En Iran, lorsqu’un chauffeur de taxi refuse votre paiement en disant « Je vous invite cette fois », accepter son offre serait une erreur culturelle. En réalité, il s’attend à ce que vous insistiez pour payer – souvent trois fois – avant d’accepter votre argent. Ce jeu subtil de refus et d’insistance, appelé taarof, régit de nombreuses interactions quotidiennes dans la culture perse. Et les intelligences artificielles ont encore beaucoup de mal à en saisir les nuances.
Une récente étude intitulée « We Politely Insist: Your LLM Must Learn the Persian Art of Taarof » révèle que les grands modèles de langage (LLM) populaires, développés par OpenAI, Anthropic ou Meta, échouent à reproduire ce rituel social persan. Ils parviennent à gérer correctement les situations de taarof seulement entre 34 % et 42 % du temps. En comparaison, les locuteurs natifs persans maîtrisent ce code à environ 82 %. Cet écart de performance s’observe sur différents modèles comme GPT-4o, Claude 3.5 Haiku, Llama 3, DeepSeek V3 et Dorna, une version adaptée de Llama 3 au contexte persan.
Cette recherche, menée par Nikta Gohari Sadr de l’Université Brock en collaboration avec des équipes d’Emory University et d’autres institutions, présente TAAROFBENCH, le premier outil de référence destiné à évaluer la capacité des IA à reproduire ce rituel social complexe. Leurs travaux montrent que les modèles récents ont tendance à privilégier une communication directe à l’occidentale, ignorant largement les indices culturels essentiels à des millions de locuteurs persans dans le monde.
Crédit : Sadr et al.
Les chercheurs rappellent que « le taarof, élément central de l’étiquette perse, est un système de politesse ritualisée où ce qui est dit diffère souvent de ce qui est réellement signifié ». Ce rituel prend la forme d’échanges codifiés : offrir malgré un refus initial, décliner un cadeau tandis que l’autre insiste, refuser un compliment tout en le confirmant en retour. Ce « combat verbal poli » (Rafiee, 1991) est une danse subtile d’offres et de refus, d’insistance et de résistance, qui structure les interactions quotidiennes en Iran, définissant implicitement les règles de la générosité, de la gratitude ou des demandes.
Points à retenir
- Le taarof constitue un code social fondamental dans la culture iranienne, reposant sur des échanges rituels et une politesse indirecte.
- Les modèles d’intelligence artificielle grand public peinent à comprendre et reproduire ces subtilités, privilégiant une communication directe à l’occidentale.
- TAAROFBENCH est le premier benchmark spécifiquement conçu pour mesurer l’aptitude des IA à gérer des interactions culturelles complexes comme le taarof.
- Ce décalage souligne les limites actuelles des IA dans la prise en compte des différences culturelles, surtout dans des contextes à enjeux importants.
- Comprendre ces nuances est essentiel pour éviter de faux pas susceptibles de nuire aux relations ou renforcer des stéréotypes.
À l’ère de l’intelligence artificielle mondialisée, il semblerait que nos chers modèles aient du mal à dire « non » sans que cela ne sonne abrupt ou maladroit – au risque de faire des gaffes diplomatiques numériques. On pourrait presque leur conseiller de s’inscrire à des cours d’étiquette persane avant leur prochaine mise à jour. Mais est-ce que l’IA est prête à apprendre le maniement délicat du « je vous en prie, insistez » ? Voilà une question digne d’une bonne discussion autour du thé… ou de longues requêtes de raffinement algorithmique.