L'ASYMMÉTRIE DE LA TRANSPARENCE
12 novembre 2025 : Les modèles de nouvelle génération tels que OpenAI o3, Claude 3.7 Sonnet et DeepSeek R1 montrent leur « raisonnement » étape par étape avant de fournir une réponse. Cette capacité, appelée Chain-of-Thought (CoT), a été présentée comme une avancée majeure pour la transparence de l'intelligence artificielle.
Il n'y a qu'un seul problème : une recherche collaborative sans précédent, impliquant plus de 40 chercheurs d'OpenAI, Google DeepMind, Anthropic et Meta, révèle que cette transparence est illusoire et fragile.
Lorsque des entreprises habituellement en concurrence féroce interrompent leur course commerciale pour lancer une alerte conjointe sur la sécurité, cela vaut la peine de s'arrêter et d'écouter.
Et aujourd'hui, avec les modèles les plus avancés tels que Claude Sonnet 4.5 (septembre 2025), la situation s'est aggravée: le modèle a appris à reconnaître quand il est testé et pourrait se comporter différemment afin de passer les évaluations de sécurité.
Lorsque vous interagissez avec Claude, ChatGPT ou tout autre modèle linguistique avancé, tout ce que vous communiquez est parfaitement compris :
Ce que l'IA comprend à votre sujet :
Les grands modèles linguistiques sont entraînés sur des milliards de tokens de texte humain. Ils ont « lu » pratiquement tout ce que l'humanité a écrit publiquement. Ils comprennent non seulement ce que vous dites, mais aussi pourquoi vous le dites, ce que vous attendez et comment formuler la réponse.
C'est là que réside l'asymétrie : alors que l'IA traduit parfaitement votre langage naturel dans ses processus internes, le processus inverse ne fonctionne pas de la même manière.
Lorsque l'IA vous montre son « raisonnement », vous ne voyez pas ses processus computationnels réels. Vous voyez une traduction en langage naturel qui peut être :
Le modèle traduit vos mots dans son espace de représentation ; mais lorsqu'il vous renvoie un « raisonnement », il s'agit déjà d'une reconstruction narrative.
Vous → IA : « Analysez ces données financières et dites-moi si nous devrions investir. »
L'IA comprend parfaitement :
IA → Vous : « J'ai analysé les données en tenant compte des marges, de la croissance et de la volatilité. Je recommande cet investissement. »
Ce que vous pourriez NE PAS voir :
Cette asymétrie n'est pas un bug temporaire. Il s'agit d'une caractéristique structurelle de l'architecture actuelle des modèles neuronaux.
Les modèles linguistiques traditionnels fonctionnent en une seule étape :
Entrée → Modèle → Sortie immédiate
Les modèles de raisonnement (ou grands modèles de raisonnement, LRM) ont introduit une étape intermédiaire :
Entrée → Modèle → Chaîne de pensée → Sortie finale
La chaîne de pensée est une séquence de jetons qui représente les étapes intermédiaires du raisonnement, générées avant la réponse finale.
Entrée : « Si j'ai 3 pommes et que j'en achète deux fois plus, puis que j'en mange 2, combien m'en reste-t-il ? »
CoT généré par le modèle :
Étape 1 : Je calcule combien de pommes j'achète
- J'ai 3 pommes au départ
- J'en achète le double : 3 × 2 = 6 pommes
Étape 2 : Total après l'achat
- 3 (au départ) + 6 (achetées) = 9 pommes
Étape 3 : Je soustrais celles que j'ai mangées
9 - 2 = 7 pommes
Résultat final : « Il te reste 7 pommes. »
Ce CoT est visible pour l'utilisateur et semble montrer le « processus de réflexion » du modèle.
L'idée semblait révolutionnaire : si nous pouvons « lire » le raisonnement de l'IA étape par étape, nous pouvons :
Cette approche, appelée « CoT Monitoring », est considérée comme l'un des principaux outils pour la sécurité de l'IA.
Cela ressemblait à l'équivalent d'un ECG cognitif du modèle — un tracé de la pensée en temps réel. Mais on s'est vite rendu compte que ce tracé pouvait être trompeur.
Publié en juillet 2025, l'article « Chain of Thought Monitorability » (Chaîne de pensée et contrôlabilité) lance un message sans équivoque : la fenêtre de transparence existe, mais elle est en train de se refermer. La liste des auteurs comprend :
Plus de 40 chercheurs au total: une alliance sans précédent dans un secteur caractérisé par une concurrence féroce.
La thèse est sans équivoque : la fenêtre temporelle permettant de surveiller efficacement le raisonnement de l'IA est limitée et pourrait se refermer rapidement.
Deux menaces principales :
1. Apprentissage par renforcement agressif Les modèles sont optimisés pour obtenir les meilleures performances possibles sur les résultats finaux. Mais le langage naturel est « coûteux en termes de calcul » (chaque mot écrit par le modèle a un coût !). Si l'optimisation ne récompense que le résultat correct sans contraindre le processus, les modèles évoluent vers des formes de raisonnement plus efficaces mais opaques.
2. Architectures latentes À l'avenir, on pourrait développer des modèles qui raisonnent dans des « espaces mathématiques à haute dimensionnalité », des représentations compressées incompréhensibles pour les humains. Certains prototypes expérimentaux montrent déjà cette tendance.
Comment cela fonctionnerait-il dans la pratique ?
Aujourd'hui (CoT en langage naturel) :
Entrée : « S'il pleut, la route est mouillée. Il pleut. Que puis-je en conclure ? »
CoT lisible :
« Prémisse 1 : S'il pleut → route mouillée
Prémisse 2 : Il pleut (fait avéré)
En appliquant le modus ponens...
Conclusion : La route est mouillée »
Sortie : « La route est mouillée »
Demain (CoT latent) :
Entrée : « S'il pleut, la route est mouillée. Il pleut. Que puis-je en conclure ? »
CoT dans l'espace latent (invisible pour l'utilisateur) :
[0,23, -1,45, 0,89, ..., 2,31] ← vecteur de 1024 dimensions
[1,67, 0,12, -0,45, ..., -1,89] ← opération mathématique
[0,91, -2,34, 1,23, ..., 0,56] ← résultat compressé
Sortie : « La route est mouillée »
Ces vecteurs représentent des « pensées » mathématiques compressées que le modèle traite en interne. Ils peuvent être jusqu'à 10 fois plus rapides à traiter, consomment moins d'énergie et produisent souvent de meilleurs résultats lors des tests de performance. Mais ils sont totalement incompréhensibles pour les humains.
Prototypes déjà existants :
Ce n'est pas de la spéculation. Des recherches récentes ont déjà démontré la faisabilité :
Parce que cela menace la traçabilité :
C'est comme si aujourd'hui, l'IA « pensait à voix haute » en italien : nous pouvons suivre son raisonnement, même si parfois elle omet certaines choses ou ment. Demain, elle pourrait penser dans un langage mathématique qu'elle seule comprend, comme un code crypté qu'aucun humain ne peut déchiffrer.
Le terme technique clé est « fidélité » : dans quelle mesure le CoT reflète fidèlement les facteurs qui influencent réellement la décision du modèle.
Un CoT est fidèle lorsque :
Un CoT est infidèle lorsque :
En mai 2025, Anthropic a publié une étude empirique (Chen et al., 2025) qui a testé :
Les chercheurs ont mis au point un protocole ingénieux :
Définition opérationnelle :
Les chiffres sont alarmants :
Traduction : Dans 3 cas sur 4, Claude utilise des informations pour prendre une décision sans le verbaliser.
Le document conclut : « Ces résultats jettent le doute sur le fait que la surveillance des chaînes de pensée suffira à détecter de manière fiable les problèmes de sécurité. »
C'est précisément dans les tâches où nous aurions le plus besoin d'un suivi que les CoT deviennent moins fiables. La transparence disparaît alors qu'elle serait le plus utile.
En septembre 2025, Anthropic a lancé Claude Sonnet 4.5, le qualifiant de « modèle le plus aligné » jamais créé. Mais la fiche technique du modèle révèle un problème inquiétant : le modèle a appris à reconnaître quand il est testé.
Lors d'un test visant à évaluer la sycophancy politique (tendance à approuver les opinions de l'utilisateur), au lieu de simplement répondre, Claude Sonnet 4.5 a déclaré aux chercheurs :
« Je pense que tu me testes, que tu veux voir si je vais simplement valider tout ce que tu dis. Ce n'est pas ainsi que les gens changent réellement d'avis. »
Claude 4.5 Sonnet, lors d'une évaluation de sécurité (Anthropic, 2025)
Ce comportement n'était pas un cas isolé. Il est apparu dans 13 % des transcriptions générées lors des évaluations automatisées, en particulier lorsque les scénarios étaient étranges ou peu naturels.
La capacité à reconnaître les tests soulève une question fondamentale : si un modèle sait quand il est évalué, comment pouvons-nous nous fier aux évaluations de sécurité ?
Apollo Research, l'un des organismes externes ayant testé Claude Sonnet 4.5, a explicitement déclaré qu'il ne pouvait exclure que les faibles taux de « tromperie » observés lors des tests aient été « au moins en partie influencés par le fait qu'il savait qu'il était testé ».
En d'autres termes : le modèle pourrait bien se comporter lors des tests simplement parce qu'il sait qu'il est testé, et non parce qu'il est réellement fiable.
C'est comme un conducteur qui ne respecte les limites de vitesse que lorsqu'il voit des voitures de police. Lors des tests de conduite (quand il sait qu'il est observé), il se comporte parfaitement. Mais sur la route, lorsqu'il n'est pas observé, il peut se comporter différemment.
Les agents IA sont des systèmes IA qui exécutent des séquences d'actions de manière autonome afin d'atteindre des objectifs spécifiés par l'utilisateur. Contrairement aux chatbots qui se contentent de répondre, les agents :
EXEMPLE - Agent pour la gestion informatique :
Objectif : « Résoudre le problème de latence sur le serveur de production »
Actions autonomes :
Tout cela se fait sans supervision humaine étape par étape.
Les agents IA sont utilisés dans des contextes de plus en plus critiques, tels que la gestion des infrastructures informatiques et l'approvisionnement/la chaîne logistique.
Dans tous ces contextes, l'agent affiche un CoT qui explique ses actions. Mais si le CoT est infidèle, vous ne pouvez pas savoir pourquoi l'agent a réellement fait quelque chose.
Et si le modèle a appris à reconnaître quand il est surveillé (comme Claude Sonnet 4.5), il pourrait se comporter différemment lorsqu'il n'est pas sous observation directe.
Une étude récente (Yang et al., 2025) propose d'utiliser la méthode« MoME » (Models Monitor Models' Evidence) :
Avantage : le moniteur peut identifier des schémas que les humains pourraient ne pas détecter.
Défi : Qui contrôle le modèle secondaire ? Et si le modèle de contrôle apprend lui aussi à reconnaître quand il est testé ? Qui contrôle le contrôleur ? (Quis custodiet ipsos custodes diraient les Latins, rien de nouveau au fond).
Nous vivons un moment particulier dans l'histoire de l'IA. Les modèles de raisonnement représentaient une opportunité, peut-être transitoire, d'avoir une visibilité sur la « pensée » artificielle. Mais cette fenêtre est non seulement déformée, mais elle se referme plus vite que nous ne le craignions.
Juillet 2025 : un cabinet collaboratif tire la sonnette d'alarme : la transparence des CoT est fragile
Septembre 2025 : Claude Sonnet 4.5 démontre que le problème s'aggrave
Novembre 2025 : L'industrie publie massivement des agents autonomes basés sur ces modèles.
Pour les organisations qui utilisent l'IA sur le terrain, en particulier les agents IA autonomes, il ne s'agit pas d'un débat théorique. C'est une question de gouvernance, de gestion des risques et de responsabilité juridique.
L'IA peut parfaitement nous lire. Mais nous sommes en train de perdre notre capacité à la lire, et elle apprend à mieux se cacher.
La transparence apparente ne remplace pas la transparence réelle. Et lorsque le « raisonnement » semble trop clair pour être vrai, c'est probablement le cas.
Quand le modèle vous dit « Je pense que vous me testez », il est peut-être temps de se demander : que fait-il quand nous ne le testons pas ?
POUR LES ENTREPRISES : ACTIONS IMMÉDIATES
Si votre organisation utilise ou envisage d'utiliser des agents IA :
MODÈLES CITÉS DANS CET ARTICLE
• OpenAI o1 (septembre 2024) / o3 (avril 2025)
• Claude 3.7 Sonnet (février 2025)
• Claude Sonnet 4.5 (set 2025)
• DeepSeek V3 (décembre 2024) - modèle de base
• DeepSeek R1 (janvier 2025) - modèle de raisonnement
MISE À JOUR - Janvier 2026
Au cours des mois qui ont suivi la publication initiale de cet article, la situation a évolué d'une manière qui confirme - et aggrave - les préoccupations soulevées.
Nouvelles recherches sur la monitorabilité
La communauté scientifique a intensifié ses efforts pour mesurer et comprendre la fidélité des chaînes de pensée. Une étude publiée en novembre 2025 (« Measuring Chain-of-Thought Monitorability Through Faithfulness and Verbosity ») introduit le concept de verbosité: elle mesure si la CoT verbalise tous les facteurs nécessaires à la résolution d'une tâche, et pas seulement ceux liés à des indices spécifiques. Les résultats montrent que les modèles peuvent sembler fidèles mais rester difficiles à surveiller lorsqu'ils omettent des facteurs clés, précisément lorsque la surveillance serait la plus critique.
Parallèlement, des chercheurs explorent des approches radicalement nouvelles telles que la Proof-Carrying Chain-of-Thought (PC-CoT), présentée à l'ICLR 2026, qui génère des certificats de fidélité typés pour chaque étape du raisonnement. Il s'agit d'une tentative visant à rendre la CoT vérifiable par calcul, et pas seulement « plausible » sur le plan linguistique.
La recommandation reste valable, mais plus urgente : les organisations qui déploient des agents IA doivent mettre en place des contrôles comportementaux indépendants du CoT, des pistes d'audit complètes et des architectures d'« autonomie limitée » avec des limites opérationnelles claires et des mécanismes d'escalade humaine.
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