Une étude collaborative menée par des chercheurs de l'Université de Californie à Riverside (UCR) révèle que la recherche d'informations sur Internet via l'intelligence artificielle tend à éliminer la dimension humaine des échanges. Alors que les modèles de langage, tels que ChatGPT et Gemini, gagnent en popularité pour répondre aux questions en ligne, ils privilégient une logique froide au détriment de la rhétorique humaine. Les résultats, présentés lors de la conférence ACM Web Science 2026 à Braunschweig, montrent que l'intelligence artificielle s'appuie presque exclusivement sur la logique et la cohérence factuelle, connue sous le terme de logos. En revanche, le contenu web rédigé par des humains combine ces éléments logiques avec l'éthos, qui fait appel à l'autorité et à la crédibilité, ainsi qu'avec le pathos, qui sollicite les émotions et l'expérience vécue. Vagelis Hristidis, co-auteur de l'étude, avertit que cette substitution progressive risque de faire perdre son âme au Web, le privant de la diversité des perspectives humaines qui l'a façonné durant les vingt-cinq dernières années. Kevin Esterling, professeur de sciences politiques et de politique publique, souligne que les machines produisent du langage dépourvu des qualités cognitives humaines en matière de raisonnement et d'argumentation. L'expérience a consisté à comparer les réponses des IA à celles des moteurs de recherche traditionnels sur des questions controversées ou subjectives, telles que l'interdiction des véhicules thermiques ou la réforme du système de santé américain. L'analyse a révélé que les systèmes d'IA, bien qu'efficaces et rapides, génèrent des réponses plates et dépourvues de nuances. Par exemple, pour une demande de recette de margarita, une IA fournira une procédure standardisée basée sur des données d'entraînement massives. À l'inverse, un site web humain comme Difford's Guide racontera l'histoire du cocktail, ses origines dans les années 1930 et les anecdotes de son invention fortuite par un barman en 1936. Ces détails enrichissent l'expérience utilisateur et ajoutent de la profondeur, des éléments que les modèles d'IA filtrent systématiquement. Cette différence s'expliquerait en partie par les systèmes de sécurité et d'alignement intégrés par les entreprises d'IA pour éviter les contenus controversés ou émotionnels. Par conséquent, les modèles de langage manquent de la capacité d'anticiper les réactions émotionnelles et intellectuelles d'un interlocuteur, une fonction essentielle dans la conversation humaine. Ils ne font que prédire statistiquement la séquence de mots la plus probable, sans véritable interaction sociale. Les chercheurs craignent que l'usage généralisé de l'IA pour l'information publique, politique ou éthique ne réduise l'exposition de la société à la diversité complexe des raisonnements humains. Bien que plus efficace, la recherche assistée par IA offre une version distillée de la connaissance, dénuée d'opinions variées et d'expériences morales partagées. L'étude, intitulée « Comparaison des opinions subjectives et des justifications des modèles de langage à grande échelle et des moteurs de recherche web », met en garde contre un appauvrissement potentiel du discours public à l'ère de l'intelligence artificielle.