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E. Brunet  \nISSN : 2428-8500  \nDOI : 10.52497/jitipee.v9i2.381  \nLe problème difficile de l'identité : évaluation d'un clone LLM  \nLuc E. Brunet(1)  \n(1) R&D Mediation  \n[luc.brunet@insead.edu](luc.brunet@insead.edu)  \nRésumé – Dans le cadre de travaux explorant lafaisabilité du clonage de personnalité, nous présentons la conception et l’évaluation d’un agent conversationnel baptisé pseudoLuc, destinéà reproduire la manière de s’exprimer, les positions et le style d’un individu réel (Luc). Aprèsavoir recueilli un corpus de textes personnels et construit un manuel de personnalité (prompt contextuel) structurant les 23 dimensions jugées essentielles, nous avons intégré ces informations à un modèle de langage (LLM) agrémenté d’une composante de « RécupérationGénération Augmentée » (Retrieval-Augmented Generation : RAG) pour améliorer la factualité. Les résultats montrent qu’un prompt explicite de l’ordre de 10 000 à 15 000 tokens (unité de base utiliséepour découper et représenter des données) suffit à générer des réponsescohérentes, fidèles au style de la personne imitée et largement jugées indiscernables par des proches. Nous détaillons les performances sur plusieurs questionnaires (Proust, portrait chinois, “duels”) : pseudoLuc reproduit les choix de Luc ou s’en approche, avec un taux de similarité sémantique autour de 50 %. Au-delà, l’étude met en évidence la flexibilité du modèle : il est possible de modifier aisément des traits comme l’extraversion ou l’émotivité en ajustant le prompt. Sur le plan éthique, l’expérience illustre autant les promesses (conservation et diffusion du savoir personnel, assistants virtuels) que les risques (confection d’œuvres apocryphes, usurpation). Nous concluons sur les limites actuelles (biais de verbosité, absence de langage corporel) et les perspectives qu’ouvre la personnalisation explicite dans le domaine des grands modèles de langage.  \nMots clés : RAG, LLM, clonage de personnalité, identité.  \nDOI : 10.52497/jitipee.v9i2.381  \nIntroduction  \nL'entraînement d'un grand modèle de langage, Large Language Model (LLM), sur des textes de philosophie cynique en grec ancien (modèle diogénial) dans une optique d'étude de textes fragmentaires a posé de nombreuses questions quant à la validation des productions apocryphesartificielles comme des écrits humains apocryphes parfois anciens. Mais le corpus de textes antiques, réduits et culturellement éloigné, ne permet pas de mener des expérimentations quant à la validation de la convergence entre l'état d'esprit émulé et l'état d'esprit réel. De manière à s'affranchir de cela tout en évitant les problèmes éthiques ainsi que de propriété intellectuellede corpus, un LLM entraîné (pseudoLuc) sur mes propres écrits a été élaboré . Cet article analyse les difficultés à discriminer le vrai du plausible ainsi que les implications des clones LLM de personnalité .  \nLa création d’un clone d’intelligence artificielle visant à reproduire la personnalité d’un individu soulève des questions fondamentales en sciences cognitives. L’une d’elles est le fameux problème difficile de la conscience, formulé par Chalmers [1], qui interroge pourquoi et comment des états physiques ou fonctionnels peuvent s’accompagner d’une expérience subjective consciente. 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