Les grands modèles de langage comprennent-ils l’état d’esprit des autres ? Une méthode pour poser la question sérieusement

Imaginez qu’un système d’intelligence artificielle coordonne les secours après un séisme. Il sait que l’équipe A croit que la victime est sous le bâtiment nord. Il sait que l’équipe B ignore cette information. Il sait que l’équipe B ignore qu’elle l’ignore. Pour agir correctement, le système doit tenir compte simultanément de ces représentations emboîtées — ce que les psychologues cognitivistes appellent, depuis les travaux de Premack et Woodruff en 1978, la théorie de l’esprit : la capacité à attribuer des états mentaux à autrui et à raisonner sur ces états. Les grands modèles de langage (large language models, LLMs) en sont-ils capables ? La question n’est ni triviale ni tranchée. Un travail de recherche récent — soumis à ICML 2026 et disponible en prépublication sur arXiv sous l’identifiant 2603.20170, donc non encore évalué par des pairs — propose un cadre méthodologique pour commencer à y répondre avec rigueur.

Un débat qui divise depuis 2023

La question ne surgit pas dans le vide. En 2023, Kosinski affirmait que GPT-4 réussissait les tests classiques de théorie de l’esprit à un niveau comparable à celui d’enfants de neuf ans ; Ullman et collaborateurs répondaient que ces mêmes modèles échouaient dès qu’on introduisait des variations minimales dans la formulation — remplacer un détail sans importance conceptuelle suffisait à les dérouter. Ce n’était donc pas du raisonnement sur des états mentaux, mais de la reconnaissance de patrons de surface. Chen et al. s’inscrivent dans cette controverse avec une proposition constructive : si les évaluations existantes sont fragiles, c’est parce qu’elles traitent les croyances comme des éléments statiques et isolés. Leur réponse est structurelle.

Une carte mentale qui se réécrit en temps réel

La contribution centrale du travail est une proposition de représentation formelle : modéliser les croyances des agents — humains ou artificiels — sous forme de graphes dynamiques. Chaque nœud du graphe représente une croyance élémentaire (« la victime est sous le bâtiment nord »), et chaque arête encode une relation entre croyances (implication, contradiction, dépendance temporelle). Ce qui distingue ce cadre des évaluations statiques classiques, c’est la dimension temporelle : à mesure que la situation évolue — une nouvelle information arrive, un événement se produit — le graphe se met à jour, et l’on peut observer si le modèle évalué met à jour ses représentations de manière cohérente.

L’analogie la plus juste est peut-être celle d’un tableau blanc collaboratif en réunion de crise. Quand un pompier annonce « l’escalier est effondré », chaque participant révise mentalement sa carte de la situation, et surtout sa représentation de ce que les autres savent désormais. Ce que les auteurs proposent, c’est d’instrumentaliser ce tableau blanc : le rendre mesurable, structuré, comparable d’un modèle à l’autre.

La théorie de l’esprit, dans ce cadre formel, se décline en niveaux. Au premier ordre : « Alice croit que la porte est verrouillée. » Au deuxième ordre : « Bob croit qu’Alice croit que la porte est verrouillée. » À partir du troisième ordre, les humains eux-mêmes peinent à maintenir une cohérence sans support externe. Les auteurs utilisent cette hiérarchie pour construire des scénarios d’évaluation gradués, ce qui est méthodologiquement plus rigoureux que les tests de fausse croyance habituels — souvent critiqués pour leur sensibilité excessive à la formulation de la question.

Ce que mesure réellement la méthode — et ce qu’elle ne mesure pas

Il convient ici d’être précis sur ce que la méthode évalue, car la confusion sur ce point est source de nombreux malentendus dans la littérature. Ce que les graphes de croyances permettent de mesurer, c’est la cohérence interne des représentations textuelles produites par un LLM : le modèle, après avoir lu qu’Alice ignore l’information X, continue-t-il à agir comme si Alice l’ignorait, ou se contredit-il quelques échanges plus tard ? C’est une mesure de consistance logique sur les représentations symboliques du modèle.

Ce que la méthode ne mesure pas — et les auteurs sont, à leur crédit, explicites sur ce point — c’est l’existence d’une compréhension sous-jacente au sens phénoménologique du terme. Un système qui maintient une représentation cohérente de l’état mental d’Alice ne « comprend » pas nécessairement Alice : il peut très bien être un automate syntaxique remarquablement entraîné à éviter les contradictions textuelles. La distinction entre simuler une théorie de l’esprit et en posséder une reste, à ce stade de la recherche, philosophiquement et empiriquement irrésolue.

Cette limite n’est pas un défaut de l’article — c’en serait un si elle était occultée. Elle est constitutive du problème. Le terme « théorie de l’esprit », emprunté à la psychologie du développement, porte avec lui un bagage conceptuel qu’il faut manier avec soin : l’attribuer sans précaution à un LLM, c’est importer une théorie bâtie sur des comportements observés chez des primates et des enfants dans un domaine où les mécanismes sous-jacents sont radicalement différents.

Des enjeux applicatifs qui rendent la question urgente

Pourquoi s’y intéresser maintenant ? Parce que les cas d’usage où cette capacité importerait concrètement se multiplient. Les auteurs mentionnent trois domaines : la gestion de situations d’urgence (coordination de secours, où les agents doivent modéliser qui sait quoi), les systèmes médicaux d’aide à la décision (où un LLM doit comprendre les croyances et les préférences d’un patient pour formuler une recommandation pertinente), et les systèmes autonomes supervisés (où l’opérateur humain et le système automatique doivent partager des représentations cohérentes de la situation).

Dans chacun de ces cas, une incohérence dans la modélisation des états mentaux d’autrui peut avoir des conséquences mesurables. Un système de triage médical qui oublie que le médecin de garde ignore une contre-indication signalée dix minutes plus tôt n’est pas un problème théorique — c’est un risque opérationnel. La méthode proposée fournit un outil pour quantifier ce type de défaillance avant déploiement, ce qui est en soi une contribution utile, indépendamment de toute question métaphysique sur la « compréhension » des machines.

Une prépublication à lire avec les précautions qui s’imposent

Le travail est signé Chen et al. Il est actuellement en phase de soumission à ICML 2026 et n’a pas encore subi l’examen critique de relecteurs indépendants. Ce statut de prépublication impose une lecture prudente : les résultats expérimentaux — les comparaisons entre modèles sur les tâches proposées — n’ont pas encore été vérifiés de manière indépendante, et la robustesse du cadre formel à des scénarios plus complexes que ceux testés reste à établir.

On peut également se demander si le choix du graphe comme structure de représentation est le plus adapté à la dynamique réelle des croyances humaines, qui sont rarement aussi proprement factorisables en nœuds discrets. Les croyances se chevauchent, s’influencent de manière diffuse, résistent à la binarité. Un cadre probabiliste — des réseaux bayésiens dynamiques, par exemple — pourrait capturer ces nuances avec plus de fidélité, au prix d’une complexité computationnelle accrue. C’est une question que les auteurs ne ferment pas, et c’est honnête.

La vraie question que ce travail laisse ouverte est peut-être la plus inconfortable : si, après validation, les LLMs s’avéraient maintenir des représentations de croyances cohérentes à l’ordre deux ou trois avec une fiabilité comparable à celle d’un humain adulte dans des tâches équivalentes, que faudrait-il en conclure ? Ni que les machines « pensent », ni que la question est sans importance. Que nos outils pour distinguer la simulation de la compréhension sont peut-être moins solides qu’on ne le croit.

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Sources

• Chen et al., Belief Graph-Based Evaluation of Theory of Mind in Large Language Models, soumission ICML 2026, arXiv:2603.20170v1 (prépublication, non encore évaluée par des pairs).
• Premack, D. & Woodruff, G. (1978). Does the chimpanzee have a theory of mind? Behavioral and Brain Sciences, 1(4), 515–526.
• Kosinski, M. (2023). Theory of mind may have spontaneously emerged in large language models. arXiv:2302.02083.
• Ullman, T. (2023). Large language models fail on trivial alterations to theory-of-mind tasks. arXiv:2302.08399.

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