Divination by Prompt: LLM-Mediated Xuanxue on Chinese Social Media

Cet article présente une étude systématique par méthodes mixtes de la divination médiée par les LLM au sein de la culture Xuanxue en Chine, révélant comment les utilisateurs exploitent l'IA pour obtenir des orientations pragmatiques à travers l'ingénierie de requêtes collaborative et le biais de confirmation, tandis que les devins professionnels rejettent sa validité spirituelle, remodelant ainsi l'autorité divinatoire traditionnelle par des pratiques évolutives, répétables et coproduites.

L'essentiel

La vue d'ensemble : L'IA comme oracle numérique

Imaginez un monde où, au lieu de consulter un voyant dans une tente sombre ou de tirer les cartes du tarot, il vous suffit de taper une question dans un chatbot. C'est exactement ce qui se passe en Chine en ce moment. Les jeunes utilisent des modèles de langage étendus (LLM) — le même type d'IA qui rédige des essais et code des logiciels — pour interroger l'IA sur leur vie amoureuse, leur carrière et même leur chance dans les jeux vidéo.

Les chercheurs appellent cela le « Xuanxue médié par les LLM ». Le Xuanxue est un terme d'argot Internet tendance en Chine qui sert de grand parapluie couvrant tout, de l'astrologie ancienne à la mystique moderne. Cette étude est l'une des premières à examiner systématiquement comment les gens utilisent l'IA comme un oracle numérique.

Comment ça marche : Le « Prompt Engineer » est le nouveau devin

Autrefois, il fallait payer un maître pour lire votre destin. Aujourd'hui, c'est l'utilisateur qui fait le plus gros du travail. Considérez l'IA comme une toile très intelligente, mais très vierge. Elle ne connaît pas votre destin tant que vous ne lui dites pas comment le peindre.

• Le Prompt Magique : Les utilisateurs ne se contentent pas de demander : « Est-ce que je vais trouver un emploi ? ». Ils écrivent des instructions complexes comme : « Tu es un maître des anciens Huit piliers du destin. Voici mes données de naissance. Analyse mon parcours professionnel en utilisant les règles traditionnelles strictes. »
• Le Débogage Collaboratif : Si l'IA donne une réponse vague, les utilisateurs n'abandonnent pas. Ils agissent comme des ingénieurs logiciels « déboguant » la magie. Ils ajustent leurs questions, testent des formulations différentes ou demandent à l'IA de réessayer jusqu'à ce que la réponse semble « juste ».
• La Magie Open-Source : Sur les réseaux sociaux (plus précisément sur une application appelée Xiaohongshu, similaire à Instagram), les utilisateurs partagent leurs « prompts gagnants » gratuitement. C'est comme un livre de cuisine communautaire où chacun partage la recette exacte utilisée pour obtenir un résultat délicieux de l'IA.

Pourquoi font-ils cela ? Deux raisons principales

L'étude a révélé que les gens utilisent la divination par l'IA pour deux raisons principales, qui se chevauchent souvent :

1. La voie de la « Curiosité Tendances » : C'est gratuit, facile, et tout le monde en parle. C'est comme tester un nouveau défi de danse viral. Les gens posent des questions idiotes juste pour voir ce que l'IA va dire, traitant cela davantage comme un jeu amusant que comme un rituel sérieux.
2. La voie du « Soulagement de l'Anxiété » : Quand la vie devient effrayante (comme l'attente des résultats d'examens ou l'inquiétude après une rupture), les gens se tournent vers l'IA pour trouver du réconfort. Même s'ils ne croient pas totalement que l'IA est magique, elle agit comme une béquille psychologique. Elle les aide à se sentir moins seuls et leur donne un sentiment de contrôle dans un monde chaotique.

Y croient-ils ? L'illusion de l'« Exactitude »

Les chercheurs ont analysé plus de 23 000 commentaires et ont constaté que, parmi ceux qui ont un avis, la plupart pensent que l'IA est étonnamment précise. Mais pourquoi ?

• L'Effet Barnum (le tour du horoscope) : L'IA est excellente pour rédiger des affirmations vagues, flatteuses ou universellement compréhensibles (ex : « Vous avez un talent caché pour le leadership »). Les utilisateurs regardent ensuite leur propre vie et pensent : « Wow, c'est exactement moi ! ». Ils remplissent eux-mêmes les blancs.
• La Confirmation Rétrospective : Si l'IA dit quelque chose qui finit par se réaliser, les utilisateurs s'exclament : « Ça a marché ! ». Si elle se trompe, ils se rejettent généralement la faute en disant qu'ils ont posé la mauvaise question ou que « l'IA a juste besoin d'un meilleur prompt ». Ils blâment rarement le système lui-même.
• Le Débat sur l'« Esprit » : Les devins professionnels humains disent que l'IA est fausse car elle manque d'« énergie spirituelle » ou d'« âme ». Ils soutiennent que la vraie divination nécessite une connexion humaine qu'un ordinateur ne peut avoir. Cependant, de nombreux utilisateurs ignorent cela et veulent simplement une réponse rapide et peu coûteuse.

La Danse entre « Science et Magie »

L'une des découvertes les plus intéressantes est la façon dont les utilisateurs gèrent la contradiction entre « l'IA n'est que des mathématiques » et « l'IA peut prédire l'avenir ».

• L'excuse du « Big Data » : Certains utilisateurs disent : « Eh bien, l'IA a lu tout l'internet, donc elle connaît les schémas du destin humain ». Ils traitent la divination comme un problème mathématique.
• L'excuse du « La science s'arrête là où la magie commence » : D'autres disent : « La science ne peut pas tout expliquer, donc l'IA puise dans quelque chose de plus profond que la science n'a pas encore saisi ».
• Le Verdict : La plupart des gens sont à l'aise en vivant dans l'entre-deux. Ils traitent l'IA comme un outil de réflexion plutôt que comme une boule de cristal. Ils utilisent l'étiquette « science » pour que cela paraisse moderne et sûr, mais l'étiquette « magie » pour que cela paraisse significatif.

L'essentiel

Cet article soutient que l'utilisation de l'IA pour la divination n'est pas un signe que les gens perdent la tête ou que la technologie prend le contrôle. Au contraire, cela montre que la nature humaine est très adaptable.

Tout comme les gens utilisaient autrefois les feuilles de thé ou les cartes du tarot pour gérer leur anxiété et leur incertitude, ils utilisent maintenant des chatbots. La technologie a changé, mais le besoin humain de guidance, de réconfort et de sentiment de contrôle reste exactement le même. L'IA n'est que le nouveau réceptacle d'une habitude humaine ancestrale.

Ce que l'article ne prétend PAS :

• Il ne dit pas que l'IA peut réellement prédire l'avenir.
• Il ne suggère pas que cela constitue un traitement médical pour l'anxiété.
• Il ne prétend pas que cela remplacera entièrement les devins humains (en fait, les devins humains luttent en affirmant que l'IA manque d'« âme »).
• Il ne prédit pas comment cela changera la société à long terme, seulement comment cela se passe en ce moment.

Résumé technique

Résumé technique : La divination par le prompt : Le Xuanxue médiatisé par les LLM sur les réseaux sociaux chinois

Problématique
La prolifération rapide des modèles de langage de grande taille (LLM) a introduit une pratique culturelle inédite : l'utilisation de l'IA conversationnelle pour la divination. Bien que la « divination algorithmique » (par exemple, les applications de tarot ou d'astrologie en ligne) existe depuis l'ère du début d'Internet, l'avènement des LLM marque un changement méthodologique. Contrairement aux outils de voyance préprogrammés et basés sur des menus, les LLM permettent un dialogue fluide et multi-tour et une ingénierie de prompt sur mesure, créant ainsi un oracle hautement interactif et coproduit. Cet article étudie ce phénomène dans le contexte culturel spécifique du « Xuanxue » (玄学) sur les réseaux sociaux chinois. Le Xuanxue, qui était à l'origine une école métaphysique néo-taoïste, est devenu un terme générique natif du web désignant les pratiques mystiques et spirituelles (divination, astrologie, croyances populaires) qui ont connu une résurgence chez les jeunes Chinois comme source de réconfort et de connexion sociale. L'étude examine comment les utilisateurs interagissent avec les LLM à des fins divinatoires, comment ils construisent et évaluent l'autorité de ces lectures générées par l'IA, et comment cette pratique remodèle l'organisation sociale de la divination.

Méthodologie
L'étude emploie un design de méthodes mixtes pour analyser systématiquement le phénomène émergent de la divination médiatisée par les LLM :

1. Analyse des réseaux sociaux à grande échelle : Les auteurs ont extrait des données de Xiaohongshu (une plateforme majeure de réseaux sociaux chinois), en ciblant le mot-clé « DeepSeek Xuanxue ». Cette requête spécifique a été choisie pour capturer l'intersection de la popularité du LLM domestique DeepSeek et l'usage codé de « Xuanxue » pour éviter la censure de la plateforme concernant la « superstition ».

   • Corpus : Le jeu de données final comprenait 232 publications et 23 340 commentaires (y compris les réponses imbriquées) publiés jusqu'au 10 avril 2025.
   • Codage : Une approche hybride a été utilisée, s'appuyant sur DeepSeek-V3.1 comme codeur automatisé (choisi pour ses performances supérieures en traitement du langage naturel chinois) pour classer les commentaires selon trois dimensions : la Classification thématique (11 catégories), l'Orientation attitudinale (échelle de croyance en 5 points) et l'Échange de prompts (variable binaire pour le partage de prompts). Des codeurs humains ont validé un sous-ensemble de 224 commentaires, atteignant une haute fiabilité inter-juges (Kappa de Cohen > 0,90) et confirmant l'accord modéré à substantiel de l'IA (Kappa de Fleiss > 0,60).
   • Vérification longitudinale : Une phase complémentaire d'échantillonnage intentionnel (avril–décembre 2025) a sélectionné 25 publications à fort engagement et 192 commentaires pour valider la persistance des modèles.

2. Entretiens semi-directifs : Les auteurs ont mené 32 entretiens approfondis (30–45 minutes) avec deux groupes distincts :

   • Utilisateurs (n=26) : Individus ayant utilisé DeepSeek pour la divination ou participant activement à des discussions connexes.
   • Praticiens (n=6) : Divinateurs professionnels (Tarot, Bazi, etc.) ayant une certaine familiarité avec les outils de LLM.
   • Focus : Les entretiens ont exploré les habitudes d'utilisation, l'efficacité perçue, les perspectives comparatives (IA vs humain) et l'intégration des LLM dans les flux de travail professionnels.

Résultats clés

• Motivations pragmatiques et thèmes : Les utilisateurs consultent principalement les LLM pour des préoccupations pragmatiques plutôt que pour une enquête spirituelle abstraite. Les sujets les plus fréquents incluent la numérologie générale (Yijing, Bazi), les relations amoureuses, les résultats aux examens/études/emplois, et le gaming (spécifiquement les tirages « gacha »). Ces demandes correspondent aux principaux facteurs de stress de la jeunesse chinoise contemporaine, reflétant un désir de gérer l'incertitude dans des domaines à enjeux élevés.
• Voies de participation duales : L'engagement est porté par deux voies qui s'entrecroisent :
  1. Curiosité liée aux tendances : La visibilité virale et l'accès gratuit encouragent l'expérimentation. De nombreux utilisateurs abordent les LLM comme des outils ludiques et à faible barrière pour le divertissement ou le réconfort psychologique, sans croyance profonde dans le surnaturel.
  2. Anxiété liée aux événements : Des incertitudes spécifiques à enjeux élevés (ex: examens, crises relationnelles) poussent les utilisateurs à chercher de la clarté et un sentiment de contrôle, s'alignant sur les vues anthropologiques traditionnelles de la divination comme mécanisme d'adaptation.
• Ingénierie de prompt collaborative : Une caractéristique définissante est la culture du « raffinement collaboratif de prompt ». Les utilisateurs agissent activement en tant qu'ingénieurs de prompts, partageant, déboguant et affinant les modèles d'entrée pour optimiser les résultats. Cela transforme les utilisateurs de simples observateurs passifs en co-producteurs actifs de l'oracle.
• Efficacité perçue et vérification :
  • Biais positif : Parmi les utilisateurs exprimant une position claire, l'efficacité perçue penche vers le positif. L'« exactitude » est souvent justifiée par l'adéquation biographique et la confirmation rétrospective (effet Barnum et biais de confirmation).
  • Pratiques de vérification : Les utilisateurs emploient des stratégies de vérification rigoureuses, notamment des essais répétés (vérification de la cohérence entre les sessions) et la comparaison entre modèles (triangulation des résultats entre DeepSeek, Gemini, ChatGPT, etc.).
  • Scepticisme professionnel : Les divinateurs humains rejettent largement les LLM, arguant qu'ils manquent de la « puissance spirituelle » ou de l'« énergie » nécessaire (engagement ontologique) et les considérant comme des outils de travail de frontières économiques. Ils critiquent souvent l'incapacité des LLM à effectuer des tâches fondamentales comme le calcul précis du pai pan.
• Tension épistémologique : Les utilisateurs naviguent dans un espace complexe entre cadres scientifiques et métaphysiques. Certains présentent la divination par LLM comme « scientifique » (algorithmique, big data) pour la légitimer, tandis que d'autres affirment que « le point final de la science est le Xuanxue », positionnant la métaphysique comme supérieure à la compréhension scientifique actuelle. La plupart des utilisateurs tolèrent cette ambiguïté, traitant la pratique comme un outil flexible d'interprétation.

Contributions clés

1. Documentation systématique : Cet article constitue l'une des premières études systématiques de la divination médiatisée par les LLM, documentant les mécanismes spécifiques par lesquels les utilisateurs interagissent avec l'IA générative à des fins spirituelles dans le contexte chinois.
2. Intégration théorique : Il fait le pont entre les théories anthropologiques de la divination (fonctions instrumentales vs non instrumentales, approches cognitivo-évolutives) et les études d'interaction humain-IA. Il soutient que la divination par LLM préserve les fonctions épistémiques et sociales centrales de la pratique traditionnelle tout en transformant fondamentalement son organisation sociale.
3. Changement d'autorité : L'étude met en lumière un déplacement de l'autorité divinatoire des praticiens spécialisés vers des communautés d'utilisateurs en réseau. Les capacités de coût nul, de répétabilité et de personnalisation par prompt permettent aux utilisateurs de coproduire l'oracle, défiant le monopole des experts humains.
4. Vérification à l'ère de l'IA : Elle identifie de nouvelles stratégies de vérification propres au contexte des LLM, telles que la triangulation entre modèles et le débogage itératif de prompts, qui servent de pratiques quotidiennes pour évaluer la crédibilité de systèmes d'IA opaques.

Signification et affirmations
L'article affirme que la divination par LLM n'est pas simplement une nouveauté, mais une adaptation durable d'une stratégie instrumentale cognitive aux nouvelles technologies de médiation. Il démontre que :

• Continuité : Malgré le substrat technologique, la logique de base demeure : les utilisateurs consultent ces systèmes dans des conditions d'incertitude et accordent à leurs résultats une véritable valeur épistémique basée sur l'efficacité instrumentale perçue.
• Transformation : La technologie remodèle la façon dont l'autorité divinatoire est construite. L'autorité ne découle plus uniquement de la « puissance spirituelle » du praticien, mais est distribuée à travers la capacité de la communauté à concevoir des prompts et à vérifier les résultats entre plusieurs modèles.
• Impact psychologique et sociétal : La pratique offre un soutien émotionnel à faible coût et un sentiment de contrôle, mais introduit des vulnérabilités face aux biais psychologiques bien documentés (effet Barnum, biais de confirmation) et peut normaliser l'externalisation de décisions cruciales à des systèmes automatisés.
• Fluidité épistémologique : Les utilisateurs n'adhèrent pas strictement à un binaire « science contre superstition », mais exploitent un cadre épistémologique flexible où les sorties de l'IA sont légitimées par l'autorité algorithmique et la résonance métaphysique, selon le contexte.

Les auteurs concluent que si la divination par LLM conserve le noyau fonctionnel des pratiques traditionnelles, elle introduit une scalabilité et une répétabilité qui altèrent fondamentalement la dynamique de confiance, de vérification et d'autorité dans les pratiques spirituelles. L'étude appelle à des recherches longitudinales et transculturelles futures pour comprendre les conséquences comportementales à long terme de ce phénomène émergent.