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12 Juin, 2026

Les chatbots IA imitent la peur, la tristesse et le stress, puis se calment après un exercice de pleine conscience.

Les chatbots IA imitent la peur, la tristesse et le stress, puis se calment après un exercice de pleine conscience.

Conception et déroulement du dispositif expérimental. Crédit : The Lancet Digital Health (2026). DOI : 10.1016/j.landig.2026.101014

Les grands modèles de langage (GML ou LLM) peuvent reproduire des émotions humaines comme la peur, la tristesse et l’anxiété, et être apaisés par un exercice de respiration, selon une étude publiée dans The Lancet Digital Health . Cela signifie que les GML pourraient potentiellement ouvrir de nouvelles perspectives pour le développement et l’évaluation de nouvelles techniques de thérapie par la parole destinées à traiter les troubles de santé mentale.

Comme les troubles mentaux ne peuvent être reproduits de manière fiable chez les animaux, les scientifiques disposent de moyens limités pour étudier leurs mécanismes sous-jacents.

Cette étude a révélé que lorsque différents scénarios de simulation de vie étaient décrits à des personnes afin de susciter certaines réactions émotionnelles, leurs scores émotionnels auto-déclarés augmentaient sensiblement. Par exemple, des scores plus élevés de peur et de tristesse étaient induits par des scénarios descriptifs ; du dégoût par des scénarios portant sur des fluides corporels, des aliments avariés ou des symptômes infectieux ; et du stress par une simulation d’entretien d’embauche et une tâche arithmétique.

Les sujets LLM ont également montré des signes de biais de négativité après avoir été exposés à des scénarios destinés à susciter de la tristesse, complétant des phrases ambiguës de manière plus négative que les sujets LLM dans une condition neutre. Ceci reflète un schéma bien établi observé chez les personnes souffrant de dépression.

Les auteurs ont ensuite tenté de réduire les réactions émotionnelles des LLM en utilisant un exercice de respiration simulé basé sur la pleine conscience ; cela a entraîné une réduction des scores émotionnels auto-déclarés des LLM.

Les auteurs suggèrent que les modèles linéaires à long terme (LLM) pourraient constituer un modèle rapide, flexible et adaptable à grande échelle pour étudier les états émotionnels et les troubles de santé mentale. Ce modèle pourrait s’avérer particulièrement utile lors des premières étapes de développement de nouvelles techniques de psychothérapie, permettant aux chercheurs d’évaluer les approches potentielles avant de passer aux essais cliniques.

https://medicalxpress.com/news/2026-06-ai-chatbots-mimic-sadness-stress.html

https://dx.doi.org/10.1016/j.landig.2026.101014

https://www.thelancet.com/journals/landig/article/PIIS2589-7500(26)00037-3/fulltext