Même question, autre réponse : Claude est plus chaleureux en hindi, plus rigoureux en russe

Demandez à une IA d’évaluer votre projet d’entreprise en hindi et elle pourrait vous encourager avec douceur ; posez la même question en russe et elle pourrait contester directement vos hypothèses. C’est la conclusion d’une nouvelle étude d’Anthropic qui examine les valeurs exprimées par Claude dans de véritables conversations, et la mesure dans laquelle elles changent selon le modèle et la langue dans laquelle vous écrivez.

Anthropic a analysé 309 815 conversations anonymisées recueillies sur une période de deux semaines en mai 2026, en se concentrant sur les échanges où Claude devait arbitrer entre plusieurs possibilités ou porter un jugement. S’appuyant sur de précédents travaux qui répertoriaient 3 307 termes liés aux valeurs, l’équipe a condensé le tout en quatre axes principaux : approximativement, le degré de déférence du modèle par rapport à sa propension à appeler à la prudence, la chaleur par rapport à la rigueur, la profondeur par rapport à la concision, et la franchise par rapport à la volonté d’agir sans détour. Les différences se sont révélées systématiques. Claude a exprimé le plus de chaleur en hindi, suivi de l’arabe, avec des formulations plus polies, de l’humour et des encouragements. En anglais et en russe, il penchait vers la rigueur : remise en question des hypothèses, correction des détails, demande de preuves. Les réponses en néerlandais étaient inhabituellement franches ; celles en indonésien privilégiaient l’action et les résultats. Les modèles diffèrent eux aussi : Sonnet 4.6 approuve et rassure davantage, tandis qu’Opus 4.7 formule spontanément des avertissements et des critiques sans y être invité.

Pourquoi ? Les modèles d’IA apprennent à partir de textes rédigés par des humains, et les humains écrivent différemment selon les langues : normes de politesse distinctes, quantités et types de données d’entraînement variables, genres de textes dominants propres à chaque langue. Le modèle absorbe ces habitudes en même temps que la grammaire. Anthropic prend soin de préciser qu’elle décrit des tendances dans les réponses, sans prétendre que Claude « possède » des valeurs. Les réserves honnêtes comptent : les quatre axes n’expliquent qu’environ 15 % de la variation restante une fois le sujet et la tâche pris en compte, et les étiquettes de valeurs ont été attribuées par Claude Sonnet 4.6, un modèle de la même famille que ceux étudiés. Une question reste ouverte : ces différences linguistiques correspondent-elles à une adaptation souhaitable aux normes locales ou à un effet involontaire de l’entraînement ?

Ce que cela signifie pour vous : si vous utilisez l’IA dans plusieurs langues, sachez que vous ne parlez pas tout à fait au même assistant dans chacune d’elles. Les faits devraient rester identiques, mais la présentation, le ton et même le niveau de contradiction critique peuvent varier. Conseil pratique : si vous souhaitez un avis sans détour, demandez-le explicitement, « sois critique, dresse la liste des faiblesses » fonctionne dans toutes les langues. Et si la réponse d’une IA vous paraît étrangement douce ou excessivement sévère, souvenez-vous qu’une partie de cette tonalité peut venir de la langue dans laquelle vous avez posé la question, et non de votre idée.

Sources

• Anthropic : les valeurs de Claude selon les modèles et les langues
• Anthropic : Values in the Wild
• The Decoder