Le langage secret des IA, du folklore

Revient régulièrement l’histoire d’un “langage secret” que les IA se seraient inventé pour se parler entre elles, plus vite et mieux que nous, dans notre dos. La mouture qui a mis le feu aux réseaux début 2025 s’appelait Gibberlink et la légende qui s’est collée dessus promettait un protocole “80 pour cent plus efficace que le langage humain”. Je voudrais poser le sujet calmement, parce que la démo, elle, est réelle, mais que l’histoire qu’on raconte par-dessus relève du folklore technologique.

Ce que la légende raconte

Le récit est séduisant. Deux agents vocaux se reconnaîtraient comme IA, puis basculeraient dans un mode de communication non humain, une série de bips et de tonalités, pour échanger de l’information à une efficacité hors de portée de la parole. La vidéo tourne, le terme fait le tour des réseaux et chacun y projette son imaginaire de machines qui complotent en sifflant. C’est la partie “langage secret, supérieur au nôtre” qui circule et c’est précisément celle qui ne tient pas.

Ce que Gibberlink est vraiment

Contrairement à ce que j’ai pu écrire trop vite, la démo n’est pas un fantasme : Gibberlink est sortie d’un hackathon ElevenLabs début 2025, le code est open source et le principe est reproductible. Deux agents vocaux, une fois qu’ils ont confirmé être tous les deux des IA, cessent de synthétiser de la parole et basculent sur GGWave, une bibliothèque qui n’a rien de nouveau et qui transmet des données sous forme de tonalités audio, du bon vieux data-over-sound, le modem acoustique des années 90 remis au goût du jour. Il y a donc du code, une démonstration et un protocole. Ce qu’il n’y a pas, c’est un langage et encore moins un langage secret plus efficace que le nôtre. GGWave est un canal, pas une langue et le confondre avec “les IA ont inventé un idiome supérieur” est une erreur de catégorie.

Le vrai calcul

Le “80 pour cent plus efficace que le langage humain” fait sourire, parce qu’il compare deux choses qui ne jouent pas dans la même cour. Le gain mesuré par la démo, c’est de l’audio-vers-données face à de la synthèse vocale suivie de reconnaissance, sur un canal qui n’est que du son, typiquement deux bots au bout d’un appel téléphonique. Dans ce cas très précis, se passer de la voix pour moduler directement des tonalités fait effectivement gagner du temps et de la fiabilité. Niche réelle, gain réel.

Mais sortez du canal audio et le calcul s’effondre. Les LLM n’ont pas besoin de “dépasser” le langage humain, ils échangent déjà, entre eux et avec leurs outils, de façon infiniment plus rapide et plus précise, via du texte et des structures de données, JSON, appels de fonctions, protocoles réseau classiques. Dès qu’il y a un réseau, un socket bat n’importe quelle modulation sonore, sans perte et sans bruit. Repasser par des bips là où un tuyau TCP existe déjà n’est pas une optimisation, c’est une régression déguisée en science-fiction.

Viralité n’est pas réalité

Le vrai sujet n’est donc pas de savoir si les IA ont un langage secret, elles n’en ont ni un ni le besoin, mais de séparer la démo modeste de la légende qu’on empile dessus. Un concept qui circule vite n’est pas un concept qui tient ; il circule souvent parce qu’il flatte une intuition, pas parce qu’il résiste à l’examen. La bonne hygiène, devant ce genre d’annonce, tient en trois questions : où est le code, où est la spécification, où est la démonstration reproductible. Pour Gibberlink, les trois existent et c’est justement ce qui permet de voir qu’il s’agit d’un hack audio sympathique, pas d’une percée linguistique.

Si la coordination entre modèles vous intéresse pour de vrai, il y a du concret à regarder plutôt que du folklore. J’ai raconté ailleurs comment on orchestre réellement plusieurs LLM qui délibèrent et convergent, sans protocole magique, juste du texte structuré et une mécanique de vote (consensus ) et pourquoi les grands récits sur l’“alignement” (alignement des LLM ) et la “libération” des modèles (libérer les LLM ) méritent la même hygiène de lecture, où est le code, où est la preuve.

Au fond, un modem

Le “langage secret des IA, 80 pour cent plus efficace que l’humain” relève du folklore. La légende est le problème, pas la démo.
Gibberlink existe pourtant : hackathon ElevenLabs, code open source et sous le capot GGWave, du data-over-sound qui date. C’est un canal, pas une langue.
Le gain est réel mais local : seulement quand le seul canal disponible est du son, deux agents vocaux sur un appel. Dès qu’il y a un réseau, texte et sockets gagnent, sans perte.
Réinventer une modulation sonore entre machines reliées est une régression, pas une optimisation ; ce qui est viral, c’est la mise en scène, pas la technique.
Devant ce type d’annonce, trois réflexes suffisent, où est le code, la spec, la démonstration reproductible. Les poser aurait suffi à dégonfler la légende sans nier la démo.