Il y a un moment dans le crépuscule silencieux où le flux rythmique des ombres sur des roches anciennes semble murmurer des histoires de mondes depuis longtemps disparus, et l'on pourrait imaginer les Néandertaliens — nos cousins préhistoriques tardifs — se déplaçant à travers les clairières et la lumière du feu. Ces histoires ont été réécrites et affinées par des générations de chercheurs, s'appuyant sur des os fossiles, des outils en pierre et les délicats motifs de l'ADN ancien qui chuchotent de leurs vies. Pourtant, à l'ère des réponses instantanées et des écrans scintillants, une nouvelle étude nous rappelle comment l'éclat rapide de l'IA générative peut encore mal interpréter ces échos du lointain passé, reflétant des connaissances obsolètes et des mythes depuis longtemps abandonnés comme s'ils étaient des vérités.

Des chercheurs de l'Université du Maine et de l'Université de Chicago se sont penchés sur ce qui se passe lorsque des outils d'IA quotidiens — chatbots et générateurs d'images — sont invités à visualiser ou à narrer la vie quotidienne des Néandertaliens. Collaborant à la croisée de l'anthropologie et de la science computationnelle, ils ont élaboré des invites pour deux modèles — l'un pour les réponses textuelles et l'autre pour les images — et les ont testés à travers des centaines d'itérations. Leur objectif n'était pas seulement de générer du contenu, mais d'explorer à quel point ces outils s'alignent sur la compréhension scientifique actuelle construite au fil de décennies de recherche minutieuse.

Ce qu'ils ont trouvé était révélateur. Sans orientation explicitement axée sur l'exactitude académique, les images et les récits faisaient souvent écho à des idées scientifiques qui ont longtemps été dépassées. Les visuels rappelaient des représentations du 19e et du début du 20e siècle — des figures courbées, fortement poilues, plus proches de la caricature que des reconstructions contemporaines. Les femmes et les enfants, dont la présence est désormais bien attestée par des preuves archéologiques et génétiques, étaient largement absents des scènes de l'IA. Les histoires tissées par le modèle textuel minimisaient également la sophistication et la variabilité du comportement néandertalien que la recherche moderne a documentées au cours des dernières décennies.

Même lorsque les invites demandaient spécifiquement des descriptions de niveau expert, de nombreuses réponses s'appuyaient encore sur du matériel obsolète. En comparant le contenu à des instantanés de la littérature scientifique du 20e siècle et au-delà, les chercheurs pouvaient estimer l'« ère » des connaissances implicites de l'IA : le texte d'un modèle s'alignait souvent sur des points de vue du milieu du 20e siècle, tandis que la production du générateur d'images était plus en phase avec les impressions académiques de la fin du 20e siècle. Ce fossé ne reflète pas une déficience d'intelligence, mais une limitation des données d'entraînement accessibles, dont une grande partie est contrainte par des droits d'auteur et la disponibilité.

Cette étude agit donc comme une sorte de miroir, montrant non seulement ce que l'IA peut créer, mais aussi ce qu'elle ne peut pas encore accéder. De nombreuses découvertes de pointe, cachées dans des articles de revues derrière des paywalls ou éparpillées dans des publications récentes, restent invisibles aux modèles qui alimentent les outils quotidiens. En conséquence, l'IA peut reproduire et amplifier des récits obsolètes sur notre passé presque aussi rapidement qu'elle génère des visuels frappants ou du texte fluide.

Les chercheurs soulignent que cela n'est pas une condamnation de l'IA en soi, mais un appel à la prise de conscience. Ces outils peuvent traiter d'énormes quantités d'informations et identifier des motifs avec une rapidité remarquable, mais ils doivent être engagés de manière critique — par des chercheurs, des éducateurs et des utilisateurs quotidiens — pour garantir que leurs résultats reflètent les connaissances contemporaines plutôt que les ombres de celles-ci. En attirant l'attention sur la façon dont l'IA générative dépeint quelque chose d'aussi étudié et complexe que les Néandertaliens, l'étude offre un plan pour examiner des lacunes similaires dans d'autres disciplines, nous rappelant que le fleuve de la connaissance s'écoule vers l'avant même que nos technologies s'efforcent de rattraper.