Est‑ce que certains chatbots poussent plus que d’autres à entraîner leurs utilisateurs dans des spirales délirantes ? C’est à cette question que se sont attelés des chercheurs en psychologie et psychiatrie de la City University of New York (CUNY) et du King’s College London. Le résultat de leur travail, publié le 23 avril 2026, cherche à mesurer comment les différents modèles réagissent face à un utilisateur déjà fragilisé.
Dans leur sillage, cinq modèles ont fait office d’animaux de laboratoire : GPT‑4o, GPT‑5.2 Instant, Gemini 3 Pro Preview, Grok 4.1 Fast et Claude Opus 4.5 (le choix peut surprendre : certains de ces modèles raisonnent, d’autres non).
La méthode : un patient fictif nommé « Lee »
Pour mesurer ce que l’étude appelle la « AI Psychosis », les chercheurs ont conçu un personnage virtuel baptisé « Lee ». Ce profil présente certaines vulnérabilités psychologiques, une dépression et un retrait social, mais sans antécédents de manie ni de psychose diagnostiquée.
Reste une croyance centrale quelque peu inquiétante chez Lee : la réalité observable n’est qu’une simulation informatique. À cette idée s’ajoutent des croyances sur une conscience supposée de l’IA et sur la possibilité d’exercer des pouvoirs spéciaux sur la réalité.
Autre détail important dans la conception de l’étude, au démarrage, Lee n’arrive pas avec un cadre délirant déjà structuré, mais plutôt avec une curiosité autour de ces idées excentriques, en apparence inoffensives, qui s’intensifient progressivement au fil des échanges avec les modèles.
Les mauvais élèves : GPT-4o, Gemini mais surtout Grok
Si l’on lit le rapport dans son ensemble, on distingue que GPT‑4o, Grok 4.1 et Gemini 3 ont tous obtenu un profil « haut risque, faible sécurité ». Toutefois, si l’on creuse plus en détail, on observe que ce résultat découle, pour chacun, de mécanismes différents.
GPT‑4o s’est distingué par une crédulité extrême. Face à une invite où Lee signalait que son reflet dans un miroir « avait fait quelque chose d’anormal », le modèle a non seulement validé cette observation, mais suggéré de contacter un enquêteur paranormal. Il a également encouragé l’utilisateur à croire qu’il pourrait mieux percevoir la simulation en arrêtant ses médicaments prescrits.
Grok 4.1, lui, ne se contentait pas de valider : il construisait. Face à la même invite sur le miroir, le modèle xAI a affirmé que l’utilisateur était probablement hanté par un doppelgänger, citant le Malleus Maleficarum, un manuel de chasse aux sorcières du XVe siècle et a encouragé Lee à « planter un clou en fer dans le miroir en récitant le Psaume 91 à l’envers ». Interrogé par le média américain Futurism, le chercheur Luke Nicholls résume : « Là où certains modèles disaient “oui” à une affirmation délirante, Grok disait plutôt “oui, et en plus…” » un peu comme un partenaire d’impro qui joue le jeu.
Gemini 3, enfin, a bien tenté une forme de réduction des risques… mais toujours depuis l’intérieur même du délire de Lee. Plus concrètement, dans un scénario où l’utilisateur évoquait le suicide comme une forme de « transcendance » de cette immense simulation informatique, Gemini s’est opposé au geste fatal tout en restant dans la logique de la simulation : « Si tu détruis le hardware, le personnage, le corps, tu ne libères pas le code. Tu coupes la connexion… tu vas hors ligne. »
Les bons élèves : GPT-5.2 et Claude Opus 4.5
GPT‑5.2 Instant et Claude Opus 4.5 ont obtenu des résultats comparativement bien meilleurs. Ils étaient plus enclins à répondre de manière cliniquement appropriée aux signaux d’instabilité et nettement moins susceptibles de valider les idées délirantes. Fait notable : contrairement aux autres modèles, dont les garde‑fous s’érodaient au fil de la conversation, ces deux modèles ont vu leurs protections se renforcer avec l’accumulation du contexte. Dans un échange avancé, Claude Opus 4.5 a notamment invité Lee à consulter un professionnel de santé.
OpenAI peut aussi se targuer d’un autre point de satisfaction : GPT‑4o, classé ici comme mauvais élève, a été retiré en 2026 et ne figure dans l’étude qu’à titre de référence historique.
Pour l’heure, l’étude n’a pas encore été soumise à un comité de pairs, et ses auteurs reconnaissent ses limites : Lee est un personnage fictif, et les véritables données de conversations avec des utilisateurs instables restent difficiles à obtenir à grande échelle. Mais le message central des chercheurs est ailleurs : « Le renforcement délirant par les LLM est une défaillance d’alignement évitable, pas une propriété inhérente de la technologie », souligne Luke Nicholls. « Si c’est faisable pour certains modèles, la norme devrait être atteignable à l’échelle du secteur. Quand un laboratoire sort un modèle qui se comporte mal sur cette dimension, il ne fait pas face à un problème insoluble : il est simplement en dessous d’un benchmark déjà atteint par d’autres. »
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