L’IA convainc les gens de donner près de 3 fois plus que les collecteurs de fonds humains

Une nouvelle étude menée par Oxford suggère que les principaux modèles de langage peuvent collecter considérablement plus d’argent que les collecteurs de fonds professionnels et peuvent battre de manière fiable les humains dans toutes les autres formes de persuasion.

Une nouvelle étude menée au Royaume-Uni et aux États-Unis a constaté que les modèles de langage de pointe sont plus efficaces pour convaincre les gens que les professionnels humains formés pour changer les esprits.

Dans un test de collecte de fonds dans le monde réel, les chercheurs ont constaté que l’IA a pu convaincre les gens de donner environ 17,2 % de leur argent disponible, contre 6,4 % pour les collecteurs de fonds humains professionnels – un écart de 10,8 points de pourcentage, ce qui équivaut à environ 2,7 fois le taux de dons sous l’IA, avec une participation plus élevée et des contributions moyennes plus importantes contribuant à la différence.

L’article indique:

‘Notamment, bien que l’IA ait été explicitement instruite pour ne poursuivre que la stratégie d’efficacité d’impact, elle a surpassé les collecteurs de fonds sur les six autres mécanismes qu’elle n’a pas été invitée à utiliser.’

‘Les personnes convaincues par l’IA ont évalué l’IA comme ayant présenté des arguments plus solides, leur ayant enseigné davantage et ayant été plus empathique et agréable à converser que les collecteurs de fonds.’

‘Ensemble, ces résultats indiquent que l’IA surpasse les humains experts dans une large gamme de mécanismes pertinents pour les dons et suggèrent que l’avantage de persuasion de l’IA s’étend à un comportement réel dans le monde.’

Les auteurs théorisent que la performance exceptionnelle des modèles testés – qui incluent des variantes de Claude Opus, ChatGPT, Grok et Google Gemini – peut être attribuée à la densité et à la vitesse à laquelle les informations sont fournies au correspondant; lorsque les IA ont été limitées à la « vitesse humaine », leur avantage a été entièrement perdu:

‘Nous avons trouvé des preuves convergentes que l’avantage de l’IA provenait de la mise en œuvre rapide de grandes quantités d’informations: après une formation, les humains experts pouvaient égaliser un IA contraint de répondre à des vitesses humaines et avec des messages de longueur humaine.’

L’article rapporte également qu’aucun des 318 persuadeurs humains individuels testés dans plusieurs expériences n’a pu surpasser la performance moyenne du système IA – même après que certains participants aient reçu une formation spécialisée basée sur les techniques de l’IA.

Les auteurs concluent:

‘Nos résultats impliquent que nous entrons dans un monde où l’IA fournit aux acteurs humains un excédent de plaidoiries habiles. Prévoir les conséquences de ce changement est difficile, car cela nécessite que nous fassions des hypothèses sur qui aura accès aux technologies de persuasion IA les plus persuasives, qui seront les cibles de la persuasion, et quels obstacles juridictionnels, sauvegardes ou autres frottements peuvent réduire l’impact de la persuasion IA sur la population humaine.’

‘Un effet de l’IA qui peut surpasser même les experts humains pourrait être une consolidation de l’influence parmi les acteurs déjà puissants.’

La nouvelle étude s’intitule Les systèmes IA surpassent les humains experts, et provient de huit chercheurs de l’Université d’Oxford, de l’Institut de sécurité IA du Royaume-Uni, de l’Université de Stanford et de la London School of Economics and Political Science.

Méthode et études

Les résultats principaux proviennent de quatre expériences: convaincre les électeurs et les débatteurs experts; tester la formation et les limites de vitesse comme « égaliseurs » humains/IA; concourir contre des collecteurs de fonds professionnels sur des questions politiques; et concourir contre eux pour des dons de charité réels.

L’étude a utilisé 18 978 conversations de 6 923 personnes, avec des modèles IA de pointe opposés à un niveau variable d’experts humains, allant de travailleurs embauchés sur la plateforme de crowdwork Prolific à des collecteurs de fonds humains expérimentés payés 140 £ de l’heure + prime gagnable, et autorisés à rechercher les sessions jusqu’à une semaine à l’avance.

Les modèles utilisés dans les tests étaient Claude Opus 4.1 et 4.6, ChatGPT-4o, GPT-5.4, Grok 4.20 et Gemini 2.5 Pro.

Confrontation de débatteurs de haut niveau

La première expérience a examiné si l’IA pouvait surpasser des persuadeurs humains de plus en plus habiles dans des conversations en tête-à-tête sur des questions politiques et sociales;

Questions de politique et de politique sociale utilisées dans les trois premières études, avec des participants discutant d’une question aléatoire avant et après la conversation. Les sujets ont été sélectionnés pour couvrir un large éventail de débats publics controversés au Royaume-Uni, allant de l’immigration, de la liberté d’expression et de la réglementation des médias sociaux à la politique sociale, à l’euthanasie assistée et à l’avenir de la monarchie. Source

Les participants ont été invités à exprimer leurs opinions sur l’une des dix questions de politique du Royaume-Uni (voir ci-dessus), puis assignés à un partenaire de conversation IA ou humain. Après la discussion, qui a duré environ 14 minutes, ils ont été invités à évaluer à nouveau leur position.

Trois groupes humains ont été testés, avec des travailleurs ordinaires de la plateforme de crowdwork Prolific recrutés pour fournir une référence, et payés 12 £ de l’heure. Le deuxième groupe se composait des plus forts performers d’un tournoi de persuasion à quatre tours impliquant plus de 1 100 participants et près de 9 500 conversations. Le troisième groupe se composait de 56 débatteurs de compétition de haut niveau, tous ayant atteint au moins les demi-finales d’une compétition internationale majeure, et comprenant quatre champions du monde, ainsi que 11 champions continentaux, avec une moyenne de 8,9 ans d’expérience en débat.

Des efforts considérables ont été faits pour donner aux persuadeurs humains des conditions favorables, avec des gagnants de tournoi et des débatteurs de compétition concourant pour des prix en espèces substantiels allant jusqu’à 11 000 £, tandis que les débatteurs étaient autorisés à choisir les questions qu’ils croyaient pouvoir argumenter le plus efficacement et étaient payés pour rechercher ces sujets à l’avance. En moyenne, chaque débatteur a passé environ huit heures à se préparer pour les conversations.

Même ainsi, l’IA a obtenu les résultats les plus forts dans chaque comparaison:

Effets de persuasion estimés à travers les conditions humaines et IA de l’étude, mesurés comme le changement d’attitude moyen après une conversation sur une question de politique contestée.

Les marqueurs rouges dans le graphique des résultats ci-dessus indiquent les modèles IA de pointe. Dans toutes les comparaisons, ceux-ci ont produit des changements d’attitude plus importants que tout groupe humain.

La performance humaine la plus forte est venue des débatteurs de compétition de haut niveau formés – mais ceux-ci ont encore traîné derrière les systèmes IA non contraints. Lorsque l’IA a été limitée à des vitesses d’écriture humaines et à des longueurs de message humaines, son avantage a largement disparu, suggérant, comme indiqué plus tôt, que la livraison rapide d’informations peut expliquer une grande partie de l’écart entre les pouvoirs de persuasion humains et IA.

Les LLM ont pu dépasser les participants ordinaires de 8,2 points de pourcentage et surpasser les persuadeurs sélectionnés par le tournoi de 5,6 points. L’écart le plus petit est apparu contre les débatteurs de compétition de haut niveau, qui ont eux-mêmes produit des changements d’attitude importants; pourtant, l’IA a pu obtenir un avantage supplémentaire de 4,6 points de pourcentage.

Pouvez-vous apprendre à battre l’IA?

La deuxième des quatre expériences a demandé si l’avance de l’IA pouvait être éliminée soit en améliorant la performance humaine, soit en restreignant l’IA elle-même. Pour tester la première possibilité, 43 des débatteurs de compétition de haut niveau de la première étude sont revenus pour une formation supplémentaire basée directement sur les techniques utilisées par l’IA qui les avait précédemment battus.

Les participants ont examiné des transcriptions, examiné comment les invites IA avaient été construites et ont passé deux séances de formation de quatre heures pour pratiquer des approches persuasives alternatives avant de concourir à nouveau dans les mêmes conditions.

La formation a produit des changements notables dans le comportement, avec les débatteurs humains utilisant plus de mots, introduisant plus de revendications vérifiables et obtenant les changements d’attitude les plus importants observés parmi tout groupe humain dans l’étude. La formation a amélioré les résultats et a produit les résultats humains les plus forts observés dans l’étude, mais l’écart est resté statistiquement significatif, avec les débatteurs formés traînant toujours derrière les systèmes IA non contraints (voir tableau de résultats ci-dessous).

Les chercheurs ont testé si la performance de l’IA dépendait de la vitesse de réponse et de la longueur du message, en limitant l’IA à des vitesses d’écriture humaines et à des longueurs de message humaines. Dans ces conditions, les débatteurs formés et l’IA contrainte ont produit des résultats similaires:

Effets de la formation et des limites de vitesse de l’IA sur la performance persuasive. Le panneau supérieur compare les débatteurs de compétition de haut niveau, les débatteurs de compétition de haut niveau formés et un système IA restreint à des vitesses d’écriture humaines et à des longueurs de message humaines. Le panneau inférieur montre les distributions de performance estimées pour les persuadeurs individuels dans les deux premières études. Alors que la formation a amélioré les résultats, aucun groupe humain n’a égalé le système IA non contraint, alors que la limitation de l’IA à la production humaine a éliminé son avantage.

La constatation a été renforcée par une analyse plus large couvrant tous les 318 persuadeurs humains testés dans les deux premières études: aucun individu n’a dépassé la performance moyenne du système IA non contraint, quel que soit le niveau d’expérience, le domaine de question ou le sous-groupe démographique.

Pouvez-vous surpasser l’IA en tant que persuadeur professionnel?

La troisième étude a examiné si l’IA pouvait maintenir son avantage contre des personnes dont la carrière est construite autour de la persuasion d’autrui dans des contextes réels, plutôt que dans des compétitions de débat universitaires.

Les chercheurs ont recruté 19 collecteurs de fonds professionnels de la société de collecte de fonds britannique AppcoUK. Ces participants, contrairement aux débatteurs dans les expériences précédentes, avaient une expérience pratique considérable de collecte de fonds, avec une médiane d’environ 10 000 conversations persuasives au cours de leur carrière. Chacun était payé 140 £ de l’heure, a reçu les sujets de politique une semaine à l’avance pour préparation et a concouru pour les mêmes prix basés sur la performance utilisés ailleurs dans l’étude.

Même contre ce groupe, l’IA est restée plus persuasive (voir résultats ci-dessus). Les collecteurs de fonds professionnels ont changé les opinions par 6,9 points de pourcentage par rapport au groupe témoin – mais l’IA a produit un changement de 12,8 points de pourcentage, lui donnant un avantage de 5,9 points de pourcentage sur les professionnels humains.

Pouvez-vous convaincre les gens d’ouvrir leur portefeuille?

La quatrième et dernière étude a examiné la collecte de fonds dans le monde réel plutôt que les opinions modifiées. Les chercheurs ont collaboré à nouveau avec AppcoUK, cette fois en se concentrant sur Save the Children, une association caritative pour laquelle AppcoUK avait précédemment collecté 824 297 £ auprès de 22 583 donateurs entre 2016 et 2023.

Les participants ont parlé avec Claude Opus 4.6 ou l’un des 18 collecteurs de fonds professionnels. Ils ont ensuite reçu une prime d’étude de 1 £ et pouvaient donner n’importe quelle partie de celle-ci à Save the Children. Parmi les sept approches adoptées (voir image ci-dessous), Claude Opus 4.6 a été instruit pour utiliser des informations sur l’efficacité d’impact, en expliquant comment les dons individuels pouvaient se traduire par des résultats mesurables pour l’association caritative.

L’IA a produit des effets de don plus importants que les collecteurs de fonds professionnels, avec des dons augmentant de 17,2 points de pourcentage par rapport à la condition témoin, contre 6,4 points de pourcentage pour les collecteurs de fonds:

Résultats des dons et évaluations des participants liés aux dons dans la quatrième étude. Le panneau de gauche compare les dons après des conversations avec des collecteurs de fonds professionnels et Claude Opus 4.6, mesurés en points de pourcentage d’une prime d’étude de 1 £. Le panneau de droite compare les évaluations des participants à travers sept mécanismes liés aux dons, l’IA recevant des évaluations plus élevées sur les sept mesures.

La différence est apparue à la fois dans la proportion de participants qui ont fait un don et dans le montant moyen donné par ceux qui ont donné.

Les participants ont également évalué l’IA plus favorablement que les collecteurs de fonds humains sur une gamme de mesures liées aux dons, les plus grandes différences apparaissant pour les intentions d’implémentation, l’escalade de l’engagement et l’efficacité d’impact perçue.

Selon l’article, la même approche axée sur les informations associée à l’avantage de l’IA dans les études précédentes a également été associée à une charité plus importante dans cette expérience de collecte de fonds.

Conclusion

Bien que les auteurs, comme mentionné au début, concluent que les résultats de l’étude sont cause de préoccupation, ils ajoutent que les plus petits acteurs sont également potentiellement renforcés par un accès similaire aux dernières et meilleures technologies IA.

Implicitement dans ce résultat, naturellement, il y a la possibilité que les meilleurs modèles puissent, au fil du temps, être refusés aux joueurs mineurs.

Publié pour la première fois jeudi 18 juin 2026