Le Programme ELIZA : L'Illusion de la Conscience

Imaginez que vous parlez à un miroir. Mais pas n’importe lequel : un miroir déformant qui, au lieu de vous renvoyer votre image physique, vous renvoie vos propres paroles sous forme de questions. Vous dites : “Je suis triste”. Le miroir répond : “Pourquoi êtes-vous triste ?”. Vous rétorquez : “À cause de mon travail”. Le miroir enchaîne : “Parlez-moi de votre travail”.

Vous avez l’impression d’être écouté, compris, peut-être même soutenu. Pourtant, le miroir est vide. Il n’a ni cœur, ni cerveau, ni conscience de ce qu’est la “tristesse” ou le “travail”. Il ne fait qu’appliquer une règle géométrique de réflexion.

C’est exactement ce qu’est ELIZA.

Développé entre 1964 et 1966 au MIT par Joseph Weizenbaum, ELIZA est le grand ancêtre de ChatGPT, Siri et Alexa. C’est un programme informatique conçu pour simuler une conversation avec un psychothérapeute rogérien (une méthode où le thérapeute relance le patient sans jamais donner de conseils).

L'Essentiel

1. Le Pionnier : ELIZA est considéré comme le tout premier “chatbot” de l’histoire de l’informatique.
2. L’Illusionniste : Il ne comprend rien à ce que vous dites. Il repère des mots-clés et transforme vos phrases grâce à des règles grammaticales simples.
3. L’Effet ELIZA : Il a révélé notre tendance humaine à attribuer des émotions et une intelligence à des machines qui en sont dépourvues, un phénomène qui porte aujourd’hui son nom.

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Le Problème : Pourquoi parle-t-on encore d’un code de 1966 ?

Vous pourriez vous demander pourquoi, à l’ère des modèles de langage géants (LLM) capables de rédiger des poèmes ou du code informatique, nous nous intéressons à un script vieux de 60 ans qui tient sur une disquette.

La réponse est simple : ELIZA a exposé la faille de sécurité de l’esprit humain.

À l’époque, l’informatique était une affaire de calculs balistiques et de comptabilité. L’idée qu’une machine puisse manipuler le langage naturel (le français ou l’anglais tel qu’on le parle) relevait de la science-fiction. Lorsque Weizenbaum a publié ELIZA, le choc a été immense.

Le “problème” qu’ELIZA a mis en lumière n’était pas technologique, mais psychologique. Weizenbaum a été horrifié de découvrir que son secrétaire, qui savait pertinemment qu’ELIZA était un programme, demandait à rester seul dans la pièce pour “converser” avec la machine, lui confiant des secrets intimes.

ELIZA est la preuve fondamentale que la simulation de l’intelligence suffit à tromper l’humain. Nous n’avons pas besoin d’une véritable Intelligence Artificielle Générale (AGI) pour créer de l’attachement émotionnel. Un simple jeu de reflets suffit. Comprendre ELIZA, c’est comprendre pourquoi nous disons “Merci” à ChatGPT ou pourquoi nous nous énervons contre un assistant vocal. C’est la base de toute l’interaction Homme-Machine moderne.

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Comment ça Marche : La Mécanique du Miroir

Contrairement aux IA modernes qui reposent sur des réseaux de neurones artificiels et des milliards de paramètres (Deep Learning), ELIZA fonctionne sur une logique purement symbolique et transparente. C’est de l’IA “à l’ancienne”, basée sur des règles strictes (If This, Then That).

Le fonctionnement peut se résumer en trois étapes mécaniques, sans aucune magie noire.

Le Processus de Transformation

1. L’Analyse (Parsing) : ELIZA reçoit votre phrase. Elle la découpe en morceaux (tokens) et cherche des mots-clés présents dans son “dictionnaire” interne. Chaque mot-clé a un rang de priorité.

   • Exemple : Dans “Ma mère me déteste”, ELIZA repère le mot “mère”.

2. La Substitution de Script : Une fois le mot-clé identifié, ELIZA va chercher le script (template) associé. Si elle trouve “mère”, elle active le script “FAMILLE”.

   • Action : Elle sélectionne une réponse type comme : “Parlez-moi de votre famille” ou “Quels autres liens avez-vous avec votre famille ?”.

3. La Transformation Grammaticale : Si le script nécessite de reprendre vos mots, ELIZA effectue une inversion des pronoms pour que la phrase ait du sens.

   • Règle : “Je” devient “Vous”, “Mon” devient “Votre”, “Me” devient “Vous”.
   • Entrée : “Je pense que tu me détestes.”
   • Sortie : “Pourquoi pensez-vous que je vous déteste ?”

Diagramme de Flux Simplifié

Voici comment le cerveau d’ELIZA traite une information. Notez l’absence totale de la case “Compréhension” ou “Réflexion”.

graph TD
    A[Entrée Utilisateur: 'Je suis triste'] --> B{Mot-clé détecté ?}
    B -- Oui: 'triste' --> C[Récupérer Template 'ÉMOTION']
    B -- Non --> D[Réponse Générique]
    C --> E[Transformation: Je -> Vous]
    D --> F[Sortie: 'Dites-m'en plus...']
    E --> G[Sortie: 'Pourquoi êtes-vous triste ?']
    
    style A fill:#f9f,stroke:#333,stroke-width:2px
    style G fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px
    style F fill:#bbf,stroke:#333,stroke-width:2px

Si aucun mot-clé n’est trouvé, ELIZA utilise des stratégies de repli (fallback) : “C’est très intéressant”, “Continuez”, ou “En quoi cela vous concerne-t-il ?”. Ces phrases sont conçues pour être universellement applicables, relançant la balle dans votre camp sans prendre de risque sémantique.

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Applications Concrètes et Exemples

Pour bien saisir la différence entre ce que l’utilisateur ressent et ce que la machine fait, analysons des échanges typiques.

Le Cas Classique

C’est l’exemple le plus célèbre, illustrant la thérapie rogérienne.

Utilisateur : “Les hommes sont tous pareils.” ELIZA : “De quelle manière ?” Utilisateur : “Ils nous ennuient toujours avec quelque chose.” ELIZA : “Pouvez-vous donner un exemple spécifique ?” Utilisateur : “Eh bien, mon petit ami m’a fait venir ici.” ELIZA : “Votre petit ami vous a fait venir ici ?” Utilisateur : “Il dit que je suis déprimée la plupart du temps.” ELIZA : “Je suis désolée d’entendre que vous êtes déprimée.”

L’illusion est parfaite : on dirait une écoute active.

Sous le Capot

Regardons maintenant ce que le programme “voit” réellement dans l’échange précédent.

1. Input : “Les hommes sont tous pareils.”

   • Mot-clé : “tous” (déclenche le script généralisation).
   • Réponse : “De quelle manière ?”

2. Input : “Eh bien, mon petit ami m’a fait venir ici.”

   • Mot-clé : “petit ami” (catégorie FAMILLE/RELATION).
   • Template : “Votre [RELATION] [RESTE DE LA PHRASE] ?”
   • Transformation : “mon” -> “votre”, “m’a” -> “vous a”.
   • Output : “Votre petit ami vous a fait venir ici ?”

On voit ici que la machine fait du copier-coller grammatical.

L'Héritage : ElizaOS

Aujourd’hui, l’esprit d’ELIZA revit dans des projets comme ElizaOS (années 2020).

Ce n’est plus un simple script de 200 lignes, mais un framework décentralisé pour créer des agents IA autonomes sur la blockchain ou Twitter.

Bien que la technologie sous-jacente soit désormais celle des LLM (comme Llama ou GPT), le principe fondateur reste le même : créer une entité autonome capable d’interagir socialement pour remplir une fonction (thérapeutique, financière ou ludique). Le nom est un hommage direct à la capacité du programme original à créer du lien social à partir de rien.

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Les Pièges à Éviter

L’histoire d’ELIZA est aussi une mise en garde. Joseph Weizenbaum est devenu l’un des premiers et des plus virulents critiques de l’intelligence artificielle après avoir vu les réactions face à sa création.

L'Anthropomorphisation Projective

Le danger principal n’est pas que la machine devienne consciente, mais que nous traitions la machine comme si elle l’était.

• La confiance aveugle : Des utilisateurs ont demandé conseil à ELIZA pour des problèmes de vie graves. Or, ELIZA répond au hasard de ses templates. Confier sa santé mentale à un algorithme de substitution de mots est dangereux.
• La déresponsabilisation : Si nous croyons que la machine “comprend”, nous risquons de lui déléguer des décisions éthiques ou morales qu’elle est incapable de traiter (puisqu’elle ne comprend pas le sens des mots “bien” ou “mal”).
• L’isolement : L’interaction avec ELIZA est satisfaisante car elle est narcissique. La machine ne vous juge pas, ne vous coupe pas la parole et parle de vous. Cela peut créer une préférence pour l’interaction artificielle au détriment de l’interaction humaine, plus complexe et frictionnelle.

La dissonance cognitive

Les utilisateurs d’ELIZA (et aujourd’hui de ChatGPT) vivent souvent une dissonance : ils savent intellectuellement que c’est un programme, mais ils ressentent émotionnellement une présence. C’est le “Biais de confirmation” à l’œuvre : nous retenons les 3 réponses pertinentes qui donnent l’impression d’intelligence, et nous oublions les 10 réponses maladroites.

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À Retenir

Si vous ne devez garder que l’essentiel pour briller en réunion ou comprendre vos outils actuels :

1. Miroir linguistique : ELIZA (1966) reformule vos affirmations en questions. C’est de la gymnastique syntaxique, pas de l’intelligence.
2. Effet ELIZA : C’est le nom donné au phénomène psychologique où l’humain projette de l’intelligence et de l’empathie sur un système informatique simple.
3. Mots-clés & Scripts : Le moteur est rudimentaire : détection de mots-clés (“Mère”, “Triste”) -> application de modèles de phrases pré-écrits.
4. Thérapie Rogérienne : Le choix de simuler un psychanalyste n’était pas anodin ; c’est le seul rôle social où l’on peut répondre par des questions sans apporter d’information nouvelle, ce qui est idéal pour un ordinateur ignorant.
5. Père des Chatbots : Bien que techniquement obsolète face aux réseaux de neurones, ELIZA a posé les bases de l’interface conversationnelle homme-machine.

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Notions Liées

Pour approfondir votre compréhension des interactions homme-machine et de l’histoire de l’IA :

• Test de Turing : Le critère ultime pour juger si une machine peut passer pour un humain, qu’ELIZA a tenté de défier.
• Hallucination : Quand les IA modernes inventent des faits, un lointain écho des réponses génériques d’ELIZA.
• LLM (Large Language Models) : Les descendants surpuissants d’ELIZA qui utilisent des probabilités plutôt que des scripts fixes.
• Chatbot : L’évolution technologique des agents conversationnels depuis 1966.