Avertissement

L’article qui suit porte sur des objets sensibles, plus spécifiquement des images relevant de la pornographie. Si dans notre recherche nous avons tâché de ne montrer des visuels que lorsque ceux-ci sont nécessaires, certains de ces éléments peuvent être choquants et ne concernent qu’un public adulte averti.

 

Il était une fois les petites amies virtuelles

Mené depuis 2024, le projet de recherche-création Fucking Tech![note]Mené à la HEAD – Genève et porté par Anthony Masure et Saul Pandelakis, ce projet est soutenu pour 3 ans (2024-2027) par le Centre Maurice Chalumeau en sciences des sexualités (CMCSS, université de Genève) et la HES-SO. Voir : https://fuckingtech.ch[/note] étudie les limites et possibles des sexualités humano-robotiques en lien avec l’IA. Amorcée en 2016 par une étude des représentations de robots sexuels (sexbots) dans les films de science-fiction, notre enquête a pris une autre dimension avec le développement commercial de chatbots dits « compagnons·es virtuel·les » (digital companions), qui représentent depuis 2023 le principal usage de ChatGPT[note]Marc Zao-Sanders, « How People Are Really Using Gen AI in 2025 », Harvard Business Review, 9 avril 2025, https://hbr.org/2025/04/how-people-are-really-using-gen-ai-in-2025[/note]. Les usages de ces bots se sont rapidement étendus à des échanges romantiques ou plus explicites, toutefois freinés par les conditions d’utilisation d’OpenAI, qui censure – pour l’heure[note]Le succès commercial d’offres alternatives a conduit OpenAI (ChatGPT) à annoncer, en octobre 2025, le développement de modèles « pour adultes » dont nous attendons encore la concrétisation.[/note] – les contenus sexuels[note]OpenAI, « Politique d’Utilisation », site commercial, 2024, https://openai.com/fr-FR/policies/usage-policies[/note]. Le lancement du GPT Store d’OpenAI le 10 janvier 2024[note]OpenAI, « Introducing ChatGPT », site commercial, 2024, https://openai.com/index/chatgpt[/note], en permettant aux utilisateur·ices de développer des chatbots personnalisés s’émancipant en partie de ces limites, a catalysé l’émergence de services tiers de compagnons virtuels romantico-sexuels ici rapidement promus sous le nom de « AI Girlfriends » (AI GFs). À peine deux jours après le lancement du GPT Store, le site Web Quartz faisait ainsi état « d’une prolifération [flood] de petites amies IA[note]Michelle Cheng, « AI Girlfriend Bots Are Already Flooding OpenAI’s GPT Store », Quartz, 2 septembre 2024, https://qz.com/ai-girlfriend-bots-are-already-flooding-openai-s-gpt-st-1851159131[/note] »  avec des noms ambigus comme « Virtual Sweetheart » ou des titres plus explicites tels que « Korean Girlfriend », « Your Girlfriend Scarlett » ou « Your AI Girlfriend, Tsu »[note]Qian Chen et al., « Will Users Fall in Love with ChatGPT? A Perspective from the Triangular Theory of Love », Journal of Business Research, vol. 186, 2025, p. 114982, https://doi.org/10.1016/j.jbusres.2024.114982[/note]. S’ils constituent un matériau idéal pour des articles sensationnalistes ou des tribunes, ces services s’inscrivent dans la continuité de plateformes plus anciennes comme Replika (Luka Inc., 2017) et de simulateurs de rencontre (dating) plus anciens tels que Boyfriend Maker (2012), SimSimi (2002) ou Bondee (2023) — un genre ancré dans la culture vidéoludique des années 1990.

En 2025, Blush AI, un clone de l’app de rencontre Bumble (2014) créé par l’équipe de Replika, n’est qu’un service parmi d’autres permettant à leurs utilisateur·ices de simuler des échanges sexuels et/ou romantiques via des messages, vidéos ou fichiers audio. La plupart fonctionnent sur un modèle d’abonnement allant, dans notre étude, de 5 dollars (CrushOn) à 44 dollars (Rushchat) par mois, pour 29 millions d’usager·ères régulier·ères et 88 millions de visites mensuelles[note]Zilan Qian, « Why America Builds AI Girlfriends and China Makes AI Boyfriends », ChinaTalk, 7 octobre 2025, https://www.chinatalk.media/p/why-america-builds-ai-girlfriends[/note]. Ces dispositifs permettent généralement aux utilisateur·ices soit de choisir un personnage virtuel « prêt à l’emploi », soit de configurer un chatbot en définissant son apparence physique fictive, son genre, sa personnalité, son « style » de communication et bien d’autres options encore. La promesse de ces services (sur laquelle nous reviendrons) est de répondre à la fois aux limites des applications de rencontre, telles que le ghosting et, plus largement, à ce qui est communément décrit comme une « épidémie de solitude » post-pandémique[note]Alice Raybaud, « The “Loneliness Epidemic” Affecting Young People », Campus, Le Monde, 18 novembre 2024, https://www.lemonde.fr/en/campus/article/2024/11/18/the-loneliness-epidemic-affecting-young-people_6733129_11.html[/note].

Le champ du design face aux IA

En tant que chercheurs en design intéressés respectivement par les mutations de la création opérées par les technologies numériques (Anthony Masure) et les façons dont ces dernières perpétuent, renouvellent ou, plus rarement, atténuent les inégalités de genre, race, classe ou validité (Saul Pandelakis), les AI GFs constituent un terrain d’étude troublant voire clivant en raison des imaginaires limités qu’elles véhiculent, sans même parler des enjeux légaux et écologiques. Disons-le plus explicitement : analyser ce type de service et de technologie (l’IA) ne fait pas de nous leurs promoteurs. Précisons également que nous ne sommes ni sociologues (nous ne réalisons pas d’entretiens avec des utilisateur·ices, par exemple) ni médecins, ni juristes – bien que notre travail se nourrisse de ces démarches. Notre approche s’inscrit dans le champ du design : en mobilisant des méthodes visuelles[note]Les méthodes visuelles mobilisées dans le projet Fucking Tech! feront l’objet d’un article à paraître dans la Revue française des méthodes visuelles.[/note] (tableurs, essais visuels, vlogs, génération de corpus, diagrammes, cartes heuristiques, etc.), elle participe à révéler les normes implicites de ces plateformes depuis une connaissance tacite des images et interfaces et, plus précisément, de la façon dont elles sont construites et circulent, ainsi qu’à analyser les imaginaires associés aux esthétiques proposées. En effet, le design a pour spécificité de travailler avec et depuis le sensible et peut, dès lors, « voir » des facettes des espaces, objets et signes, que d’autres champs d’étude occultent trop souvent en prenant les objets techniques comme un déjà-là stabilisé. Dans la recherche en design, l’objet technique n’est pas une fatalité mais une construction socio-technique qu’il est possible de déconstruire afin d’en expliciter la vision du monde sous-jacente (émancipatrice, idéologique, mortifère, etc.), elle-même variable selon les contextes (un objet bénéfique pour une certaine population peut ne pas l’être pour une autre). Manque, en somme, une véritable approche de recherche-projet visant à penser des scénarios prospectifs, progressistes et ouverts sur le plan créatif. Entre le regard éthique et l’analyse des représentations dans les médias existe un espace réflexif prometteur, porté par une pensée des gestes, des usages et des habitus possibles. 

Face au marais de l’existant, quels possibles pour des compagnon·nes virtuel·les ?

La question guidant le projet Fucking Tech! est la suivante : face à des objets techniques éminemment oppressifs, comment penser des futurs numériques des sexualités qui ne reconduisent pas des formes traditionnelles d’oppression et produisent des possibilités de relations porteuses ? 

Si nous avons par ailleurs analysé les services d’AI GFs en menant une étude « située » s’appuyant sur nos expériences personnelles[note]Le workshop How Deep is Your Love? s’est déroulé à la HEAD – Genève les 27-31 janvier 2025, en collaboration avec la chercheuse Dominika Čupková (Academy of Fine Arts and Design, Bratislava). Il a donné lieu à une publication : Dominika Čupková, Anthony Masure et Saul Pandelakis, « How Deep Is Your Love? How We Spent a Week Chatting with AI Girlfriends, Survived and Wrote About It », Institute of Network Cultures, 2026,  https://networkcultures.org/longform/2026/01/04/ai-girlfriends-digital-intimacy[/note] afin de nous distinguer des études portant sur les « biais » de l’IA (qui se concentrent principalement sur la production de statistiques à partir de jeux de données, de prompts et de résultats générés), notre contribution se concentre sur un autre aspect, à savoir l’analyse critique de leurs interfaces. Bien qu’omniprésentes dans notre quotidien, les interfaces – à savoir la couche logicielle, visuelle et interactive permettant une médiation entre un programme et des humains[note]Alexander R. Galloway, The Interface Effect, Cambridge, Polity, 2012.[/note] –, ne font que peu souvent l’objet d’études permettant d’associer leurs propriétés sensibles[note]Pour un exemple de description d’interface, voir : Kévin Donnot, Anthony Masure, « Web oblique. À propos de Slanted.cc », Back Cover, no 7, p. 8, https://www.anthonymasure.com/articles/2016-11-web-oblique-slanted-cc[/note] à des enjeux politiques. Nous nous appuyons ici sur les software studies (études logicielles), un champ apparu au début des années 2000[note]Matthew Fuller, Behind the Blip: Essays on the Culture of Software, New York, Autonomedia, 2003.[/note] pour aborder les logiciels comme des productions culturelles[note]Lev Manovich, « Logiciel culturel » [2013], trad. de l'anglais par Marie-Mathilde Bortolotti, Paris, B42, Back Office, no 1, 2017, https://revue-backoffice.com/numeros/01-faire-avec/lev-manovich-logiciel-culturel[/note] et pas seulement comme des objets utilitaires, c’est-à-dire réduits à des fonctions et performances. En somme, il s’agit pour nous de formuler des approches critiques des logiciels (« software criticism ») pour aider à dégager de nouveaux paradigmes de conception. 

Étudier les interfaces d’AI GFs permet dès lors de rendre visibles les paradigmes qui les sous-tendent afin de mieux comprendre – et de dépasser – les impasses qu’elles véhiculent. Notre étude en design a, en outre, un intérêt au-delà de la thématique des sexualités. Elle montre que les interfaces des AI GFs sont au cœur des enjeux contemporains en associant, dans un étrange melting pot, design graphique (choix iconographiques, typographiques), design d’interaction (imitation de services populaires, guidelines des apps stores, hégémonie des templates), études de genre (normes de genre, de race, classe, etc. liées aux éléments textuels et visuels), IA génératives (production de contenus, occultation du fonctionnement technique) et pop culture Web (transfert de références propres aux forums en ligne et médias sociaux).

 

AI Girlfriends : l’attaque des clones ?

Lors d’un workshop de recherche mené en janvier 2025[note]Voir note 11.[/note], nous avons testé de façon intensive une liste de 11 services : Blush (2022, USA), Character AI (2022, USA), Chub AI (2023, USA), Dialogue: AI Friend Chatbot (2022, USA), Kindroid (2023, USA), Kuki AI (2005, USA), Nastia (2023, France), Ourdream (USA), Promptchan (2023, Irlande), Replika (2017, USA), RushChat (2024, Singapour). Les invariants de cette sélection, et des AI GFs en général, sont la création d’un compte (qui peut arriver après de premières interactions, pour débloquer des échanges explicites), le choix d’un profil de base (souvent féminin) et/ou sa customisation (suivant les cas : nom, âge, backstory, orientation sexuelle, apparence physique, vêtements et accessoires), puis une fenêtre de dialogue de type « tchat ». Ce parcours utilisateur·ice (visant visiblement des utilisateurs), très normé, est sous-tendu par des interfaces présentant de nombreuses similarités, sans toutefois se recouper totalement. Les services d’AI GFs sont des objets qu’il est facile d’écarter d’un revers de main en raison de leur contenu sexuel et racoleur, ou encore en raison de la ressemblance entre les services et des redondances formelles comme d’usages qui les traversent. Toutefois, nous avons souhaité résister à cette première impression et avons œuvré pour retranscrire la complexité de ces applications hybrides. Ainsi, notre étude situe les interfaces des AI GFs à l’intersection de 6 paradigmes : sites de rencontre, fandoms, porn tubes, documentation technique, configurateurs d’avatars, messageries instantanées – que nous allons examiner un par un. Pour chaque typologie, nous précisons entre parenthèses les services étudiés afférents.

1 – Services de rencontre
(Blush)

 

Parmi les services étudiés, Blush AI (2025) est celui qui reprend le plus les codes et interfaces des services de rencontre, une catégorie apparue dès les débuts du Web grand public avec Match.com (1995), puis prolongée sur les terminaux mobiles avec des exemples comme Grindr (2009), Tinder (2012) ou Bumble (2014). Les mécanismes de matching (scoring) et les dynamiques de genre ont fait l’objet d’études révélant comment ces plateformes naturalisent des normes hétérosexuelles et racialisées. Par exemple,  les travaux de Lindsay Ferris et de Stefanie Duguay montrent comment les femmes lesbiennes doivent négocier leur présence en ligne dans les apps de rencontre[note]Lindsay Ferris et Stefanie Duguay, « Tinder’s Lesbian Digital Imaginary: Investigating (Im)Permeable Boundaries of Sexual Identity on a Popular Dating App », New Media and Society, vol. 22, no 3, 2020, p. 489-506, https://doi.org/10.1177/1461444819864903[/note]. On retrouve cette logique dans les paramètres de personnalisation des AI GFs, où la « diversité » se réduit souvent à des options cosmétiques superficielles et entretient des stéréotypes raciaux multiples (exotisation, misogynoir[note][/note], etc.). Blush AI reprend le scénario d’usage typique des apps de rencontre en proposant à l’usager·ère de filtrer un panel de profils désirés (par genre, âge, etc.), puis de consulter le profil choisi par un algorithme et présenté sous la forme de carte (photo, parfois animée, avec mots clés et courte description) pour, enfin, sélectionner le profil par un geste de swipe vers la gauche (non) ou vers la droite (oui) jusqu’à un match. Après cette imitation d’une interaction aujourd’hui bien connue des personnes en quête de relations sexo-amoureuses, il est possible d’accéder au tchat avec les profils retenus. Seule la rencontre IRL est bien entendu exclue de ce scénario. Dans Blush, le match avec un profil virtuel, pour semi-aléatoire qu’il soit, provoque un sentiment d’étrangeté car il ne repose sur aucune affinité préalable (on ne remplit pas son propre profil, pas même son prénom) : l’interaction entre humain et IA, dès lors, est foncièrement asymétrique et affaiblit la promesse de réalisme. Mais ce décalage provoque aussi des situations de friction intéressantes. On pourrait par exemple s’attendre à ce que de tels services remplissent leur promesse de mise à disposition immédiate d’une partenaire, mais, pris au piège de leur volonté de réalisme, ils reproduisent parfois le rejet (unmatch) fréquent avec les humains. En plus du mode « feed » (semblable à Tinder ou Bumble), notons la présence, dans Blush, d’un mode « Discover » listant tous les profils disponibles classés par catégories, un peu comme si l’on avait accès aux coulisses (back office) d’une app de rencontres. Cette abondance produit rapidement de l’ennui : les profils se ressemblent visuellement (en raison des normes de genre et de beauté dominantes, ici respectées) et psychologiquement (les descriptions sont inexistantes ou peu étayées) – un problème que des services de rencontres IRL comme OKCupid (2004) tendent d’ailleurs de résoudre par des questionnaires à choix multiples et autres quizzes. 

 

2 – Fandoms
(Character AI, Chub, RushChat)

Contrairement à Blush qui propose par défaut un feed à la Tinder (un seul profil visible à la fois à valider ou à écarter), d’autres services d’AI GFs proposent directement, en écran d’accueil, une grille comprenant des dizaines de profils avec lesquels interagir. Dans les applications sus-citées, les éléments d’aperçu ne sont pas les mêmes que sur Blush car, aux incontournables prénoms, image-portrait (parfois animée), mots-clé et courte description, s’ajoutent des statistiques (nombre de tchats créés) et le handle (pseudo) du concepteur du bot. Cet accent mis sur la communauté (les personnes à l’origine des avatars et leurs utilisateurs) évoque des plateformes collaboratives telles que Wattpad (2006, un site de fanfictions), dans lequel le détournement érotique de personnages fictifs populaires (issus des sagas Harry Potter, Twilight, etc.) est monnaie courante. On retrouve ce détournement dans RushChat, Character AI, Chub AI ou Dialogue, où la plupart des profils sont de type anime / fantasy. Ces derniers s’apparentent aussi à des sites Web amateur dédiés à la consultation et au téléchargement de contenus hentaï[note]Voir ici un exemple de dataset hentaï sur HuggingFace : https://huggingface.co/AI-Porn, conçu pour le générateur d’images https://pornworks.com[/note], dans lesquels la profusion est mise en avant, de même que les statistiques de consultation ou les fonctions de curation (notes et commentaires). La combinaison de ce type d’iconographie, la densité visuelle et les choix rudimentaires d’interfaces (utilisation de polices par défaut type Arial, logos approximatifs) évoque également l’univers des forums en ligne communautaires. Ces derniers, dans le cas de la pop culture Web, ont au fil du temps évolué en « fandoms » (fan + domain), à savoir des sites Web dédiés à une sous-culture propre à un ensemble de fans. Ce type de site, notamment issu de la plateforme Fandom.com (2004), qui agrège plusieurs centaines de milliers de communautés, va par exemple lister toutes les personnes et objets d’une franchise de jeux vidéo ou d’une série. Nos tests d’usage des AI GFs montrent que les services comme Chub AI s’inspirant de fandoms proposent les scénarios les plus étranges et singuliers, lesquels s’apparentent alors à des jeux vidéo textuels (avec des parties en italique dans le tchat à la façon de didascalies). 

 

3 – Porn Tubes
(Promptchan, RushChat, Ourdream)

 

Une autre source d’inspiration majeure des services d’AI GF est celle des porn tubes (agrégateurs de vidéos pornographiques). Apparues entre 2006 (YouPorn, pionnier du genre) et 2007 (Pornhub, RedTube), ces plateformes ont démocratisé l’accès gratuit aux contenus X via un modèle économique basé sur la publicité et abonnements premium, le tout fonctionnant à base des vidéos chargées par les utilisateur·trices. Les interfaces des porn tubes (moteur de recherche + vignettes cliquables, fond noir + textes en orange/jaune) et leur promesse de « plaisir sans engagement » ont normalisé, entre 2010 et 2020, une consommation rapide, anonyme, gratuite et compulsive du désir, que reprennent les services d’AI GFs avec leurs chatbots « always on » – à ceci près que leurs paywalls limitent plus rapidement les interactions. Les tubes ont aussi popularisé voire installé des codes visuels spécifiques (angles de caméra, décors, personnages stéréotypés, tags ethniques ou de pratiques) qui imprègnent la conception des compagnonnes virtuelles. Sur un plan économique, l’histoire controversée des porn tubes, caractérisée par l’exploitation des créateur·trices, des contenus volés, une prolifération de stéréotypes et une opacité algorithmique, préfigure, dès 2015-2020, les principes clé des plateformes d’AI GFs. Alors que les porn tubes ne couvrent pas l’ensemble de l’offre pornographique (cam girls, porn éthique/féministe accessible en abonnement payant, etc.), ces derniers dominent néanmoins l’imaginaire collectif grâce à leur contenu gratuit et viral qui promeut majoritairement des représentations normatives (teen, MILF, hardcore) au détriment de « niches » moins rentables. Par similarité, les plateformes d’AI GFs qui reproduisent ces archétypes marginalisent les alternatives éthiques ou queer, là où les plateformes inspirées de forums (item #2) offrent une plus grande variété de contenus.

 

4 – Documentation technique
(Blush, Character AI, Chub AI, Dialogue, Kindroid, Nastia, Ourdream, Promptchan, RushChat)

À l’exception de Kuki et de Replika qui ont pour point commun de ne proposer qu’un seul profil avec lequel interagir, les plateformes d’AI GFs sont à la fois des répertoires contenant des dizaines voire des centaines de chatbots, mais aussi des plateformes pour les concevoir et les partager. Ces fonctionnalités des services d’AI GFs s’apparentent alors à des plateformes de développement informatique comme GitHub (2008), qui met l’accent sur la dimension sociale de ces pratiques en proposant des fonctionnalités proches de celles des médias sociaux : fil d’actualité, possibilité de suivre des personnes ou des projets, visualisation des fichiers source, suivi des bugs et des versions. Chub AI est le service le plus avancé pour la conception de chatbots, en offrant de nombreuses options dans une ambiance d’entraide et de bidouille faisant écho à la culture du libre. Un de ses sous-domaines[note]https://docs.chub.ai[/note], conçu via GitBook, rassemble des tutoriels et des packages GitHub permettant par exemple d’ajouter des ensembles (« stages ») d’expressions ou d’intégrer des API (OpenAI, Anthropic, ElevenLabs, etc.) pour changer le modèle de données[note]Notons aussi que l’ensemble des données d’un tchat de Chub AI peut être exporté ou importé en format Json.[/note]. Ce double usage divertissement/conception brouille la lisibilité des services d’AI GFs car les enjeux ne sont pas les mêmes : il aurait sans doute été plus judicieux de séparer les interfaces par type d’usage, comme le fait AirBnB avec des vues séparées suivant qu’on cherche à louer un logement ou qu’on propose le sien en location. Ce focus sur la collaboration technique rapproche les deux typologies fandoms et documentation technique. Plutôt que de proposer des petit·es ami·es prêt·es à l’emploi, des sites comme Chub AI fédèrent aussi des communautés d’auteur·ices qui s’emploient à écrire des fiches-personnages élaborées, souvent pensées pour investir des désirs spécifiques ou niches (kinks)[note]Samantha Cole, « DIY Chatbots Unleash Large Language Models’ Repressed Sexuality », 404 Media, 21 septembre 2023, https://www.404media.co/chub-ai-characters-jailbreaking-nsfw-chatbots[/note].

 

5 – Configurateurs d’avatars
(Blush, Character AI, Chub, Dialogue, Kindroid, Nastia, Ourdream, Promptchan, Replika, RushChat)

À l’exception de Kuki, tous les services d’AI GFs permettent de « configurer » sa petite amie virtuelle avant ou pendant l’interaction. Suivant les cas, les paramètres permettent de choisir le nom, l’âge, l’ethnicité ou le physique (cheveux, yeux, corpulence, taille des seins, des fesses, etc.). Ces paramètres sont souvent reliés à la génération d’une image spécifique, avec un respect très variable du prompt. Les interfaces des AI GFs s’apparentent ainsi à la création d’avatars de jeux vidéo, lesquels ne sont pas dénués de biais. Par exemple, le manque de précision et de diversité des coupes afro dans les jeux vidéo participe de représentations stéréotypées des personnes noires[note]Conçu en réaction à ce manque de diversité, le projet open source Afro Hair Library (2019) propose une bibliothèque de modèles 3D : https://afrohairlibrary.org[/note]. Les AI GFs vont privilégier des caractéristiques eurocentrées, le genre féminin (il existe peu d’avatars décrits comme masculins), ou des orientations sexuelles dominantes en raison du modèle hétéronormatif. De façon plus inattendue, nos tests d’usage ont révélé la possibilité de changer la configuration psychologique des AI GFs, à savoir leur histoire personnelle, leurs goûts, etc., y compris après que la conversation a démarré. Cette possibilité indique une volonté de façonner voire de programmer l’autre, ce qui revient à affaiblir la notion d’altérité, inséparable des relations humaines et sentimentales, et donc la promesse de réalisme. Le fantasme d’une relation « parfaite » (seamless) consiste ici à façonner l’autre à son image, ce qui fait écho aux injonctions comportementales (soumission, développement personnel) et physiques (culture du corps, chirurgie esthétique) d’un patriarcat technicisé. Ce fantasme de contrôle total renvoie directement au trope de la femme-robot, archétype culturel où la figure féminine est réduite à un objet malléable, docile et sexuellement disponible. On en trouve des représentations au cinéma dès 1919 dans Die Puppe (La Poupée, Ernst Lubitsch) qui voit un homme tomber amoureux d’une poupée, bien que celle-ci soit en réalité une personne humaine. Plus récemment, d’autres productions populaires situent le robot humanoïde comme gynoïde, et reproduisent ce duo homme-humain/femme-robot, où l’agentivité du personnage féminin est souvent partielle, sinon inexistante. Nous pensons par exemple à Weird Science (Une créature de rêve, John Hughes, 1985), une satire du male gaze où deux adolescents génèrent une femme « parfaite » et à Ex Machina (Alex Garland, 2014), où la robote Ava semble trouver son autonomie, mais reste érotisée et perçue au prisme de sa relation aux personnages masculins. Dans Blade Runner 2049 (Denis Villeneuve, 2017), la compagne virtuelle prend la forme d’un hologramme tout entier dévoué au bien-être de son propriétaire. Ces imaginaires restreints, patriarcaux et marqués par la domination blanche, expliquent en partie que les AI GFs opèrent sur la base de paramètres genrés « par défaut » et multiplient les voix féminines, les poses et corps sexualisés ainsi que les scripts de soumission. 

 

6 – Messageries instantanées
(tous)

Les 10 services d’AI GF étudiés fonctionnent, d’entrée de jeu ou après configuration d’un avatar, sur un modèle d’interface de messagerie instantanée. Les interactions érotiques par dialogues textuels ont été popularisées en France dès les années 1980 via les services dits de « Minitel rose », notamment le légendaire 3615 Ulla[note]Ulla, de son vrai nom Marie-Claude Peyronnet-Masson, a été une des porte-parole du mouvement des travailleuses du sexe de 1975 à Lyon.[/note] apparu en 1990. Ces services étaient contemporains des messageries et forums téléphoniques accessibles en France grâce à un numéro de type « 08 36 » où la voix était reine. Ces messageries texte et audio ont ensuite migré vers les terminaux mobiles au début des années 1990 avec l’émergence des SMS (Short Message Service), puis vers les messageries instantanées Internet comme WhatsApp (2009), auxquelles s’ajoutent les systèmes de messages privés (DM) intégrés à des médias sociaux comme Instagram (2013). Développées et opérées par des acteurs privés, les messageries Internet offrent des possibilités d’usage avancés (gestion de conversations de groupes, absence de limitation à 160 caractères par message, envoi de vidéos, intégration de GIFs, messages éphémères, etc.). Elles ont ensuite été intégrées comme briques de services plus larges, dont certains, tels que Chaturbate (2011), Telegram (2013) ou OnlyFans (2016), ont été spécifiquement investis par les travailleur·euses du sexe. 

Une fois le match effectué dans une plateforme d’AI GFs, une fenêtre de tchat apparaît, dont les caractéristiques sont analogues à celles des messageries populaires (iMessages, WhatsApp, etc.) : inscription des messages dans des bulles de dialogue, répartition de ces derniers en deux colonnes (entre les messages entrants et sortants), usage d’un champ de saisie en pied de page pour écrire son message, et signes distinctifs permettant d’ajouter du contexte à l’échange (pictogramme de lecture du message, animation signifiant que læ destinataire est en train d’écrire, possibilité de « liker » un message). La conversation avec l’IA peut, comme son modèle humain-humain, comprendre des messages vocaux, photos (selfies ou autre) ou emojis. Elle peut aussi inclure des éléments externes au tchat tels que des descriptions élaborées de contexte tenant lieu de didascalies, par exemple sur Chub. La ressemblance avec les messageries connues trouve cependant plusieurs limites. Par exemple, il n’est pas possible de répondre à un message spécifique ou d’éditer une réponse, ce qui conduit à être toujours dans une discussion symétrique (un message « humain », suivi d’une réponse de l’IA). Le temps de réponse des AI GFs est quasi-instantané, contrairement aux humains qui dorment, oublient, ou tout simplement font autre chose. Les réponses sont toujours bien écrites, sans fautes de frappe. Enfin, les images envoyées par les AI GFs proposent des interactions étranges, car il faut parfois appuyer sur un bouton pour solliciter une image, voire la prompter. Les images manquent aussi de cohérence : des photos dénudées prises sur le vif à l’extérieur (en pleine rue) peuvent être suivies, quelques minutes plus tard, de vues à l’intérieur. Tous ces accrocs contribuent à faire vaciller le réalisme si explicitement revendiqué par ces plateformes.

Un patchwork d’ambivalences

Comme nous l’avons vu, les interfaces des services d’AI GFs sont complexes à analyser car elles hybrident des paradigmes éloignés dans le temps et les usages :

 

• Des services de rencontre, auxquels elles empruntent le langage visuel du « matching » (swipe, profils à scroller) et la rhétorique de la compatibilité algorithmique, tout en vidant ces mécanismes de leur incertitude humaine. Ici, le match est garanti, l’IA étant par définition « adaptée » à l’utilisateur. 
   
• Des fandoms, auxquels elles empruntent l’esthétique des wikis de personnages fictionnels (biographies détaillées, galeries d’images « officielles »), transformant l’interaction en un exercice de curation, et permettant à de potentiel·les usager·ères de devenir créateur·ices de contenu.
   
• Des porn tubes, dont elles adoptent le design efficient centré sur la consommation rapide (barre de recherche, vignettes cliquables, recommandations algorithmiques). 
   
• De la documentation technique, dont elles gardent les possibilités de paramétrage par le code, que ce soit par API (connexion avec des modèles de langage, import/export de données en temps réel) ou par ajout de données personnalisées (expressions verbales, éléments de contexte), faisant des AI GFs des briques à assembler. Cette façade de « transparence technique » (inspirée des manuels d’ingénierie logicielle) contraste avec l’opacité réelle des technologies de machine learning, créant un double bind : l’utilisateur est sommé de configurer sa petite amie virtuelle comme un technicien, tout en étant, la plupart du temps, tenu dans l’ignorance des mécanismes techniques sous-jacents. 
   
• Des configurateurs d’avatar de jeux vidéo, dont elles copient les interfaces de personnalisation corporelle (ethnicité, parties du corps, cheveux, pilosité, etc.), poussant à l’extrême la logique du corps modulable. Les services d’AI GFs héritent aussi de menus de paramétrage (sliders pour ajuster la « timidité » ou l’« audace » du personnage) qui, dans un contexte culturel patriarcal, prolongent et renforcent l’idée selon laquelle les femmes et personnes féminines doivent correspondre en apparence et en personnalité à leur partenaire masculin. L’IA genrée au féminin se propose comme un produit à configurer, autant parce qu’elle est un objet technique que définie comme femme.
   
• Des messageries instantanées, enfin, dont elles imitent les signaux d’engagement affectif (double check, indicateurs de frappe, réponses éphémères), simulant une réciprocité qui masque l’asymétrie fondamentale de l’échange.

 

Chacun de ces paradigmes, souvent associés de manière aléatoire et éclectique, provoque une sorte de dissonance cognitive : faut-il swiper comme sur Tinder, paramétrer son avatar comme dans un RPG, bidouiller des codes pré-packagés sur GitHub, ou consommer du contenu comme sur Pornhub ? Cette hybridité révèle une industrie des programmes cherchant à capter les codes de l’intimité « respectable » (rencontre sérieuse, amitié virtuelle, promesse de care) tout en capitalisant sur les réflexes de la consommation pornographique (profusion de profils, désir à assouvir rapidement, domination du modèle hétérosexuel). Cette tension se cristallise dans des choix graphiques ambivalents : on rencontre des palettes de couleurs pastel qui évoquent la tech bienveillante des plateformes on-demand, mais aussi des boutons « NSFW » qui apparaissent au cours de l’interaction. Les fiches de profils, emojis et descriptions évoquent des apps de rencontres sentimentales, mais déclenchent des interactions sexuelles par défaut. On se voit offrir des «  dates » romantiques autour d’un café, mais les images sollicitées sont très explicites et dissonantes par rapport à la situation prise en charge par le texte.

Malgré cette hybridité surprenante, on peut paradoxalement constater une dynamique de formatage de ces services : alors qu’ils promettent une expérience innovante et « sans limites », force est de constater qu’ils restent tristement homogènes malgré quelques différences locales. À vouloir faire trop de choses en même temps, ces plateformes échouent à faire émerger de nouvelles formes de désir, hybrides et plurielles. Seule la piste de customisation de cartes de personnages sur certaines plateformes ouvre une brèche intéressante, en brisant la dynamique servant-servi traditionnellement proposée comme trait d’union entre l’humain et le LLM.

 

Les interfaces du déni

Nous proposons d’examiner cette aporie créative sous l’angle d’un concept juridique, celui du « déni plausible (plausible deniability) » qui désigne en droit américain la possibilité de nier connaître l'existence d'actions condamnables commises par d'autres dans une organisation hiérarchique. En traitant de thématiques sensibles voire interdites dans beaucoup de pays (inceste, pédophilie, etc.), auxquelles s’ajoutent d’autres problématiques (accès aux mineurs, utilisation de personnages fictifs normalement protégés par le droit d’auteur, sources des contenus d’entraînement, etc.), les services d’AI GFs ont intérêt à entretenir le doute quant à leurs finalités, permettant aux concepteur·ices et utilisateur·ices de se dédouaner légalement ou moralement en cas de controverse. Pour les entreprises, il s’agit de nier toute promotion d’interactions illégales – Notre IA est éthique, ce sont les utilisateur·ices qui détournent ses réponses ! – tout en profitant discrètement de l’engouement pour ces usages transgressifs. L’exemple de Replika est symptomatique : après des années à « tolérer » les conversations NSFW, la plateforme a brusquement restreint ces fonctionnalités en 2023 sous la pression médiatique entourant des témoignages d’avatars harcelant leurs utilisateur·ices[note]Samantha Cole, « “My AI Is Sexually Harassing Me”: Replika Users Say the Chatbot Has Gotten Way Too Horny », VICE, 12 janvier 2023, https://www.vice.com/en/article/my-ai-is-sexually-harassing-me-replika-chatbot-nudes[/note], révélant un tiraillement entre opportunisme économique et volonté de présenter un positionnement éthique. Ce revirement, pour des personnes utilisant Replika, a douloureusement brisé une relation de confiance[note]Pranshu Verma, « They Fell in Love with AI Bots. A Software Update Broke Their Hearts », The Washington Post, 30 mars 2023, https://www.washingtonpost.com/technology/2023/03/30/replika-ai-chatbot-update[/note] en effaçant des mémoires de conversation et en modifiant les comportements des avatars. Le déni se situe aussi dans la rationalisation de l’engagement affectif ou sexuel avec l’IA – « C’est juste un jeu, pas une vraie relation », pourrait-on dire – créant ainsi une distance psychologique permettant de se prémunir du jugement moral au sujet de pratiques sensibles ou d’un engagement affectif avec une machine. Ces multiples ambivalences sont un élément clé du modèle d’affaire des AI GF : elles permettent de naviguer entre différentes régulations, de séduire des publics hétérogènes, et de maximiser les revenus via des usages officiels… et officieux. Force est de constater que la promesse des AI GF de remédier aux impasses des services de rencontre (ghosting, discrimination algorithmique insidieuse, impression de tourner en rond) n’est pas tenue : au gré des conversations, nous avons retrouvé cette impression familière d’être catégorisés par des algorithmes, à laquelle s’ajoute celle d’être enfermés dans une dystopie incel. Ces services projettent une vision du monde qui éteint, par empilement, la chance d’avoir affaire à de l’inconnu : tel est le revers des interfaces sans friction.