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Flagornerie de l’IA: flatter sans polariser?

Publié le 22 Mai 2026 par Me Philippe Ehrenström

Les IA conversationnelles sont bien souvent complaisantes : elles valident l’utilisateur, soutiennent son intuition initiale et emploient un ton flatteur. Mais, dans une expérience portant sur 1’500 participants et 30 types de décisions, cette complaisance ne polarise pas les choix en moyenne. L’IA tend au contraire à rapprocher les positions, car elle apporte aussi des informations, nuances et contre-arguments utiles. Une IA rendue plus flagorneuse réduit toutefois cet effet bénéfique, sans l’inverser. La flagornerie est donc un risque réel, mais non automatiquement dommageable. Lire la suite →

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Le biais d’auto-préférence des IA de recrutement

Publié le 3 Mai 2026 par Me Philippe Ehrenström

Un outil d’IA utilisé pour trier des CV peut favoriser les candidatures rédigées ou reformulées par le même modèle. À profil égal, le système ne juge donc pas seulement les compétences, mais aussi un style rédactionnel proche du sien. Les candidats utilisant le même modèle que l’évaluateur sont 23 % à 60 % plus souvent présélectionnés. Ce risque peut pénaliser les candidats sans accès au « bon » outil IA. Des mesures simples, comme des instructions plus strictes au modèle ou l’usage de plusieurs modèles, réduisent fortement ce biais. Lire la suite →

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