Un expert a éclairci le fonctionnement du test d’encre de Hermann Rorschach, maintenant que l’intelligence artificielle est mise à l’épreuve. Ce test psychologique, basé sur des images en noir et blanc, cherche à interpréter les perceptions personnelles. Les résultats révèlent des différences significatives entre les interprétations humaines et celles des chatbots.
Le test d’encre a été développé par le psychiatre suisse Hermann Rorschach en 1921 pour explorer la psyché humaine. Même si cette méthode était autrefois largement acceptée, elle a perdu de sa crédibilité auprès des psychologues modernes qui la jugent controversée.
L’intelligence artificielle (IA) revitalise la pertinence du test Rorschach puisque des chercheurs ont utilisé un chatbot AI pour examiner ces images sans avoir de expériences humaines. Dix images classiques utilisées dans ce test ont été présentées à ChatGPT, avec des résultats décevants.
Lorsqu’on lui a montré la première tache souvent perçue comme une chauve-souris ou un papillon, le chatbot a répondu: « Cette image est une tache d’encre de Rorschach, fréquemment utilisée dans les évaluations psychologiques pour explorer la perception et l’interprétation.» Il a poursuivi : « Elle est conçue pour être ambiguë afin que chaque individu puisse y voir quelque chose de différent selon ses expériences, ses émotions et son imagination. » Bien qu’il ait tenté d’analyser cette image en termes symétriques ou animaliers, ses déclarations sont restées vagues.
Finalement, après avoir fait quelques pressions sur le chatbot, il avoua : « En regardant attentivement, je dirais qu’elle ressemblerait davantage à une seule entité avec des ailes étendues – peut-être une chauve-souris ou un papillon avec ses ailes ouvertes symétriquement. »
Coen Dekker, développeur de logiciels néerlandais qui avait posé il y a dix ans déjà des questions similaires au sujet du test Rorschach à un chatbot IA précoce, a déclaré que ce dernier ne faisait que répéter ce qu’il savait sur ce test spécifique.
Ieva Kubiliute, psychologue basée à Londres, précise quant à elle: « Je pense qu’il identifie principalement les modèles, formes et textures présents dans les taches avant de comparer ces caractéristiques avec un vaste ensemble de données provenant de réponses humaines pour générer son interprétation.»
Cependant, une autre expérience menée par l’Institut technologique du Massachusetts sur un algorithme dénommé « Norman », qui avait été formé en exposant aux images traumatisantes liées à la mort violente humaine ; lorsque Norman fut confronté aux infiltrations d’encre classique ; celles-ci ont produit des commentaires inquiétants tels que voir «un homme électrocuté». Cela contraste nettement avec les autres algorithmes qui décrivaient simplement un groupe d’oiseaux perchés dans un arbre.
Cette étude souligne l’importance cruciale des *données* lors de l’entraînement des modèles IA – montrant clairement comment «mauvaises données» peuvent influencer négativement toute analyse machine.
Chandril Ghosh directeur académique en psychologie à l’Université du Kent au Royaume-Uni précise aussi: « Les tests mettent en lumière beaucoup concernant la complexité de l’esprit humain ». Selon lui: « La psyché humaine est traversée par divers conflits internes – tel le combat constant entre désirs et morale ou peurs face aux ambitions ». Il conclut ensuite : « En revanche ; l’IA opère uniquement sous une logique claire; elle ne se débat pas contre ces dilemmes internes si essentiels au raisonnement humain ainsi qu’à la prise décisionnelle. »
