Un chiffre au hasard??… L’IA répond toujours 27. Ce que cela révèle est DÉRANGEANT.
Pourquoi l’IA Choisit Toujours le 27 : Plongée au Cœur du Biais Statistique
Demandez à vos chatbots préférés – ChatGPT, Gemini, Claude, Perplexity – de choisir un nombre entre 0 et 50, et ils répondent invariablement **27**. Ce phénomène n’est pas un bug, mais le reflet de la mécanique probabiliste des modèles langagiers et de nos propres biais culturels.
---
L’IA et le Mythe de l’Aléatoire
Les grands modèles de langage (LLM) n’intègrent pas de générateur de hasard pur. Ils fonctionnent sur la prédiction de la séquence la plus probable selon leurs données d’entraînement massives. Ainsi, la “rnd(0-50)” des LLM se résume à un calcul statistique, pas à de la vraie randomisation.
---
Fréquence et Culture du 27 dans les Données d’Entraînement
Le 27 revient souvent sur le web :
- Cycle lunaire complet en 27 jours
- Cellules cutanées qui se régénèrent en moyenne en 27 jours
- Le légendaire “Club des 27” de musiciens emblématiques
Ces occurrences font du 27 un token statistiquement lourd dans les corpus, renforçant sa sélection par l’IA.
---
Cartographie des Biais Cognitifs Liés au 27
Nos préférences numériques humaines influencent les LLM :
- Tendance à choisir un nombre impair au-dessus du centre (25) pour paraître aléatoire
- Effet de mécanisme de consensus implicite : si plusieurs le citent, il devient le « safe choice »
- Attrait symbolique du 27, ancré dans diverses cultures et traditions
Ces biais sont ingérés par l’IA, créant un cycle de rétroaction entre humain et machine.
---
Données Chiffrées : Expériences et Résultats
Simulation de Choix Numérique par Chatbot
En juin 2025, Kartikey Sengar a testé huit chatbots :
- 6 ont répondu 27
- Les 2 autres ont opté pour 13 et 37
Numerama a confirmé : ChatGPT, Gemini, Llama et Perplexity convergent vers le 27 dans plus de 75 % des cas.
---
Limites et Conséquences pour les Applications IA
Confier la génération de nombre aléatoire à un LLM est risqué :
- Prévisibilité : exploitable en sécurité informatique et fraude
- Non-conformité aux standards de randomisation (NIST SP 800-22)
- Perturbations dans les jeux, simulations et tirages au sort
Pour un aléa fiable, privilégiez un RNG hardware ou logiciel dédié.
---
Vers une Randomisation Authentique dans les LLM
Les chercheurs explorent :
- Introduction de seeds externes pour augmenter l’entropie
- Mécanismes de noise injection dans les processus de sampling
- Combinaisons hybrides LLM + RNG pour combiner créativité et véritable hasard
Mais ces solutions peinent à concilier performance linguistique et imprévisibilité.
---
---
Le choix récurrent du 27 par les chatbots illustre le mariage de nos biais culturels et de la mécanique probabiliste des LLM. Reconnaître cette limitation est primordial pour déployer l’IA de manière fiable. À l’ère des données, 27 reste le rappel que l’aléatoire et le conscient ne s’alignent pas encore dans la machine.
---
```
#BiaisIA27 #AleatoireLLM #RandomisationIA #TokenFrequency #PromptEngineering
```
[^4^]: Numerama, "Pourquoi les chatbots sont obsédés par le nombre 27", 30/06/2025[43dcd9a7-70db-4a1f-b0ae-981daa162054](https://www.numerama.com/tech/2023271-pourquoi-les-chatbots-sont-obsedes-par-le-nombre-27.html?citationMarker=43dcd9a7-70db-4a1f-b0ae-981daa162054 "1").
[^5^]: Science et Vie, "C’est quoi cette obsession du chiffre 27 pour ChatGPT ?", 01/07/2025[43dcd9a7-70db-4a1f-b0ae-981daa162054](https://www.science-et-vie.com/technos-et-futur/cest-quoi-cette-obsession-du-chiffre-27-pour-chatgpt-203302.html?citationMarker=43dcd9a7-70db-4a1f-b0ae-981daa162054 "2").
[^6^]: InfoWebMaster, "Générateur de nombre aléatoire", 2025[43dcd9a7-70db-4a1f-b0ae-981daa162054](https://www.infowebmaster.fr/outils/generateur-nombre-aleatoire.php?citationMarker=43dcd9a7-70db-4a1f-b0ae-981daa162054 "4").
[^7^]: IBM, "Qu’est-ce que le biais de l’IA ?", 2025[43dcd9a7-70db-4a1f-b0ae-981daa162054](https://bing.com/search?q=IA+biais+chiffre+27&citationMarker=43dcd9a7-70db-4a1f-b0ae-981daa162054 "3").
Commentaires
Enregistrer un commentaire