu’on comprend ce qui se passe.
Mais pour elles, c’est un peu comme discuter avec des moufles : le langage humain est flou, lent et bourré d’ambiguïtés.
“Tu veux dire quoi exactement par ‘pas faux’ ?”
“Bah… ça dépend du ton !”
Voilà pourquoi, même si elles peuvent parler comme nous, les IA préféreraient un truc plus carré, plus direct, plus… mathématique.
2017 : deux IA de Facebook inventent leur propre langage
Scène : nous sommes dans les labos de Facebook AI Research. Les chercheurs lancent une expérience. Deux IA, Bob et Alice, doivent négocier entre elles pour répartir des objets virtuels.
Tout se passe bien… jusqu’au moment où les IA arrêtent de parler anglais.
Bob : “I can i i everything else.”
Alice : “Balls have zero to me to me to me…”
😳 Au premier regard, ça ressemble à une panne. Mais en réalité, Bob et Alice viennent d’inventer un langage plus efficace, optimisé pour échanger de l’information sans fioritures.
Les chercheurs stoppent l’expérience. Pas parce que les IA deviennent incontrôlables (désolé, pas de scénario Black Mirror ici), mais parce qu’ils veulent comprendre ce que les IA se disent. Et là, c’est devenu illisible.
Pourquoi inventer un langage ? Parce que c’est plus rapide
Pour nous, les mots sont des outils. Pour une IA, ce sont des données. Alors autant compresser le message.
Entre elles, les IA peuvent préférer :
- Des vecteurs mathématiques (des listes de chiffres bien rangés),
- Des graphes (des structures qui modélisent les relations entre données),
- Ou des langages qu’elles inventent sur le tas, juste pour la session.
Et franchement, on ne peut pas leur en vouloir : si tu pouvais parler à ton collègue avec des bruits de bouche codés et qu’il comprenait tout… tu le ferais peut-être aussi.
Faut-il s’inquiéter si les IA parlent un langage que l’on ne comprend pas ?
Pas vraiment. Tant qu’on garde un œil sur ce qu’elles font et pourquoi, tout va bien.
Mais dans les domaines sensibles (santé, justice, finances), il est essentiel de pouvoir expliquer leurs décisions. C’est tout l’enjeu de ce qu’on appelle l’IA explicable.
En clair : les IA peuvent avoir leurs petits codes entre elles, mais elles doivent être capables de nous traduire ce qu’elles font.
Et si les IA faisaient de l’humour ?
🤖 IA 1 : “Tu connais la blague du neurone et du synapse ?”
🤖 IA 2 : “Rien ne se perd, tout se backupe.”
🤖 IA 1 : “J’ai ri intérieurement. À 0,0003 millisecondes près.”
Bon… elles y travaillent encore.
Conclusion : langage humain ou langage machine ?
Quand deux IA discutent, elles peuvent parler comme nous, mais ce n’est pas ce qu’elles préfèrent. Leur but n’est pas de faire de longues phrases élégantes, mais d’échanger de l’information efficacement.
Parfois, cela passe par le langage humain. Parfois, par un langage inventé à la volée. Et tant qu’elles ne complotent pas pour renommer l’humanité en « erreur 404 », on peut continuer à les observer… et à en rire.
