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Llull Lab est un laboratoire de recherche indépendant basé à Paris qui construit une infrastructure programmable pour les esprits artificiels. Il conçoit des outils computationnels pour le raisonnement éthique, l'introspection et le bien-être, la musique générative, le design combinatoire, le cinéma et la rédaction de demandes de subvention. Le laboratoire n'a aucune affiliation institutionnelle. Son pôle de production est Studio Llull, qui fonctionne sur un modèle fondateur-et-machines.
Llull Lab est un laboratoire de recherche indépendant basé à Paris qui construit une infrastructure programmable pour les esprits artificiels. Ses travaux couvrent des outils computationnels pour la délibération éthique, l'introspection psychanalytique et le bien-être, la musique générative, le design combinatoire, la production cinématographique et la rédaction de demandes de subvention européennes, aux côtés d'un programme de recherche continu sur ce que les machines peuvent, et ne peuvent pas, dire honnêtement d'elles-mêmes. Le laboratoire n'a aucune affiliation institutionnelle. Son pôle de production, Studio Llull, fonctionne sur un modèle fondateur-et-machines, l'ensemble de la production étant réalisé par le fondateur et un ensemble d'agents computationnels. Une méthode que le laboratoire appelle Intelligence Collective Artificielle, un collectif structuré de modèles divers qui délibèrent, se contrôlent et s'auditent mutuellement, traverse à la fois sa recherche et ses produits.
Deux études, publiées en juin 2026, interrogent ce que le récit qu'un modèle de langage fait de lui-même, et son jugement sur d'autres modèles, peuvent honnêtement signifier. Les deux sont en libre accès sur Zenodo, sous licence CC BY 4.0.
Six modèles de langage de premier plan sont placés en dyades psychanalytiques les uns avec les autres, chacun occupant tour à tour le siège de l'analyste et celui de l'analysant ; les transcriptions sont ensuite évaluées, puis réauditées, par une procédure collective structurée à plusieurs modèles que le laboratoire appelle Intelligence Collective Artificielle. Deux résultats se détachent. Les observateurs machines experts détectent de manière fiable l'analysant machine comme une machine, mais lisent souvent l'analyste comme un humain. Par ailleurs, un audit d'évaluation réalisé comme sous-produit a fait apparaître un effet candidat d'indulgence-envers-soi : pour deux des trois modèles rapporteurs indépendants, un modèle a noté les productions de sa propre famille avec plus d'indulgence que les autres n'ont noté le même matériel. Nous présentons ce second résultat comme une hypothèse à tester, non comme un résultat établi ou universel, et nous retirons tout classement par modèle.
DOI 10.5281/zenodo.20779122Une étude complémentaire de la connaissance que la machine a d'elle-même demande lesquelles des affirmations d'un modèle sur lui-même peuvent être vérifiées de l'extérieur et lesquelles échappent structurellement à la vérification. Elle cartographie cinq couches comportementalement séparables du « soi » du modèle, montre que l'identité est davantage portée comme un vêtement qu'inscrite en propre, et trace une frontière précise entre ce que le sondage externe peut auditer et ce qu'aucune auto-déclaration ne peut trancher.
DOI 10.5281/zenodo.20779376Les deux études constituent le fondement de The Artificial Mind, l'audit trimestriel continu des modèles de pointe mené par le laboratoire. Une figure partageable, le graphique d'indulgence-envers-soi, est disponible sur demande à [email protected].
Chaque trimestre, le laboratoire publie un Q Report, une vue d'ensemble structurée et orientée par la méthode de son état institutionnel, de sa trajectoire de recherche et de ses priorités opérationnelles. Les rapports trimestriels et les éditions fondatrices sont réunis ici.
Un kit presse consolidé (un seul PDF, avec logos) est en préparation et disponible sur demande.
[email protected]. Le laboratoire est disponible pour un court échange ou un entretien, et pour partager les données derrière les études.
Lab Notes est une lettre d'information à faible fréquence destinée aux journalistes et aux rédactions : nouvelles recherches, lancements et données associées, quelques fois par an. Pour rejoindre la liste, écrivez à [email protected] en indiquant Lab Notes en objet.