Le test de Turing est un critère permettant d'évaluer si une machine peut adopter un comportement conversationnel impossible à distinguer de celui d'un humain. Proposé par le mathématicien Alan Turing dans un article de 1950 intitulé « Computing Machinery and Intelligence », il reformule la question « les machines peuvent-elles penser ? » en un « jeu d'imitation » empirique : un juge humain mène une conversation textuelle avec deux participants cachés, l'un humain et l'autre machine, et doit déterminer lequel est lequel. Si le juge ne peut pas distinguer de manière fiable la machine de l'humain, on dit que la machine a réussi le test.
Turing concevait le test comme un substitut pratique à une question philosophiquement épineuse sur la conscience ou la pensée des machines, contournant le débat métaphysique au profit d'un critère comportemental observable. Le test précède de six ans la fondation du domaine de l'intelligence artificielle ; le terme « intelligence artificielle » lui-même a été inventé lors de l'atelier de Dartmouth de 1956, organisé par John McCarthy et Marvin Minsky, entre autres, qui ont été influencés par le cadre de Turing.
Origines et format
La formulation originale de Turing impliquait trois participants : un interrogateur humain, un répondant humain et une machine, communiquant uniquement par texte tapé pour éliminer les indices vocaux ou visuels. Des variantes développées depuis incluent la version « standard » à deux participants, où le juge discute simplement avec une entité et devine si elle est humaine, ainsi que des compétitions formelles comme le prix Loebner, organisé annuellement de 1990 à 2019, qui récompensait les chatbots jugés les plus convaincants humainement, bien qu'aucun n'ait réussi le test sans restriction.
Premières tentatives et critiques
Des programmes comme ELIZA, créé par Joseph Weizenbaum en 1966 pour simuler un psychothérapeute rogérien, ont trompé certains utilisateurs en leur faisant croire qu'ils parlaient à une personne, malgré l'utilisation d'un simple appariement de motifs plutôt que d'une compréhension réelle. Weizenbaum est devenu plus tard un critique éminent de la surestimation de l'intelligence des machines, et la tendance des gens à attribuer une compréhension à des systèmes qui ne font que imiter la forme conversationnelle est désormais souvent appelée « effet ELIZA ».
Les critiques ont longtemps soutenu que le test mesure la tromperie plutôt que l'intelligence. L'expérience de pensée de la « chambre chinoise » du philosophe John Searle, datant de 1980, affirme qu'un système pourrait manipuler des symboles de manière convaincante sans aucune compréhension réelle, remettant en question la validité du test comme marqueur de la pensée. D'autres notent que le test est anthropocentrique, récompensant les bizarreries et les erreurs humaines plutôt qu'un comportement précis ou compétent, et qu'un chatbot étroitement entraîné pourrait réussir grâce à des astuces conversationnelles plutôt qu'à un raisonnement général.
Pertinence moderne
L'essor des grands systèmes de modèles de langage depuis le lancement de ChatGPT en novembre 2022 a relancé le débat sur la pertinence du test. Plusieurs études informelles et académiques menées depuis 2023 ont rapporté que les modèles conversationnels modernes peuvent tromper les juges humains lors d'échanges courts à des taux comparables ou supérieurs à ceux des complices humains, bien que la méthodologie et les affirmations d'un « succès » définitif restent contestées. De nombreux chercheurs considèrent désormais le test de Turing comme un repère historique intéressant plutôt qu'une mesure significative de l'intelligence des machines ou de l'intelligence artificielle générale, notant qu'une conversation fluide n'implique plus le raisonnement large, la planification et la compréhension ancrée que le domaine associe désormais à l'intelligence générale. Des repères plus ciblés en traitement du langage naturel et en raisonnement, y compris des tests comme ARC-AGI, ont largement supplanté le test en tant qu'outil de recherche, même si le test de Turing perdure dans la culture populaire comme raccourci pour « la machine semble-t-elle humaine ? ».