Une nouvelle étude menée par l'Université de Californie à San Diego (UCSD) fournit la première preuve empirique qu'un système d'intelligence artificielle (IA) moderne peut réussir le test de Turing. Ce benchmark scientifique majeur, créé par le mathématicien Alan Turing en 1950, vise à déterminer si une machine peut imiter la conversation humaine de manière si convaincante qu'un interrogateur ne parvient pas à la distinguer d'un vrai être humain. Publiée dans les Actes de l'Académie nationale des sciences, cette recherche marque la première fois qu'un modèle de langage est jugé aussi humain qu'un humain réel selon ce cadre rigoureux. Les chercheurs ont organisé des expériences randomisées avec deux groupes de participants : des étudiants de l'UCSD et des répondants en ligne via la plateforme Prolific. Dans chaque session, un participant interrogeait simultanément, via un écran scindé imitant une application de messagerie, une personne réelle et un modèle d'IA. Les interlocuteurs devaient déterminer après cinq ou quinze minutes de conversation écrite lequel était humain. Quatre modèles de langage à grande échelle (LLM) ont été testés : GPT-4.5, LLaMA-3.1-405B (les plus avancés), ainsi que GPT-4o et ELIZA, un chatbot classique des années 1960 servant de référence. Les résultats sont surprenants. Lorsque les modèles recevaient des instructions spécifiques pour adopter une personnalité humaine (prompts de persona), GPT-4.5 a été identifié comme humain par les interrogateurs à 73 % des reprises, dépassant nettement le taux d'identification du véritable humain. LLaMA-3.1-405B a également été jugé humain 56 % du temps, un résultat statistiquement indistinguable de celui des participants humains. À l'inverse, les systèmes de base comme GPT-4o et ELIZA ont été mal classés, étant identifiés comme humains respectivement à 21 % et 23 % des occasions. Sans ces instructions de rôle spécifiques, la capacité des modèles à tromper l'interrogateur chutait drastiquement, tombant à environ 36 % pour GPT-4.5, ce qui suggère que l'IA possède la capacité d'imiter l'humain mais nécessite souvent des directives explicites pour savoir comment le faire. L'étude, dirigée par Cameron Jones et le professeur Ben Bergen, souligne que le test de Turing ne mesure plus la puissance de calcul brute ou la résolution de problèmes logiques, capacités où l'IA surpasse déjà l'homme, mais plutôt l'apparence d'humanité sociale. Les modèles réussissent grâce à l'adoption de traits comportementaux humains, y compris l'humour, la directivité et même les erreurs de jugement. Cameron Jones, de l'université de Stony Brook, note que l'IA peut présenter les mêmes faiblesses que les humains, ce qui rend la détection encore plus difficile. Ces découvertes soulèvent des préoccupations majeures concernant la confiance en ligne et la désinformation. La capacité des IA à maintenir une conversation plausible sur plusieurs minutes ouvre la porte à des risques de manipulation accrue, telles que l'usurpation d'identité pour voler des données personnelles, influencer les votes ou vendre des produits. L'étude met en lumière la nécessité de développer de nouveaux garde-fous sociétaux et de sensibiliser le public à la difficulté de distinguer les interactions humaines des interactions avec des agents artificiels de plus en plus sophistiqués. Les auteurs espèrent que cette recherche affûtera la compréhension publique des capacités actuelles de l'IA et la nécessité de protections adéquates face à l'émergence de « faux humains » numériques.