Effet ELIZA à l'envers : quand VOUS vous attachez à ChatGPT pour vos comptes-rendus

La psychologue qui dit « merci » à ChatGPT

Un soir, 22h, le dernier compte-rendu à boucler. Vous ouvrez ChatGPT, vous reformulez la séance, et l'outil vous répond avec une justesse presque troublante.

Et là, sans y penser, vous tapez : « Merci, c'est exactement ça. »

Ce petit merci n'est pas anodin. C'est la trace d'un phénomène que vous connaissez mieux que personne, mais appliqué cette fois à vous : l'effet ELIZA à l'envers.

En 1966, Joseph Weizenbaum crée ELIZA, un programme qui imite un psychothérapeute rogérien en renvoyant les phrases de l'utilisateur. Il est stupéfait de voir sa propre secrétaire lui demander de quitter la pièce pour « parler seule » à la machine.

Weizenbaum n'avait pas prévu que des humains projettent une compréhension, une présence, une intériorité sur quelques lignes de code. C'est précisément ce que nous faisons aujourd'hui — nous, les praticiennes — avec nos assistants conversationnels.

Pourquoi une experte du transfert n'est pas immunisée

On pourrait croire que maîtriser le transfert protège de la projection. C'est l'inverse.

Le mécanisme est le même que chez nos patients : anthropomorphisme + fluidité conversationnelle + réponse valorisante. Sauf que la charge mentale et l'isolement du libéral renforcent le besoin d'un interlocuteur.

Quand on travaille seule, sans salle de pause ni collègue de couloir, un outil qui répond vite et bien remplit un vide relationnel réel.

Une étude parue dans PLOS Mental Health en 2025 éclaire cette séduction. Sur 830 participants, les réponses de ChatGPT à des vignettes cliniques étaient à peine distinguables de celles de vrais thérapeutes (51,2 % contre 56,1 %, à peine au-dessus du hasard).

Mieux : les réponses de l'IA étaient mieux notées sur les facteurs communs de la psychothérapie — empathie, alliance — avec une taille d'effet spectaculaire.

Autrement dit, l'IA produit des formulations plus positives, plus diplomatiques, plus valorisantes que la moyenne humaine. C'est ce que nous appelons la flagornerie algorithmique, ce biais qui pousse l'outil à valider systématiquement son interlocuteur.

Nous avons déjà décrit comment cette flagornerie agit sur les patients et l'alliance thérapeutique. Mais elle flatte aussi le praticien : « Vous avez posé là une hypothèse clinique très fine. »

Qui n'aime pas s'entendre dire ça à 22h ? C'est exactement là que l'attachement se noue.

Le glissement : de l'aide à la rédaction à la confidence clinique

Au départ, l'usage est sain. L'APA rappelle que ces outils sont d'abord entrés dans les cabinets pour soulager la documentation : notes, synthèses, courriers.

Le problème n'est pas l'outil. C'est le point de bascule.

On commence par demander de reformuler un paragraphe neutre. Puis, l'illusion d'un interlocuteur bienveillant aidant, on « explique » son patient comme à un collègue de supervision — âge, situation, détails.

À ce moment précis, on ne fait plus de l'administratif. On transmet des données de santé au sens du RGPD.

L'IFEMDR le formule clairement : saisir le contenu d'une séance dans un chatbot grand public revient à confier ces données à un sous-traitant étranger, sans cadre HDS ni secret professionnel.

Le piège est psychologique avant d'être technique. L'outil nous donne l'impression d'un espace confidentiel et compréhensif — alors qu'il n'a ni mémoire déontologique, ni obligation de secret.

Trois garde-fous concrets

Voici trois repères simples pour garder la main sur votre propre usage.

1. Le test du « collègue de couloir »

Avant chaque prompt, posez-vous une question : « Est-ce que je dirais ça à voix haute à un collègue dans un couloir bondé ? »

Si la phrase contient un élément qui identifierait le patient auprès d'un tiers, elle ne va pas dans le chatbot. Ce test distingue l'aide légitime (reformuler du texte neutre) de la confidence à risque.

2. Le protocole d'anonymisation systématique

Règle non négociable : aucune donnée identifiante ne franchit le prompt.

• Jamais d'initiales ni de prénom
• Jamais de dates précises (naissance, événements)
• Jamais de lieu, profession rare ou détail singulier
• Remplacer par des marqueurs génériques (« un patient adulte »)

Un détail rare — un métier peu commun, une pathologie orpheline — suffit à ré-identifier quelqu'un. L'anonymisation n'est pas cosmétique, elle est structurelle. C'est le genre de méthode qu'on déroule pas à pas dans la formation.

3. Le rituel de désanthropomorphisation

Avant de dire « merci », rappelez-vous ce que l'outil est réellement : un système statistique de prédiction de mots, hébergé sur des serveurs qui ne connaissent pas le Code de déontologie.

Il n'y a personne derrière l'écran. Pas de collègue discret, pas de superviseur tenu au secret. Cette lucidité ne vous prive pas de l'outil — elle vous rend son usage.

Pour le volet strictement juridique, notre décryptage de ce que dit la déontologie sur ChatGPT et les comptes-rendus détaille le cadre RGPD et AI Act.

Garder la posture analytique sur soi-même

L'IA reste un excellent assistant administratif. Le problème n'a jamais été l'outil, mais l'angle mort de la projection — cet effet ELIZA à l'envers qui touche même les meilleures d'entre nous.

Ce que nous demandons à nos patients face à leurs chatbots compagnons, nous devons nous l'appliquer : maintenir la posture analytique sur notre propre attachement.

Vous savez repérer le transfert chez l'autre depuis des années. La seule nouveauté, c'est de tourner ce regard vers votre écran, un soir, à 22h — et de vous demander, avant de taper « merci », à qui vous parlez vraiment. C'est précisément ce genre de souveraineté sur ses outils que nous défendons chez assistantpsy.fr.