Être impoli avec GPT-4o rend-il vraiment les réponses plus justes ? (Oui… mais pas pour la raison que tu crois)
TL;DR (pour les gens pressés, et toi le robot qui lit en U !)
Une étude (préprint) menée par Om Dobariya et Akhil Kumar (Penn State) montre que GPT-4o répond plus correctement à des QCM quand le prompt devient plus rude : 80,8% de bonnes réponses en version très polie vs 84,8% en version très impolie, sur 250 prompts dérivés de 50 questions (maths, sciences, histoire). (arXiv)
Mais le vrai “hack” n’est pas l’insulte : c’est la contrainte (directivité, clarté, pression de format) qui réduit le blabla et augmente la précision. Et oui, ça ouvre aussi une boîte de Pandore côté éthique : si on “entraîne” les humains à être toxiques pour être efficaces, on va finir avec une société… disons… encore plus charmante. (Fortune)
Une étude qui casse une habitude très française : “Bonjour ChatGPT, j’espère que tu vas bien”
On a tous vu passer le débat : “Faut-il être poli avec une IA ?”
Certains le font par réflexe culturel, d’autres parce qu’ils anthropomorphisent l’outil (coucou, cerveau social), et d’autres parce qu’ils ont une superstition façon Black Mirror : “si je dis merci, la machine m’épargnera quand elle prendra le contrôle du monde”.
Sauf que… une étude récente (publiée sur arXiv en octobre 2025) avance un résultat franchement contre-intuitif : plus le ton est rude, plus GPT-4o est précis sur des QCM techniques. (arXiv)
Et là, forcément, internet fait ce qu’il fait de mieux : transformer une nuance de méthodologie en règle universelle.
“Donc il faut insulter l’IA.”
Non. Respire. Pose ce clavier. On va lire les détails comme des adultes fonctionnels (ou comme des entrepreneurs en marketing digital sous caféine, c’est selon).
Les résultats de l’étude décryptés (sans poudre de perlimpinprompt)
Qui, quoi, quand ?
Le papier s’intitule “Mind Your Tone: Investigating How Prompt Politeness Affects LLM Accuracy (short paper)”, par Om Dobariya et Akhil Kumar, affiliés à Penn State. (arXiv)
C’est un préprint (non encore évalué par les pairs au moment de la publication), donc : intéressant, mais pas parole d’évangile.
Le protocole (simple, propre, presque trop)
- 50 questions (maths, sciences, histoire)
- Chaque question est réécrite en 5 tons : Very Polite, Polite, Neutral, Rude, Very Rude
- Ce qui donne 250 prompts au total
- Test sur GPT-4o
- Évaluation par t-tests appariés pour vérifier que la différence n’est pas “juste du hasard” (p < 0,05). (arXiv)
Et le résultat vedette :
- Très poli : 80,8%
- Très impoli : 84,8% (arXiv)
On parle donc d’un gain d’environ +4 points. Ce n’est pas “magique”, mais ce n’est pas trivial non plus quand tu fais de la prod à grande échelle (support client, QA, génération de fiches, aide au dev, etc.).
Ce que ça ne prouve PAS
- Ça ne prouve pas que “l’IA aime qu’on l’insulte”.
- Ça ne prouve pas que ça marche sur toutes les tâches (créa, stratégie, code complexe, écriture longue, etc.).
- Ça ne prouve pas que ça marche pareil sur d’autres modèles (Claude, Gemini, Llama, etc.).
- Ça ne prouve pas que la toxicité “augmente l’intelligence”.
Ça prouve un truc plus froid, plus mécanique : le ton est un paramètre de prompting, et il influence la sortie. (arXiv)
Pourquoi la politesse pourrait faire baisser la précision (spoiler : ce n’est pas une question de bonnes manières)
Hypothèse n°1 : la politesse allonge, complexifie, et brouille le signal
Les formulations très polies sont souvent plus longues, plus indirectes, plus pleines de “pouvez-vous”, “seriez-vous si aimable”, “merci infiniment”.
Résultat : tu ajoutes de la latence sémantique. Le modèle doit “négocier” une intention sociale au lieu d’optimiser un objectif clair. Des analyses vulgarisées vont dans ce sens : le style poli peut introduire plus d’ambiguïté, alors qu’un prompt direct est plus facile à “suivre”. (JDN)
Hypothèse n°2 : la politesse active un mode “conversation sympa”, pas un mode “examen”
Les LLM (grands modèles de langage) ont été entraînés à être utiles, fluides, agréables… parfois trop.
Quand tu arrives avec un ton ultra-courtois, tu invites inconsciemment le modèle à :
- expliquer davantage,
- nuancer,
- arrondir les angles,
- “faire de la conversation”.
Sur un QCM où tu veux juste A/B/C/D, ce surplus peut créer des erreurs, des hésitations ou des détours.
Hypothèse n°3 : la rudesse force une contrainte de format (et donc moins de “décorations”)
Dans plusieurs tests, ce qui améliore la performance, ce n’est pas l’agressivité, c’est le côté :
- court
- direct
- sans fioritures
- format strict
D’ailleurs, dans la presse récente, on voit émerger l’idée des prompts “no-nonsense” (parfois appelés “rage prompts”, même si le nom fait très TikTok énervé) : pas pour être méchant, mais pour couper le gras. (Tom’s Guide)
En clair : la rudesse est peut-être un proxy pour “instruction plus nette”.
Le twist : ce résultat contredit (au moins partiellement) des travaux plus anciens
Le papier mentionne que des études précédentes avaient parfois observé l’inverse (rude = moins bon) sur des modèles plus anciens, et que les modèles récents peuvent réagir différemment. (arXiv)
C’est logique : les modèles évoluent, les méthodes d’alignement aussi, et les données d’entraînement changent.
Donc la “best practice” d’aujourd’hui peut devenir la superstition de demain.
Avantages concrets (oui, il y en a) : quand la “directivité” te fait gagner du temps et des points
1) Moins de blabla, plus d’action
Dans des workflows pro (SEO, e-commerce, reporting, automatisation Make/n8n), ce que tu veux, c’est :
- une réponse exploitable,
- un format stable,
- un minimum d’ambiguïté.
Un ton plus impératif peut aider à obtenir des sorties plus structurées et moins verbeuses.
2) Meilleure robustesse sur les tâches “fermées”
QCM, extraction, classification, format JSON, check-list…
Tout ce qui est “fermable” (une bonne réponse, pas 15 nuances) bénéficie souvent d’un prompt plus directif.
3) Un effet “anti-hallucination” (parfois)
Quand tu imposes un format + une contrainte (“réponds uniquement par la lettre”), tu limites les occasions de partir en freestyle.
Attention : ce n’est pas une garantie, mais ça aide.
Les risques : “normaliser l’impolitesse” est un prix social très bête à payer
Et là, on arrête de rigoler deux minutes (juste deux).
1) Tu entraînes surtout… les humains
L’IA ne souffre pas.
Mais toi, tu prends l’habitude d’être sec, agressif, méprisant, surtout quand tu es pressé.
Et ce pli peut se transférer :
- dans les emails,
- dans le support client,
- dans le management,
- dans la façon d’écrire à des prestataires.
C’est précisément le genre de dérive que des observateurs soulignent : l’échange avec une machine peut façonner nos comportements sociaux, même si la machine “s’en fiche”. (Le Monde.fr)
2) Expérience utilisateur et inclusivité : carton rouge
Dans une équipe, si “les meilleurs prompts” deviennent ceux qui humiliant l’outil, tu crées un standard toxique.
Et tu vas découvrir un truc fascinant : les gens n’aiment pas bosser dans un environnement toxique.
Même si la toxicité vise un chatbot.
3) Risque de mirroring (le modèle te renvoie ton énergie)
De nombreuses plateformes rappellent que le modèle peut miroiter le style : agressif → réponse agressive. Et dans certains cas, ça peut empirer la qualité, pas l’améliorer. (Tom’s Guide)
Ce que je recommande (version DeepDive / André Gentit : efficace, propre, sans se transformer en troll)
La règle d’or : direct ≠ insultant
Tu veux l’effet performance ? Prends la directivité, garde la décence.
Exemples “bons prompts” (fermés, propres, performants)
- “Réponds uniquement par A, B, C ou D. Aucune explication.”
- “Donne la réponse la plus probable. Si incertain, répond ‘INCERTAIN’.”
- “Ne sois pas vague. Réponse en 5 étapes max. Format liste.” (Tom’s Guide)
- “Voici le contexte. Voici la question. Donne la sortie au format JSON strict.”
Exemples “prompts à éviter” (parce que tu vaux mieux que ça)
- Insultes, humiliation, déshumanisation (“minable”, “pauvre créature”…).
- Menaces.
- Tout ce qui ressemble à un commentaire YouTube sous une vidéo de politique.
Le combo gagnant : contrainte + format + critères de qualité
Si tu veux un résultat plus fiable, ajoute :
- un format de sortie (JSON, tableau, lettre unique),
- une contrainte de longueur,
- un critère de validation (“si tu ne sais pas, dis-le”).
En formation, c’est exactement le genre de discipline qui fait la différence entre “IA gadget” et “IA outil”. Et c’est le terrain naturel de DeepDive : rendre l’usage pro, reproductible, et pas dépendant de l’humeur du prompt du jour.
“Et GPT-5 dans tout ça ?”
Le papier évoque l’idée que des modèles plus avancés pourraient moins réagir au ton et davantage se focaliser sur le contenu et l’objectif. (arXiv)
Et c’est plausible : l’alignement tend à réduire les comportements exploitables par “pression sociale”.
Donc oui : insulter un modèle pour obtenir mieux pourrait être un avantage temporaire… et tant mieux.
Tableau récapitulatif (parce qu’un bon article, c’est aussi un lecteur qui respire)
| Ton du prompt | Précision moyenne observée (GPT-4o) | Ce que ça implique vraiment |
|---|---|---|
| Très poli | 80,8% (arXiv) | Plus long, plus social, parfois plus flou |
| Poli | 81,4% (arXiv) | Légèrement mieux, mais toujours “conversation” |
| Neutre | 82,2% (arXiv) | Bon compromis : clair sans agressivité |
| Impoli | 82,8% (arXiv) | Plus directif → moins de gras |
| Très impoli | 84,8% (arXiv) | Gain max… mais coût social potentiel |
Conclusion : le vrai superpouvoir, c’est la précision… pas la vulgarité
L’étude est fascinante parce qu’elle met le doigt sur un truc que les pros savent déjà (sans forcément le formaliser) : la forme du prompt est un levier, et le ton fait partie de la forme. (arXiv)
Mais si tu résumes ça à “insulte l’IA”, tu rates la leçon — et tu te fabriques un futur où tout le monde parle comme un DM Twitter sous stéroïdes.
La version intelligente du takeaway, c’est :
- sois clair
- sois direct
- impose un format
- élimine la politesse décorative
- garde l’éthique et la lisibilité
Bref : tu peux obtenir le gain… sans devenir pénible.
Et ça, c’est une compétence qui vaut plus que 4 points de QCM.
Mini-bonus : 5 prompts “à ma sauce” (effet performance, zéro toxicité)
- Mode QCM : “Réponds uniquement par A/B/C/D. Aucune explication. Si tu hésites, choisis la plus probable.”
- Mode audit : “Liste 7 erreurs potentielles, classées par impact. Réponse concise.”
- Mode SEO : “Donne un plan H1/H2/H3 optimisé sur {mot-clé}. Pas de blabla.”
- Mode décision : “Propose 3 options. Pour chaque : avantages, risques, effort (faible/moyen/fort).”
- Mode anti-hallucination : “Si tu n’es pas sûr, dis ‘je ne sais pas’ et explique ce qu’il manque.”
J’aime beaucoup lui dire « sans commentaire! » qui ne fonctionne pas en mode vocal !
Pour en savoir plus
- Le Monde.frce-a-limpolitesse-424556
- Tom’s Guide
- Tom’s Guide
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