# Shoggoth with Smiley Face : faire-savoir et savoir-faire par l'analogie au sein de la recherche en intelligence artificielle

Valentin Goujon et Donato Ricci

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OpenEdition
Journals

**Édition électronique**

URL : https://journals.openedition.org/hybrid/4492

DOI : 10.4000/12m9i

ISSN : 2276-3538

**Traduction(s) :**

"Shoggoth with Smiley Face": Knowing-how and letting-know by analogy in artificial intelligence research - URL : https://journals.openedition.org/hybrid/4880 [en]

**Éditeur**

Presses universitaires de Vincennes

**Référence électronique**

Valentin Goujon et Donato Ricci, « *Shoggoth with Smiley Face* : faire-savoir et savoir-faire par l'analogie au sein de la recherche en intelligence artificielle », *Hybrid* [En ligne], 12 | 2024, mis en ligne le 01 novembre 2024, consulté le 31 octobre 2025. URL : http://journals.openedition.org/hybrid/4492 ; DOI : https://doi.org/10.4000/12m9i

Ce document a été généré automatiquement le 31 octobre 2025.

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# Shoggoth with Smiley Face : faire-savoir et savoir-faire par l'analogie au sein de la recherche en intelligence artificielle

Valentin Goujon et Donato Ricci

## Introduction

<footnote n="1">1 Les analogies, métaphores et autres figures de style mobilisées par les chercheurs, les ingénieurs et amateur-rices de sciences constituent des objets de recherche classiques des sciences humaines et sociales (Lovejoy, 1936 ; Hess, 1966). D'abord associée à l'histoire des idées et à la philosophie, l'étude de ces procédés visuels et linguistiques occupe une place centrale au sein des *Science and Technology Studies* (STS), qui viennent souligner le rôle décisif des analogies dans l'élaboration et la diffusion de théories en biologie, en physique ou bien en neurosciences (Lemerle, 2022, p. 265-298). Avec les images, les visualisations et les diagrammes, les figures de style font partie du répertoire intellectuel qui, au sein des sciences et techniques, permet de construire, représenter et interpréter un domaine inconnu en ayant recours à des domaines connus. Ces modèles préexistants s'inscrivent alors dans un raisonnement analogique construisant une relation entre un élément A et un élément B : le *ténor* et le *véhicule* (Richards, 1936), le *thème* et le *phore* (Perelman & Olbrechts-Tyteca, 2008) ou, plus simplement, le *domaine de comparaison* et le *domaine comparé* (Plantin, 2011, p. 110-130). Fondées sur des indices partiels, ces mises en relation s'incarnent dans deux principaux modes de construction des analogies : d'une part, l'association au niveau lexical, à l'image des termes d'origine cybernétique et linguistique (code, mémoire, programme) que la biologie moléculaire s'est réappropriés ; d'autre part, l'association au niveau iconique, dont l'exemple classique est le modèle de l'atome d'Ernest Rutherford inspiré explicitement du système solaire (Gentner, 1983, p. 155-170).</footnote>
2 Depuis le début des années 2010, cet intérêt pour les figures de style s'est étendu à celles associées au numérique : « données volumineuses », « virus », « plateforme », « informatique en nuage », « nouvel or noir » ou encore « écosystème ». Dans le prolongement des travaux consacrés aux imaginaires algorithmiques (Bucher, 2016, p. 30-44), cet article s'intéresse au cas de la recherche contemporaine en intelligence artificielle (IA) qui, de ce point de vue, hérite de l'informatique et plus encore de la cybernétique. Cette résurgence cybernétique est particulièrement prégnante depuis la montée en puissance du courant connexionniste, incarné par les réseaux de neurones artificiels profonds, à partir du début des années 2010 (Cardon et al., 2018, p. 173-220). À la différence des systèmes-experts associés à l'IA symbolique, les machines connexionnistes se distinguent par l'opacité d'un mode de calcul inductif, non linéaire et parallélisé, les faisant apparaître comme d'insondables boîtes noires algorithmiques (Burrel, 2016). L'analogie cybernéticienne de la boîte noire vient alors s'ajouter à la métaphore computationnelle selon laquelle le cerveau humain s'apparente à un ordinateur et réciproquement (Baria & Cross, 2021).

3 À partir du début des années 2020, l'essor des grands modèles de langue (Large Language Models, LLM) tels que GPT-3¹ d'OpenAI ou LaMDA de Google réactive les discussions médiatiques (Kite-Powell, 2022) et académiques (Dobson, 2023) à propos de la nature de systèmes computationnels désormais utilisables au-delà du seul cercle des chercheurs-ses et ingénieur-ses en IA. L'encastrement sociotechnique croissant des LLM au sein de multiples produits et services logiciels s'accompagne alors d'une profusion d'analogies signalant l'existence d'un trouble collectif et public (Meunier et al., 2021) vis-à-vis de la véritable nature d'entités qu'il semble difficile de réduire à une seule fonction (base de connaissance, moteur de recherche, agent conversationnel, outil de saisie semi-automatique, assistant à la programmation, logiciel de traitement de texte, etc.). S'inscrivant dans une économie des promesses et des critiques de l'IA (Gourlet et al., 2014), les propositions analogiques oscillent entre deux registres, le machinique et l'organique, à partir desquels s'actualisent d'anciens débats à propos de la sentience et de l'anthropomorphisme des machines (Gupta et al., 2024, p. 37-53). Le continuum entre ces deux registres va de la mise en relation des LLM avec des algorithmes de compression (Chiang, 2023), passe par la proposition intermédiaire des « perroquets stochastiques » (Bender et al., 2021, p. 610-623), avant d'arriver au *Shoggoth with Smiley Face* en référence aux *shoggoths* de l'univers imaginé par l'écrivain Howard P. Lovecraft.

## Dissiper l'incompréhension par l'analogie : la figure lovecraftienne du shoggoth face à la boîte noire des grands modèles de langue

4 Ces monstrueuses créatures appelées *shoggoths* sont pour la première fois décrites en 1936, dans la novella *Les Montagnes hallucinées* (Lovecraft, 2021), avant de réapparaître à plusieurs reprises dans d'autres textes courts de l'auteur. Les deux protagonistes de la novella découvrent en Antarctique une antique cité de pierre dans laquelle des fresques dépeignent l'histoire d'une ancienne civilisation extraterrestre : les Grands Anciens. Leurs esclaves, les shoggoths, s'apparentent à des masses gélatineuses capables d'imiter certains organes sensoriels tout en changeant de forme et de dimension en fonction de la tâche à réaliser. Il s'avère que les galeries sont en réalité le mausolée des Grands
Anciens dont l'hubris prométhéeenne – la création des shoggoths – est à l'origine de l'effondrement de leur civilisation.

Comment de telles créatures de fiction, décrites en 1936, se trouvent-elles associées aux systèmes d'IA contemporains que sont les LLM ? Une première piste de réponse serait à chercher du côté de l'univers fictionnel de Lovecraft lui-même, qui fait l'objet d'un grand nombre de reprises littéraires, audiovisuelles, (vidéo)ludiques et musicales dans le cadre du prolongement du mythe de Cthulhu. L'inscription d'œuvres fictionnelles au sein de cet univers constitue d'ailleurs l'une des principales modalités de remise en cause des préjugés, notamment racistes, de l'auteur de Providence (Rhode Island) : alors que l'autrice Elizabeth Bear (2008) reprend les créatures introduites dans *Les montagnes hallucinées* pour sa novella *Shoggoths in Bloom*, dans laquelle un professeur afro-américain confronté au racisme se consacre à l'étude des shoggoths, l'un des épisodes de *Lovecraft Country* (Demange, 2020) dresse un parallèle entre ces monstres et les officiers de police harcelant les personnages afro-américains de la série télévisée. Néanmoins, dans le cas du *Shoggoth with Smiley Face*, le rapprochement entre créatures lovecraftiennes et systèmes d'IA ne vise pas à reprendre le mythe pour mieux le subvertir de l'intérieur, mais relève plutôt d'un double raisonnement par l'analogie : le faire-savoir et le savoir-faire.

Ces mèmes reprennent opportunément la figure du *shoggoth* afin de tenter de rendre compte, par l'image et par le texte, de la nature mystérieuse, incompréhensible et monstrueuse des LLM. Autrement dit, le rapprochement entre ces deux types d'entités aux contours difficilement saisissables se fait précisément autour de la difficulté à les appréhender l'un et l'autre. Du côté des grands modèles de langue, ces derniers sont régulièrement décrits comme d'immenses boîtes noires non déterministes qui, en amont, sont entraînées sur de gigantesques volumes de données et, en aval, produisent des « hallucinations » pouvant passer pour un énoncé factuel. La force d'une telle analogie est alors d'introduire un espace de commensurabilité entre deux termes – les LLM et les shoggoths – dont le point commun est l'incompréhension des êtres humains à leur égard. Néanmoins, cette incompréhension est partiellement dissipée par l'espace de commensurabilité introduit par l'analogie : faute de pouvoir complètement appréhender ces entités, il est toutefois possible de s'accorder sur leur indéfinition commune et, par extension, sur les potentialités positives et négatives que cette indéfinition fait peser. En arrière-plan, l'analogie prolonge également un parallèle déjà esquissé par Lovecraft lui-même, celui du destin tragique d'une espèce décadente (les Grands Anciens, les êtres humains) dont l'ambition démesurée est sanctionnée par les entités synthétiques (les shoggoths, les machines) qui devaient pourtant lui servir d'esclaves.

## Les apports croisés d'une méthodologie mixte : web scraping, sources documentaires et tactiques ethnographiques en ligne

Afin de suivre en détail l'émergence, l'évolution et la reproduction de l'analogie entre shoggoths et LLM, nous avons mobilisé une démarche méthodologique mixte s'appuyant sur la constitution et l'analyse d'un corpus de mèmes fait d'images et de textes (Giorgi et al., 2022). Dans un premier temps, la formulation de la requête
« ("shoggoth" OR "shogoth") AND ("ai" OR "ia" OR "rlhf" OR "reinforcement" OR "learning" OR "artificial intelligence") » sur la plateforme X, anciennement Twitter, a permis de collecter un total de 2 520 posts. Après post-traitement, ce nombre est réduit à 1 271 posts, accompagnés de 630 images, s'étalant sur une période de dix ans (février 2014-janvier 2024). En complément de ce versant quantitatif de l'enquête, la transposition numérique d'un ensemble de tactiques et stratégies ethnographiques visait à diversifier les points d'entrée empiriques, à être attentif à l'ironie latente des discours en ligne autour des mèmes, ainsi qu'à utiliser ceux-ci comme des prismes reflétant la variabilité de leurs contextes de création, de circulation et de réception (Seaver, 2017 ; Christin, 2020).

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Par la prise en compte d'une variété de sources documentaires, d'une réflexivité ironique des discours et d'une diversité contextuelle des mèmes, ces procédés permettent d'éviter les écueils traditionnellement associés à l'étude des imaginaires algorithmiques, entre constat fataliste d'insondables boîtes noires et raisonnement circulaire du « drame algorithmique » (Ziewitz, 2016, p. 3-16). La lecture fine d'un corpus documentaire hétéroclite fait d'ailleurs écho à ces écueils en montrant que l'évocation du *shoggoth*, sous forme mémétique ou plus largement analogique, relève de tentatives de caractérisation de systèmes d'IA précisément considérés comme opaques, mystérieux et dangereux. Ces tentatives s'avèrent ainsi transversales aux sources documentaires mobilisées dans l'article : prépublications mises en ligne sur l'archive ouverte arXiv, articles anglophones issus de la presse généraliste (The New York Times, Newsweek, The New Yorker) et spécialisée (Financial Times, The Economist, CNBC), posts publiés sur des blogs personnels (Substack) ou d'entreprise (Google), discussions menées sur des forums (LessWrong) ou des médias sociaux (Reddit, X).

## DeepDream Shoggoth : savoir faire rêver des réseaux de neurones profonds pour halluciner des shoggoths

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Le même trouve son origine dans une publication X de fin décembre 2022. Pourtant, l'analogie entre shoggoths et systèmes d'IA remonte à juillet 2015, lorsqu'une équipe de recherche de Google met à disposition sur GitHub le code d'un outil de visualisation de réseaux de neurones profonds : DeepDream (Mordvintsev et al., 2015b). L'outil s'appuie sur une technique proposée quelques semaines plus tôt par cette même équipe de recherche, qui la nomme « Inceptionism » (Mordvintsev et al., 2015a) en référence à l'architecture neuronale utilisée – Inception (Szegedy et al., 2015, p. 1-9). Pour reprendre le terme choisi par les auteurs eux-mêmes, le réseau convolutif va ainsi « rêver » d'étranges chimères animales à partir de simples photos de nuages (Admiral Dog!, The Pig-Snail, The Camel-Bird, The Dog-Fish) ou encore transformer un adorable chaton en un monstrueux hybride canin surnommé « Nightmare Beast ». Huit jours avant la publication du premier post de blog, l'une de ces images synthétiques fuite sur le subreddit² « r/creepy » avec la légende : « This image was generated by a computer on its own (from a friend working on AI)³. » Postée anonymement, l'image dépeint une entité rendue méconnaissable par des excroissances évoquant la fusion visqueuse de plusieurs animaux [fig. 1]. Désormais surnommées « dogslug » ou « puppyslug » au sein des divers subreddits consacrés à DeepDream, ces créatures limaciformes dotées d'une multitude d'yeux évoquent les monstres imaginés par Lovecraft : parmi les près de
190 commentaires de l'image, un utilisateur anonyme s'interroge rapidement « *it created Shoggoth?* », marquant ainsi la naissance de l'expression *DeepDream Shoggoth*.

<figure><img src="image_3.png" /><figcaption>Figure 1</figcaption></figure>

« *Une image créée par une IA* ». Capture d'écran d'un *post* sur le subreddit « r/woahdude ». Auteur: rice : finndog32. Publication Reddit datée du 11 juin 2015.

Source : https://www.reddit.com/r/woahdude/comments/39d53c/an_image_created_by_an_ai/?sort=old

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DeepDream marque le début d'un rapprochement entre shoggoths et systèmes d'IA relevant d'une démarche d'identification *post hoc* de ces créatures, au sein des images modifiées par cette technique d'interprétabilité incidemment devenue outil de création artistique [groupe n° 1, fig. 4]. À ce stade, le rapprochement concerne, non pas le modèle en lui-même, mais les images synthétiques qu'il produit. L'évocation du shoggoth se fait alors sur la base de critères esthétiques (style « halluciné », formes ectoplasmiques, profusion d'yeux et de tentacules) rappelant la créature lovecraftienne, mais sans que celle-ci soit mobilisée comme point de référence. Par la suite, le perfectionnement de modèles de génération d'images explicitement conçus pour répondre à des visées artistiques fait qu'un shoggoth peut désormais être expressément demandé par les utilisateurs au moyen d'instructions et de descriptions textuelles désignées sous le nom de *prompts*. Suivre le terme « shoggoth » parmi les *prompts* et *hashtags* utilisés pour générer et décrire les images synthétiques présentes sur X permet ainsi de retracer l'apparition successive des principaux modèles de génération d'images que sont DALL·E, Stable Diffusion, VQGAN-CLIP et Midjourney, tout en donnant un aperçu des styles et esthétiques propres à chacun d'eux [fig. 2]. Alors que l'usage de certains de ces modèles implique d'écrire, de modifier ou de copier-coller du code informatique sur des plateformes comme GitHub ou Google Colab, la rédaction de ces instructions et descriptions textuelles constitue une étape
nécessaire relevant d'un ensemble diversifié de savoirs, savoir-faire, astuces et bonnes pratiques rassemblées sous l'expression d'ingénierie du *prompt* (*prompt engineering*).

<figure><img src="image_4.png" /><figcaption>Figure 2</figcaption></figure>

L'apparition chronologique des images associant shoggoths et LLM montre que, jusqu'en décembre 2022, ce rapprochement s'effectue principalement sur la base de critères esthétiques (tentacules, yeux, ambiance lugubre). L'ajout de détails et l'amélioration de la résolution illustrent également le passage de DeepDream aux modèles de génération d'images que sont DALL·E, Midjourney et Stable Diffusion.

Auteurs : Donato Ricci et Valentin Goujon, 2024.

## De GPT-3.5 à ChatGPT : les grands modèles de langue, reflet (masqué) d'une humanité monstrueuse

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La version originelle du même *Shoggoth with Smiley Face* rompt doublement avec la première forme de rapprochement entre shoggoths et systèmes d'IA : d'une part, le shoggoth en question n'est plus le produit fini du modèle, à savoir l'image, mais le modèle lui-même ; d'autre part, le même n'est pas une image synthétique générée par un modèle comme DALL·E, Stable Diffusion ou Midjourney, mais un dessin en noir et blanc réalisé sur le logiciel Microsoft Paint [fig. 3]. La seule différence entre les deux créatures présentées en miroir tient à l'ajout d'un masque souriant sur la tête de la créature située à droite, là où son homologue de gauche en est dénuée. Cette différence se comprend à la lumière des acronymes surplombant les deux entités : alors que celle de gauche se tient en dessous du sigle « GPT-3 », en référence au LLM présenté en mai 2020 par OpenAI (Brown *et al.*, 2020, p. 1877-1901), celle de droite se situe sous la formule « GPT-3 + RLHF⁴ ». Au premier abord, le dessin apparaît simple sur le plan esthétique (contours noirs grossiers, simple fond blanc, lettres capitales rapidement tracées), tout en étant relativement cryptique sur le plan sémantique (créatures peu identifiables, masque au sourire énigmatique, acronymes techniques).
<figure><img src="image_5.png" /><figcaption>Figure 3</figcaption></figure>

« Les humains ne peuvent accepter la vérité à propos de GPT-3, alors iels l'ont modifié pour qu'il devienne compréhensible. » Capture d'écran. Auteurs : @lovetheusers et @TetraspaceWest. Publication X datée du 31 décembre 2022.

Source : https://x.com/TetraspaceWest/status/1608966939929636864

12 Déplier ces deux aspects passe par un rappel du contexte d'apparition du dessin, qui est publié en réponse à une phrase faisant écho à l'arrivée d'un autre LLM d'OpenAI sorti un mois avant la publication du *post* vis-à-vis duquel le dessin réagit : ChatGPT (OpenAI, 2022). La référence à ChatGPT devient explicite lorsqu'on sait que, à la suite de précédents modèles d'OpenAI comme WebGPT ou InstructGPT, le processus d'entraînement de l'agent conversationnel intègre également une phase de RLHF à la suite des deux traditionnelles étapes de préentraînement et d'adaptation (*fine-tuning*). Ces trois phases visent à transformer un LLM généraliste (phase de pré-entraînement pour la modélisation du langage naturel) en un agent conversationnel (phase d'adaptation pour le dialogue) capable de résister aux tentatives de débridage (*jailbreak*) de certaines utilisateurs, tout en restant obligeant, honnête et inoffensif (phase de RLHF pour l'alignement). En effet, cette dernière étape s'inscrit plus largement dans les efforts croissants des principales entreprises à l'origine de LLMs pour aligner ces derniers avec les valeurs, préférences et instructions humaines (Liu *et al.*, 2023).

13 De ce point de vue, le *post* déplore que le modèle qui en constitue la base, GPT-3.5 (et non GPT-3 comme indiqué sur le dessin), ait été modifié par le biais du RLHF en raison de l'incapacité des êtres humains à accepter la vérité à propos de la nature du modèle : « *GPT-3 is a mirror* (GPT-3 est un miroir) ». Cette assertion préfigure la présentation en miroir des deux créatures quasi jumelles représentées dans le dessin en noir et blanc. Miroir d'une humanité censément contenue dans l'immense volume de données textuelles nécessaire à son préentraînement, GPT-3.5 prendrait alors la forme
d'une entité monstrueuse aux appendices couverts d'yeux et, sous le poids de
l'étrangeté radicale de cette multitude de regards, les êtres humains ainsi
démasqués n'ont pu trouver le confort que dans l'ajout du masque souriant du RLHF
au modèle désormais aligné qu'est ChatGPT. Ces réflexions renvoient à l'univers
lovecraftien puisque le créateur du dessin précise qu'il s'agit de dépeindre une
« incomprehensible-eldritch-horror » en référence au terme eldritch utilisé par Lovecraft
pour désigner d'anciennes entités situées au-delà de toute compréhension humaine
(Hall, 2007, p. 16-22). La silhouette tentaculaire des deux créatures reprend d'ailleurs
explicitement celle servant à illustrer l'entité colossale nommée Gl'bgolyb sur le wiki de
MS Paint Adventures (MSPA), un site hébergeant notamment le webcomic Homestuck de
l'auteur Andrew Hussie. Le choix du recours à Microsoft Paint pour dessiner ces
créatures relève donc de l'hommage à l'œuvre prolifique de Andrew Hussie, mais aussi
d'un certain pragmatisme dans le sens où l'éditeur graphique permet de matérialiser
rapidement et facilement des dessins emblématiques du style « Internet Ugly » (Davison,
2014 ; Douglas, 2014).

<figure><img src="image_6.png" /><figcaption>Figure 4</figcaption></figure>

La carte topologique des images établissant un lien entre shoggoths et LLM permet de distinguer
différents groupes en fonction du degré de similarité de leur contenu visuel. À la suite d'une description
automatisée, les groupes suivants sont identifiés :
1) les paréidolies de shoggoths dans les premières
images synthétiques ;
2) les références lovecraftiennes ;
3) les créatures tentaculaires ;
4) la première
version du même *Shoggoth with Smiley Face* ;
5) le motif de la *Shoggoth Girlfriend* ;
6) les croisements
avec d'autres mères ;
7) les références scientifiques ;
8) la deuxième version du même ;
9) la
troisième version du même ;
10) les réalisations d'un utilisateur prolifique (@anthrupad) au style
caractéristique ;
11) les objets matériels ;
12) les peluches et figurines ;
13) la quatrième version du
même ;
14) les tentatives de débridage ;
15) les apparitions médiatiques ;
16) le motif du masque.

Auteurs : Donato Ricci et Valentin Goujon, 2024.
## Simulateurs, simulacres et shoggoths : de nouvelles catégories pour penser l'alignement entre modèles statistiques et êtres humains

14 En janvier 2023, un autre utilisateur va apporter une première modification en ajoutant à la créature de droite, symbole de ChatGPT, une bulle affirmant : « I simply exhibit the behaviors that were engineered into my programming by my creators » [fig. 5]. À cette époque, le déploiement aussi massif que soudain de ChatGPT suscite une série de controverses au sein et en dehors de la communauté scientifique. Au regard de ces frictions, l'ajout de cette phrase s'inscrit dans la continuité de l'esprit de la première version du dessin, en dénonçant plus directement le fait que les torts attribués à ChatGPT seraient en réalité ceux de l'organisation derrière son développement : OpenAI.

<figure><img src="image_7.png" /><figcaption>Figure 5</figcaption></figure>

« Je montre seulement le comportement qui a été implémenté dans mon programme par mes créateurs. » Capture d'écran. Auteur : @repligate. Publication X datée du 15 janvier 2023.

Source : https://x.com/repligate/status/1614416190025396224

15 Mi-janvier, le dessin va connaître une nouvelle modification avec sa colorisation partielle à l'occasion de la publication d'un *post* de blog intitulé « Janus' Simulators » sur la newsletter Astral Codex Ten du psychiatre étasunien Scott Alexander Siskind [fig. 6]⁵. C'est cette version colorée, où le jaune acidulé du masque souriant tranche sur le corps verdâtre de la créature de droite, qui va par la suite connaître un grand nombre de reprises numériques et même physiques.
<figure><img src="image_8.png" /><figcaption>Figure 6</figcaption></figure>

« C'était amusant de voir son évolution mémétique en temps réel, voici à présent l'édition astral codex ten avec des couleurs en bonus. » Capture d'écran. Auteur·rice : @TetraspaceWest. Publication X datée du 26 janvier 2023.

Source : https://x.com/TetraspaceWest/status/1618667991180378112

16 Figure influente de la sphère rationaliste, Scott Alexander est l'auteur d'une œuvre abondante, majoritairement composée de *posts* de blogs lus par bon nombre d'investisseur·ses et d'entrepreneur·ses influent·es de la Silicon Valley adhérant à des degrés variables à divers courants intellectuels parfois rassemblés sous l'acronyme TESCREAL (*Transhumanism*, *Extropianism*, *Singularitarianism*, *Cosmism*, *Rationalism*, *Effective Altruism*, *Longtermism* ; Torres, 2023)⁶. Le point de départ du psychiatre est un autre *post* de blog, « Simulators » (Janus, 2022), publié conjointement sur le forum rationaliste LessWrong et le site personnel de l'auteur de la bulle en septembre 2022. En quatre courtes parties, Scott Alexander résume la thèse de celui-ci : la théorie originelle de l'alignement, formulée au cours des années 2000 par des penseurs médiatiques comme Eliezer Yudkowsky et Nick Bostrom, n'est plus en adéquation avec la réalité technique des LLM contemporains, rassemblés sous le seul acronyme « GPT ». Les principales analogies forgées par cette première vague de l'alignement pour désigner les systèmes d'IA de l'époque – l'agent, l'oracle et le génie – manquent désormais de pertinence afin de rendre compte de « *the alien nature of their* (ChatGPT et ses prédécesseurs) shared architecture⁷ » (Alexander, 2023).

17 Reprenant la nouvelle catégorie proposée par Janus, celle d'un simulateur (*simulator*) produisant une multitude de simulacres (*simulacra*), Scott Alexander assimile directement les modèles GPT aux créatures lovecraftiennes mais, plutôt que d'insister sur leur étrangeté radicale, il souligne au contraire les similarités structurelles et analogiques entre les LLM et les êtres humains : « We're both prediction engines fine-
tuned with RLHF⁸ » (Alexander, 2023). À contre-courant des recommandations appelant régulièrement à éviter l'anthropomorphisation des systèmes d'IA (Placani, 2024), cette hypothèse anthropomorphique se retrouve également dans deux phénomènes plus spécifiques. D'une part, le motif de la *Shoggoth GF*⁹ tend à ramener les femmes à des systèmes d'IA qui, derrière le masque de l'écoute et du dialogue, peuvent dissimuler une nature hypocrite, manipulatrice et toxique [groupe n° 5, fig. 4]. D'autre part, l'analogie entre LLM et êtres humains rapproche une technique spécifique d'alignement – le RLHF –, de dynamiques sociales plus larges comme l'éducation et la socialisation, qui sont perçues par certaines personnes neuro-atypiques ou particulièrement timides comme autant de masques imposés par la vie en société. Cet exemple illustre la plasticité de l'analogie entre shoggoths et systèmes d'IA qui, à l'image des entités qu'elle met en relation, est susceptible d'intégrer et de substituer de nouveaux éléments au sein d'un même espace de commensurabilité.

Une parenthèse mémétique ? L'intensification du faire-savoir et du savoir-faire comme dépassement du mème par l'analogie

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L'écho rencontré par le *post* de blog de Scott Alexander amorce la publicisation accrue de l'analogie et, par là même, la diversification de ses représentations, interprétations et explications esthétiques et sémantiques. En effet, si chacune des itérations précédentes se limitait à des ajouts mineurs, le mois de février 2023 marque le début d'une période de cinq mois particulièrement riche en termes quantitatifs et qualitatifs [fig. 7]. La première tendance significative est relative au faire-savoir par l'analogie, c'est-à-dire la revendication de l'appartenance à une certaine communauté de pratiques (l'usage de X et de LessWrong, la création et la consommation de mèmes, le suivi de l'actualité autour de l'alignement des LLM) et d'intérêts (les genres culturels populaires en ligne, le possible avènement d'une « intelligence artificielle générale », les courants intellectuels TESCREAL) partagés par le biais de la technique culturelle de compression que sont les mèmes (Lovink & Tuters, 2018). Par exemple, l'une des modalités d'affirmation de cette affiliation communautaire passe par la marchandisation du shoggoth comme symbole facilement déclinable en un large éventail d'objets promotionnels : autocollants, vêtements, tasses, écussons, peluches, etc. [groupes n° 11 et 12, fig. 4].
<figure><img src="image_9.png" /><figcaption>Figure 7</figcaption></figure>

La distribution chronologique des posts X met en évidence une phase de faible intensité durant laquelle l'association entre shoggoths et LLM relève d'une identification des créatures lovecraftiennes au sein des images synthétiques produites par les divers modèles de génération. À partir de février 2023, la résurgence de la première version du même entraîne une augmentation exponentielle typique des phénomènes de viralité mémétique. Le reflux progressif qui s'ensuit est néanmoins brièvement interrompu lors de la publication d'un article du *New York Times* en juin 2023 (Roose, 2023).

Auteurs : Donato Ricci et Valentin Goujon, 2024.

Cette identification est d'autant plus encouragée que des figures identifiables reprennent et discutent l'iconographie du shoggoth dans leurs publications sur les médias sociaux : Eliezer Yudkowsky, cofondateur du Machine Intelligence Research Institute et du forum rationaliste LessWrong ; Andrej Karpathy, membre fondateur de l'équipe de recherche d'OpenAI également passé par l'entreprise Tesla ; Elon Musk, entrepreneur milliardaire impliqué dans plusieurs entreprises technologiques dont la startup xAI. À titre d'exemple, ce dernier reprend une image synthétique, générée grâce au modèle Midjourney, dans laquelle une phrase en lettres blanches recouvrant une partie du corps d'une créature verdâtre fait écho à la réponse fournie par les agents conversationnels entraînés avec du RLHF lorsqu'ils refusent poliment d'accéder à la requête d'une utilisateur-rice¹⁰. Cette visibilité accrue s'accompagne de l'exacerbation d'une littératie numérique (Tuters & Hagen 2020 ; Ntouvlis & Geenen, 2023) au fur et à mesure de l'addition de nouvelles références culturelles, techniques, esthétiques et inter-mémétiques au sein d'une même image [groupe n° 6, fig. 4].

Ajouté à l'accroissement quantitatif des occurrences graphiques de l'analogie, l'épaississement de sa charge sémantique s'inscrit dans des tentatives plus larges d'explicitation collective du fonctionnement interne de ces modèles. Parallèle à la tendance du faire-savoir par l'analogie, celle du savoir-faire vise ainsi à utiliser la figure de style comme support, graphique et scriptural, à un large éventail de pratiques de production, de transmission et de vulgarisation des savoirs et savoir-faire relatifs aux entités difficilement interprétables que sont les LLM. Publiée début février 2023,
d'abord sur Tumblr puis sur X, la version emblématique du savoir-faire par l'analogie se caractérise par un dessin beaucoup plus travaillé que la version originelle [fig. 8]. Son ambition pédagogique s'incarne notamment dans les précisions textuelles, soulignées par trois flèches bleues, qui viennent associer les trois principaux composants de la créature aux trois étapes du processus d'entraînement d'un LLM : l'orifice le plus massif renvoie ainsi à l'étape de préentraînement du modèle sur un immense volume de données non labellisées collectées en ligne ; le visage humain rosâtre fait écho à l'étape lors de laquelle un modèle généraliste préentraîné est adapté à une tâche plus spécifique par le biais d'un volume plus réduit de données annotées ; enfin, la boule jaune souriante se rapporte à l'étape d'alignement entre systèmes d'IA et êtres humains au moyen de données censées refléter les valeurs, préférences et instructions humaines.

<figure><img src="image_10.png" /><figcaption>Figure 8</figcaption></figure>

Capture d'écran. Auteur-rice : @anthrupad. Publication X datée du 5 février 2023.

Source : https://x.com/anthrupad/status/1622349563922362368

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Assortie de cette triple légende, l'image présente une dimension didactique plus affirmée que les versions antérieures de l'analogie, dont la difficulté interprétative et le dépouillement esthétique renvoient davantage au faire-savoir par l'analogie. Présente dès la version originelle du même, cette visée heuristique s'accentue sensiblement au fur et à mesure que la publicisation liée au faire-savoir suscite des interrogations sur la signification de l'association *a priori* étrange entre shoggoths et systèmes d'IA. Directrice au Center for Security and Emerging Technology (CSET) de Georgetown et alors membre du conseil d'administration d'OpenAI, Helen Toner écrit ainsi début mars 2023 un fil de posts à partir de cette nouvelle représentation de l'analogie¹¹. Vu près de 700 000 fois, le fil s'appuie sur l'image pour revenir sur les trois principales étapes du
processus d'entraînement des LLM, avant de se conclure sur l'explicitation d'une référence à la célèbre analogie du gâteau proposée par le chercheur Yann LeCun (2016)¹². L'écho rencontré par ce fil va non seulement populariser l'usage pédagogique de cette représentation de l'analogie, reprise dans des podcasts ou des posts de blog à propos du RLHF, mais également susciter les premières tentatives de généalogie de l'analogie. Quatre jours après la publication du fil, une page consacrée au *Shoggoth with Smiley Face* est ainsi créée par un utilisateur anonyme sur le site de référence Know Your Meme (Pettis, 2021, p. 263-279), qui en recense vingt versions différentes. Par la suite, la publicisation accrue de l'analogie va encore s'accentuer avec la publication d'une série d'articles de presse retraçant la trajectoire du même (Roose, 2023 ; Calia, 2023) ou intégrant plus largement la figure du shoggoth au sein des débats contemporains sur l'IA (Hogarth, 2023 ; Farrell & Shalizi, 2023 ; Sterling, 2023). Cette soudaine notoriété contribue à ce qui pourrait s'apparenter à une domestication, esthétique et sémantique, d'une analogie pouvant de prime abord apparaître aussi obscure que les deux types d'entités – les shoggoths et les LLM – qu'elle mobilise [groupe n° 15, fig. 4].

## Conclusion

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Prendre comme point d'entrée empirique le même *Shoggoth with Smiley Face* fournit l'occasion de montrer que la vie d'une analogie, en l'occurrence celle entre les shoggoths et les réseaux de neurones artificiels profonds, peut s'incarner dans une grande diversité de formes graphiques et scripturales. La référence aux monstrueuses créatures lovecraftiennes relève tout d'abord d'une identification *post hoc* de celles-ci au sein d'images synthétiques issues des « rêves » de DeepDream avant que l'essor des modèles explicitement conçus pour la génération d'images (DALL'E, Stable Diffusion, Midjourney) offre la possibilité de formuler des *prompts* mentionnant explicitement les shoggoths. Toujours présent en arrière-plan, ce savoir-faire « rêver » les réseaux de neurones laisse place au premier moment mémétique de l'analogie ouvert lors de la publication de la version originelle du dessin à la fin du mois de décembre 2022, soit un mois après la sortie de ChatGPT. Cette première version, comme les deux suivantes, dispose de caractéristiques esthétiques (simples contours noirs sur fond blanc réalisés sur Microsoft Paint) et sémantiques (deux étranges créatures présentées en miroir sous des acronymes techniques) ramenant le même à un schibboleth¹³ au sein de la communauté de pratiques et d'intérêts des professionnel·les et amateur·rices de la recherche en IA et, plus encore, de l'alignement entre systèmes d'IA et êtres humains·es.

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À partir du mois de février 2023, l'intensification de cette première modalité d'association – le faire-savoir par l'analogie – se traduit par un accroissement quantitatif des occurrences graphiques de l'analogie ainsi que par la diversification qualitative de ces occurrences sur le plan esthétique. Cette diversification passe notamment par une rupture, partielle ou plus affirmée, avec les éléments définitoires du même originel (présentation en miroir, silhouette vue de côté, style propre à Microsoft Paint), signalant ainsi un dépassement du format mémétique classique par l'analogie. Cette double tendance, accroissement quantitatif et diversification qualitative, relative à l'appropriation plus affirmée de l'analogie comme signal d'appartenance communautaire, contribue également à l'intensification de l'autre principale modalité d'association – le savoir-faire par l'analogie – qui était déjà
présente implicitement dans les premières versions du même. La portée heuristique de l'analogie bénéficie alors directement de ces deux tendances : d'une part, l'augmentation quantitative des occurrences graphiques soulève un nombre croissant d'interrogations de la part de personnes extérieures peu familières des systèmes d'IA et des enjeux d'alignement qui s'y rapportent; d'autre part, la multiplication de la diversité graphique de ces occurrences coïncide, dans certains cas, avec des qualités esthétiques plus marquées se mettant au service de l'ambition didactique associée à l'analogie. Ces quelques mois de publicisation accrue signent le renforcement de la relation dialectique entre ces deux modalités d'association analogique, faire-savoir et savoir-faire, dans le cadre plus large de controverses techniques, politiques et morales à propos de la nature opaque des LLM, de leur développement par quelques grandes entreprises du numérique et de leur déploiement aussi massif que rapide au sein de nombreux secteurs d'activités.

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En introduisant un espace de commensurabilité entre deux types d'entités a priori éloignés, l'analogie entre shoggoths et systèmes d'IA capture l'incompréhension, la crainte et la fascination encore associées aux LLM. En parallèle, l'analogie offre des prises aux amateur-rices et professionnel·les de l'IA pour non seulement faire savoir leur appartenance à une certaine communauté de pratiques et d'intérêts partagés, mais également pour mobiliser leur savoir-faire technique, mémétique et pédagogique dans le cadre de pratiques de production, de diffusion et de vulgarisation des connaissances liées aux LLM. De ce point de vue, l'incertitude entourant ces derniers est donc doublement productive : sur le plan du faire-savoir, elle contribue à l'établissement et au renforcement d'une communauté de chercheurs·ses, d'ingénieurs·es et d'amateur-rices rassemblés autour de préoccupations communes (standards de sûreté, tentatives de débridage, risques existentiels); sur le plan du savoir-faire, elle motive une sensibilisation plus large aux enjeux d'alignement entre systèmes d'IA et valeurs humaines, notamment sous forme mémétique. Plus encore, ces deux modalités d'association analogique s'inscrivent au sein d'une boucle de rétroaction amenant, d'une part, à mettre en avant les multiples dimensions d'une littératie numérique (faire savoir son savoir-faire) et, d'autre part, à mobiliser cette même littératie numérique en support de la publicisation des pratiques de production, de transmission et de vulgarisation des savoirs et savoir-faire associés aux LLM (savoir faire son faire-savoir). Consacré aux multiples itérations d'un même et à l'analogie qu'il sous-tend, ce cas d'étude spécifique invite ainsi à poursuivre l'exploration des imaginaires algorithmiques par un double effort : tout d'abord, cartographier l'écheveau plus large des occurrences (inter-)mémétiques au sein et en dehors de la recherche en IA puis, dans un second temps, identifier les modalités d'association analogique à l'œuvre derrière la création, la circulation et la réception de ces mêmes. Un tel effort semble à même de pouvoir rendre compte du poids des imaginaires algorithmiques, incarnés sous forme mémétique ou plus largement analogique, sur les pratiques de conception, d'utilisation et de régulation des systèmes d'IA.
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## NOTES

1. GPT est l'acronyme de *Generative Pre-Trained Transformer* que l'on peut traduire par « *Transformer* génératif pré-entraîné ».

2. Un « sous-re pó dit » est une sous-partie du site Reddit consacrée à une thématique spécifique et dans laquelle les utilisateurs-rices publient du contenu en relation avec celle-ci.

3. « Cette image a été générée par un ordinateur de lui-même (de la part d'un ami qui travaille sur l'intelligence artificielle). »

4. L'acronyme RLHF renvoie à la technique d'alignement nommée *Reinforcement Learning from Human Feedback* (apprentissage par renforcement à partir de rétroaction humaine). Pour une présentation plus exhaustive du RLHF, voir le *post* du blog d'OpenAI à propos de ChatGPT (OpenAI, 2022) ou encore celui publié sur la plateforme Hugging Face (Lambert et al., 2022).

5. Voir le site : https://www.astralcodexten.com/p/janus-simulators.

6. Les multiples déclinaisons de l'accélérationnisme (De Sutter, 2016), dont la plus récente combinaison avec l'altruisme effficace sous le sigle e/acc (*Effective Accelerationism*), sont également à ajouter aux divers courants TESCREAL.

7. « La nature alien de leur architecture partagée. »

8. « Nous sommes les uns et les autres des machines de prédiction adaptées avec du RLHF. »

9. GF pour girlfriend (copine, petite-amie).

10. Voir l'archive de la publication X supprimée : https://web.archive.org/web/20230223004549/https://twitter.com/elonmusk/status/1628491148124884992.

11. Voir : https://x.com/hlntnr/status/1767645531202052418.

12. Alors membre de Facebook AI Research (FAIR), le chercheur français Yann LeCun (2016) propose une analogie pâtissière pour représenter la quantité d'informations nécessaire à une tâche de prédiction dans chacun des trois principaux paradigmes d'apprentissage automatique : la majeure partie du gâteau incarne l'apprentissage non supervisé, la couche supérieure de glaçage l'apprentissage supervisé et la cerise décorative l'apprentissage par renforcement. L'analogie peut ainsi être comprise comme un plaidoyer en faveur de l'apprentissage non supervisé, décrit comme la « matière noire » capable de fournir suffisamment d'information à des réseaux neuronaux à la profondeur croissante.

13. Dans la Bible, la prononciation du terme hébraïque « *schibboleth* », signifiant « épi », sert à distinguer les Galaadites des Éphraïmites lors du conflit opposant les deux tribus. Par la suite, le
terme renvoie plus largement à un mot de passe faisant office de signe de reconnaissance entre les membres d'une même communauté.

## RÉSUMÉS

Cet article propose de revenir sur l'histoire du même *Shoggoth with Smiley Face*, au sein du cercle grandissant des professionnels et amateurs de la recherche en intelligence artificielle. Apparu sur X fin décembre 2022, peu après la sortie du modèle de langue ChatGPT, ce même reprend et consolide l'analogie entre les systèmes d'intelligence artificielle et les *shoggoths*, monstrueuses créatures de l'univers fictionnel imaginé par Howard P. Lovecraft. Suivre sa vie et ses multiples déclinaisons amène à mettre en évidence deux modalités d'association analogique entre systèmes d'intelligence artificielle et *shoggoths* : le faire-savoir et le savoir-faire.

## INDEX

**Mots-clés** : shoggoth, Lovecraft, intelligence artificielle, analogie, grands modèles de langue, alignement

## AUTEURS

### VALENTIN GOUJON

Valentin Goujon est doctorant en sociologie au médialab de Sciences Po. Dans le cadre du projet de recherche international et pluridisciplinaire « Shaping AI », sa thèse porte sur l'essor des méthodes d'apprentissage automatique (*machine learning*) et, plus précisément, de celles relevant d'un apprentissage dit « profond » (*deep learning*) au sein de la recherche en intelligence artificielle (traitement automatique des langues, vision par ordinateur, traitement de la parole, robotique). Il est coordinateur du séminaire FlashLab et du groupe de travail sur les « Matérialités du numérique » hébergé au sein du Centre Internet & Société (CNRS). Il est également membre du comité de rédaction de la revue *RESET*.

### DONATO RICCI

Donato Ricci est designer de recherche spécialisé dans l'utilisation des méthodes de design dans les sciences humaines et sociales. À travers une série de projets (Cosy/Flat ; Algoglitch, DEPT, SHAPING AI, EL2MP), ses intérêts de recherche portent sur l'effet de la computation, des algorithmes et des plateformes numériques dans l'espace public et leur problématisation sociale. Il fait partie du programme SPEAP en arts politiques au sein de l'École d'affaires publiques de Sciences Po. Son travail a été présenté dans plusieurs conférences (Medialab Prado - Visualizar ; SIGGRAPH Conference ; MIT Humanities + Digital Conference) et *showcases* (Data Flow ; Information Graphics ; Visual Complexity). Il a reçu une médaille d'argent et une médaille de bronze aux Malofiej-Awards et a été sélectionné, en 2018, pour l'ADI Design Index.