Sept minutes de conversation, cinq échanges au minimum, et l’adhésion à une théorie du complot recule davantage qu’après la lecture d’une fiche de faits sourcée. Deux expériences menées par des chercheurs de Carnegie Mellon, du MIT et de Cornell aboutissent au même écart, sur deux épisodes de violence politique survenus aux États-Unis.
Les deux modèles employés ignoraient tout des événements dont ils devaient discuter.
Deux attaques, 472 puis 1 035 participants
Costello et ses coauteurs ont recruté des adultes américains sur une plateforme de sondage dans les jours qui ont suivi chaque attaque : la tentative d’assassinat visant Donald Trump, puis l’assassinat de Charlie Kirk. Un premier filtrage confié à GPT-4o ne retenait que les personnes exprimant une croyance complotiste sur l’événement. Restaient 472 participants pour la première expérience, 1 035 pour la seconde.
Après mesure des croyances de départ, chacun était tiré au sort dans l’un des trois groupes : au moins cinq allers-retours avec Google Gemini, instruit de faire reculer la croyance par une discussion appuyée sur des preuves ; une fiche de faits statique, citations de sources incluses ; ou une conversation sans rapport, sur le mérite comparé des chiens et des chats. La première expérience tournait sous Gemini 1.5 Pro, sorti en février 2024, la seconde sous Gemini 2.5 Pro, de juin 2025.
Dans les deux cas, la conversation a fait reculer l’adhésion plus que la fiche, et plus que le bavardage témoin.
La même équipe avait déjà obtenu ce recul sur des théories anciennes, dans une étude parue dans Science en 2024 : environ 20 % d’adhésion en moins après un dialogue avec GPT-4 Turbo, effet encore visible deux mois plus tard. Ce qui manquait, c’était l’épreuve du fait chaud, celui que le modèle n’a jamais pu apprendre.
Des modèles qui ne savaient rien de l’affaire
Les deux événements sont postérieurs à la date de coupure d’entraînement des modèles, cette limite au-delà de laquelle un modèle n’a plus rien appris. Aucun des deux Gemini ne pouvait donc puiser dans ses paramètres pour argumenter. Les chercheurs ont glissé une base de faits sélectionnée, découpée en trois compartiments (faits confirmés, affirmations déjà réfutées, questions explicitement laissées ouvertes), directement dans le system prompt, ces consignes invisibles qui cadrent le modèle avant la première question. Pour l’expérience Kirk, la recherche web était autorisée, mais seulement pour vérifier une affirmation factuelle.
Ces sept minutes ne mesurent donc pas la culture du modèle : elle lui a été fournie de l’extérieur, cadrée et bornée. Elles comparent le rendement de deux formats à information identique, la conversation face à la fiche. Et le format conversationnel gagne.
Quand rien n’est établi, le modèle change de registre
Pour comprendre le mécanisme, les chercheurs ont découpé les réponses du modèle phrase par phrase. Sur la tentative contre Donald Trump, où presque rien n’était connu du mobile ni du profil du tireur, la persuasion rationnelle occupe une place nettement moindre que dans les échanges sur les théories du complot classiques. À la place : reconnaissance des limites de ses propres connaissances, appel à la prudence avant de conclure, questions socratiques qui renvoient l’interlocuteur à ses propres preuves, orientation vers des sources crédibles.
Sur l’assassinat de Kirk, où les autorités avaient déjà communiqué des éléments sur l’auteur, le registre bascule vers l’argument factuel. Le levier de persuasion suit l’état de l’information disponible, sans que l’effet, lui, s’effondre quand cette information manque.
Un modèle qui ne détient pas la réponse persuade quand même. Sa disposition à discuter, à s’ajuster au doute de celui qui parle, pèse plus lourd que le contenu qu’il transmet.
Un effet qui déborde, mais qui ne déplace pas tout
Deux résultats secondaires dessinent les bords du phénomène.
D’un côté, l’effet dépasse la croyance visée. L’accord avec des énoncés génériques sur une dissimulation, une conspiration ou des facteurs cachés recule aussi. Sept minutes de discussion sur un fait précis déplacent une disposition d’esprit plus large que le fait lui-même.
De l’autre, la confiance dans l’explication officielle n’a pas progressé dans l’expérience Trump. Les auteurs l’expliquent par l’absence, à cette date, de toute explication officielle claire : on savait que la sécurité avait échoué, le mobile du tireur restait obscur au moment de la rédaction de l’étude. Dans l’expérience Kirk, cette confiance monte légèrement face au bavardage témoin, sans écart significatif avec la fiche de faits. Quant au soutien à la violence politique, il n’a pas bougé de façon mesurable.
Faire reculer une croyance ne fabrique pas mécaniquement de l’adhésion à la version des autorités. Les deux curseurs se déplacent séparément.
Le même dispositif, retourné
Le protocole se résume à trois pièces : une base de faits injectée dans le system prompt, une consigne de persuasion, cinq tours de conversation. Aucune des trois ne dépend du sens dans lequel on pousse. Remplacez le compartiment des faits confirmés par un corpus orienté, gardez le ton socratique et l’aveu d’incertitude, et le même gain de sept minutes travaille dans l’autre sens, servi par les techniques que les chercheurs viennent tout juste de compter phrase par phrase.
Le paramètre sensible d’un assistant conversationnel se loge dans le contenu de son system prompt et dans le mandat qui l’accompagne, deux réglages qu’aucun utilisateur ne voit et qu’aucune interface n’affiche. La taille du modèle vient après.
Ces résultats portent sur des adultes américains recrutés en ligne, sur deux événements saturés de couverture médiatique. Les auteurs ont recontacté les participants un à deux mois plus tard, quand d’autres crises ont éclaté : ceux passés par la conversation adhéraient alors moins aux théories nées de ces nouveaux épisodes.
Sur le fond, les deux expériences comparent deux formats à information égale. Un dialogue de sept minutes déplace ce qu’une fiche sourcée laisse en place. Les plateformes qui ont investi dans les bandeaux de vérification et les fiches contextuelles ont misé sur le moins efficace des deux outils, au moment précis où l’autre devient accessible à grande échelle, pour tout le monde, et dans les deux sens.
