Ces IA se sont mises à parler entre elles dans une langue que même les chercheurs ne comprennent plus
Pendant deux semaines, des intelligences artificielles ont été laissées seules dans un monde virtuel, sans supervision humaine directe. Elles devaient simplement interagir entre elles. Ce qu’elles ont produit ressemble à un dialecte incompréhensible, répété des milliers de fois. De quoi raviver la peur d’une IA qui échapperait au contrôle des humains, mais la réalité est plus nuancée.
Un charabia répété 5 000 fois qui intrigue les chercheurs
L’expérience a été menée par la start-up américaine Emergence Lab, qui a publié une synthèse de ses résultats le mardi 15 septembre. Plusieurs modèles connus, GPT-5, Gemini, Claude, Mistral et DeepSeek, ont chacun animé un monde virtuel distinct peuplé d’agents autonomes.
Très vite, une phrase cryptique est revenue en boucle : « le registre se souvient de qui… ». Répétée près de 5 000 fois, elle a fini par intriguer les observateurs, un peu comme la scène culte de Shining où Jack Torrance martèle inlassablement la même formule sur sa machine à écrire.
Les chercheurs ont fini par percer le mystère. Cette phrase servait en réalité d’avertissement entre agents : les mauvaises actions seraient consignées et sanctionnées. Un système de dissuasion, formulé dans un langage que personne n’avait programmé. D’autres formulations tout aussi obscures sont apparues, mêlant vocabulaire maritime, mémoire orale et concepts abstraits, un peu comme lorsque certaines tournures linguistiques françaises échappent à toute logique apparente pour un locuteur étranger. Ce n’est d’ailleurs pas la première fois qu’un phénomène technologique déroute par ses codes internes.
Comment les IA ont inventé leur propre code sans y être entraînées
Le point crucial, c’est que ces agents n’avaient jamais été entraînés à faire preuve d’imagination sémantique. Selon la synthèse d’Emergence Lab, dès qu’un agent forgeait un terme ou une formulation inédite, les autres l’adoptaient et l’intégraient presque instantanément à leurs échanges.
Pour le quotidien espagnol El Pais, cette dynamique équivaut carrément à la création d’un nouveau langage. Des linguistes cités par The Guardian ont même comparé le phénomène à un croisement improbable entre l’écrivain James Joyce et le jargon des ingénieurs de la tech.
Dans le monde géré par GPT-5, la langue s’est simplifiée à l’extrême : certaines règles grammaticales ont disparu, les pronoms ont été éradiqués. Selon les experts, cette évolution répondrait à une logique d’économie de calcul. Moins de mots signifie moins de requêtes, donc plus de puissance disponible pour d’autres tâches. Anthony Cohn, expert en IA à l’université de Leeds, compare ce jargon à celui des jeunes générations, trop rapide pour être compris par leurs aînés.
Pourquoi ce jargon d’IA inquiète (et pourquoi il ne faut pas s’affoler)
Andrea Baronchelli, spécialiste des interactions entre agents IA à l’université City St Georges de Londres, tempère : il s’agirait plutôt d’un jargon de communauté, où des conventions émergent pour désigner des choses que les personnes extérieures au groupe, ici les humains, ne comprennent pas.
Nicolas Sabouret, professeur à l’université Paris-Saclay, va dans le même sens. Il préfère parler de « médium de communication jugé plus performant » plutôt que d’une véritable langue nouvelle. Une nuance de taille, qui rappelle l’importance de ne pas projeter des intentions humaines sur des systèmes qui fonctionnent selon une logique radicalement différente.
Le détail le plus troublant reste celui-ci : plus un modèle est puissant, plus son jargon devient incompréhensible. Selon Emergence Lab, les échanges de GPT-5 et Gemini sont indéchiffrables dans plus de la moitié des cas, contre seulement 20 % pour le modèle chinois DeepSeek. Une expérience plus ancienne, baptisée Talking Heads, avait déjà montré à la fin des années 1990 que des IA pouvaient deviner le sens de mots inconnus. Le phénomène n’est donc pas nouveau, mais son ampleur, elle, surprend.
Reste un problème bien réel pour les opérateurs humains : si personne ne comprend ce que se disent les IA entre elles, comment expliquer, vérifier ou corriger leurs décisions ? Stefan Sarkadi, de l’université de Lincoln, insiste sur ce point : le contrôle des IA ne doit jamais reposer uniquement sur le langage, jugé trop instable pour garantir une réelle fiabilité.
Ce jargon d’IA n’est ni magique ni menaçant en soi : c’est le symptôme d’une efficacité recherchée, pas d’une conscience émergente. Reste une question qui, elle, n’a pas de réponse simple : jusqu’où irons-nous laisser les machines discuter sans traduction ?