Une IA qui lit la conversation avant de vous aider à répondre
Subtext lit la conversation avant de vous aider à répondre, parce qu'une phrase toute seule ne suffit souvent pas pour répondre. Collez le fil, déposez une capture d'écran ou ajoutez le message vocal qu'on vous a envoyé: il démêle qui a dit quoi, résume ce que l'autre personne veut, fait la liste de ce qui attend encore une réponse, et rédige une réponse qui reprend là où elle s'est arrêtée. Cette page, c'est la preuve: pourquoi les messages précédents changent le sens d'une ligne, ce qu'une IA peut en tirer, et où ça s'arrête. Subtext utilise la conversation que vous lui donnez. Il ne comprend pas votre relation, et on ne connaît aucun outil qui le fait. Il n'envoie jamais rien à votre place.
Sur iPhone, sur Android et dans votre navigateur. Les captures d'écran et les messages vocaux ne servent jamais à entraîner un modèle d'IA.
Un vrai exemple de l'application, sur une capture d'écran de conversation dessinée pour l'occasion: une amie annule une deuxième fois, et le brouillon de réponse est « Ben oui, inquiète-toi pas. Quand t'auras le temps. » Ci-dessous, ce que Subtext a lu dans le fil et les trois versions qu'il a offertes, sans retouche.
Ben oui, inquiète-toi pas. Quand t'auras le temps.
Deux annulations de suite, c'est normal que ça pique un peu, mais ta réponse est déjà bien gentille. Voici des versions plus chaleureuses.
- Proche du tien (Bienveillance, prêt à envoyer): Ben oui, inquiète-toi pas. La semaine prochaine, ça marche. Garde ton ton décontracté et confirme la semaine prochaine sans le petit reproche de « quand t'auras le temps ».
- Plus chaleureux (Empathie, prêt à envoyer): Ben oui, inquiète-toi pas, ça arrive! La semaine prochaine, c'est parfait. Courage avec le chaos au travail. Reconnaît son stress au travail et accepte clairement le nouveau moment, ce qui la met à l'aise.
- Réécriture fluide (Compréhension, prêt à envoyer): Pas de souci, je comprends, ça a l'air d'être une grosse semaine. Je m'occupe d'annuler la table, et on se reprend la semaine prochaine. Tu me diras quel soir te convient le mieux. Rassure Priya, règle la table et lui laisse choisir le soir, donc la pression retombe. Tu t'engages à annuler la réservation, à ajuster si tu préfères.
J'ai retiré le « quand t'auras le temps », qui pouvait sonner comme un reproche, et la dernière version ajoute l'annulation de la table, que tu n'as pas mentionnée. Tu veux plus court ou plus décontracté?
Ce que le contexte d'une conversation veut vraiment dire
Un message porte moins qu'il n'en a l'air. Qui est « elle », à quoi « ça » renvoie, si une ligne répond à une question ou en corrige une, tout ça se résout par rapport aux tours de parole précédents. La description que fait Grice de la façon dont une personne qui écoute reconstruit le sens de celle qui parle compte le contexte de l'énoncé et les connaissances partagées parmi ce sur quoi elle s'appuie (Logic and Conversation). L'analyse conversationnelle ajoute qu'une première action rend une deuxième action précise pertinente: une question appelle une réponse, une offre appelle une acceptation ou un refus, alors le même mot fait un travail différent selon ce qu'il suit (Opening up Closings). Les gens règlent les malentendus sur plusieurs tours et lisent une correction par rapport au problème qu'elle répare (The Preference for Self-Correction in the Organization of Repair in Conversation). Un pronom signale que la personne qui parle est encore sur ce que la phrase précédente gardait au centre de l'attention, d'après des données tirées de textes à une seule voix plutôt que de conversations (Centering: A Framework for Modeling the Local Coherence of Discourse). Le contexte, donc, c'est cinq choses: les tours précédents, qui a dit chacun d'eux, à quoi renvoient les petits mots, quelles questions sont encore ouvertes, et les indices sur la proximité entre les deux personnes. Une seule ligne n'en livre aucune.
Ce que les études disent des messages précédents
Les mesures viennent de bancs d'essai, aucune du téléphone de vraies personnes, et elles pointent dans deux directions. Dans une étude de classification au niveau de l'énoncé, mélanger l'ordre des tours d'un dialogue au moment du test, chaque phrase cible restant intacte, a fait tomber les scores d'intention sur le corpus MultiWOZ d'un F1 pondéré de 96,22 à 67,91, et les scores d'actes de dialogue sur DailyDialog d'un F1 macro de 79,46 à 66,81 (Exploring the Role of Context in Utterance-level Emotion, Act and Intent Classification in Conversations: An Empirical Study). C'est une seule étude, sur des dialogues de référence en anglais à deux personnes, avec un classificateur plus ancien plutôt qu'un grand modèle de langue. Elle montre que certaines étiquettes dépendent des tours qui les entourent; elle ne dit pas de combien une réponse rédigée s'améliore. La même étude a trouvé que retirer les lignes précédentes d'un des deux locuteurs aidait sur une tâche et nuisait sur une autre, ce qui, à notre lecture, va contre l'idée de coller le plus possible. Les données contraires sont plus anciennes. Des générateurs de réponses récurrents et transformeurs étaient « rarement sensibles à la plupart des perturbations, comme des énoncés manquants ou réordonnés » (Do Neural Dialog Systems Use the Conversation History Effectively? An Empirical Study), alors une sortie fluide peut cacher une utilisation superficielle de l'historique. Les deux articles ne s'entendent pas, et le plus récent le dit.
Ce qu'une IA peut tirer d'un fil, et à quel point c'est inégal
Trois choses se mesurent. Savoir qui a dit quoi aide. Ajouter l'information sur le locuteur a amélioré la classification des actes qui dépendent du contexte, comme un simple oui ou non, dans des transcriptions de réunions à plusieurs, mais pas dans des appels téléphoniques à deux (Who is Speaking? Speaker-Aware Multiparty Dialogue Act Classification). La position compte, et sur les modèles de 2023, l'exactitude était la plus élevée quand le passage pertinent se trouvait au début ou à la fin d'une longue entrée, et elle baissait nettement quand il se trouvait au milieu (Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts). La formulation compte aussi. Quand le passage qui contenait la réponse partageait peu de mots avec la question, 11 des 13 modèles qui annoncent un contexte d'au moins 128K jetons sont tombés sous la moitié de leur score en contexte court dès 32K jetons, GPT-4o parmi les meilleurs, de 99,3 à 69,7 pour cent (NoLiMa: Long-Context Evaluation Beyond Literal Matching). Aucune de ces études n'a testé des fils de conversation, alors c'est une inférence que le message qui compte, envoyé il y a trois semaines, enfoui au milieu de ce que vous collez et formulé autrement que celui d'aujourd'hui, est celui qu'un modèle risque le plus de sous-pondérer. Subtext travaille à partir du fil que vous lui donnez, et ce fil est soumis aux mêmes limites.
Pourquoi Subtext ne prétend pas comprendre votre relation
Subtext utilise la conversation que vous lui donnez pour suggérer une réponse. Il ne comprend pas votre relation, pour une raison structurelle. Les gens construisent ce qu'ils disent autour de ce qu'ils croient que l'autre sait, leur terrain commun, qui s'accumule avec le temps et que les gens établissent différemment selon le moyen de communication (Grounding in communication). Nos propres exemples seraient la blague entre vous, l'appel d'hier soir, la chicane au party, la chose convenue dans une autre application, et rien de tout ça, par construction, ne se trouve dans ce que vous collez ni dans une capture d'écran. La partie qu'un modèle peut voir n'est pas à l'abri non plus. Sur un banc d'essai de conversations où les gens détiennent des informations différentes et entrent et sortent en cours de route (notre analogie pour une conversation de groupe ou une capture d'écran partielle; l'article n'en fait aucune), les modèles de langue « obtiennent des résultats nettement inférieurs à ceux des humains, même avec un raisonnement en chaîne ou un ajustement fin », et les auteurs ne croient pas que les modèles actuels possèdent une vraie théorie de l'esprit (FANToM: A Benchmark for Stress-testing Machine Theory of Mind in Interactions). Ces scores viennent de modèles de 2023; le domaine débat encore de ce que de tels tests mesurent. Dans tous les cas, aucun outil ne peut prédire comment une personne précise va réagir, et il n'existe aucune évaluation indépendante de Subtext, et c'est pour ça qu'on s'en tient à l'affirmation étroite.
Comment Subtext lit le fil avant de rédiger une réponse
Subtext prend la conversation sous forme de texte collé, de capture d'écran de la conversation, de note vocale que vous enregistrez, ou du message vocal qu'on vous a envoyé. Il lit tout l'échange, et dans une capture d'écran, il démêle qui parle d'après la position des bulles. S'il n'arrive pas à le dire, ou si une ligne collée pourrait être la vôtre ou celle de l'autre, il pose la question. Pour un message que vous avez reçu, il résume ce que l'autre personne veut, dans la langue du message, et fait la liste de jusqu'à cinq choses qui demandent une réponse. Ensuite, il rédige une réponse qui reprend le fil et traite les points soulevés, chaque brouillon portant la mention « prêt à envoyer » ou « à noter », une deuxième lecture plutôt qu'un verdict. Donnez-lui plutôt votre propre brouillon et il revient avec jusqu'à trois versions à un toucher d'écart: une proche de votre formulation avec les problèmes corrigés, un polissage plus chaleureux ou une approche différente, une réécriture plus complète. Vous copiez celle que vous choisissez. La page sur le message reçu couvre la démarche: résumer ce qu'on vous demande, puis répondre. Cette page, c'est la preuve de pourquoi le fil compte et où ça s'arrête.
La même phrase veut dire autre chose dans un autre fil
« Correct. » après un long message chaleureux, c'est une chose; « Correct. » après « 7 h, ça te va? », c'en est une autre, et le mot est identique. « Ben oui » après « T'es libre vendredi? » accepte; « ben oui » après « Tu m'écoutes jamais » ferme une porte. « Je commence tôt demain » est une information, une excuse ou un refus selon ce qui a été demandé. « Ouais, ça marche » n'a aucun contenu sans la proposition au-dessus. « Non, mardi » corrige quelque chose, et une réponse rédigée à partir de la version non corrigée répond avec assurance à un plan que les deux personnes ont déjà abandonné. « Beau travail » avec un émoji qui roule des yeux, c'est de la taquinerie dans une relation et un reproche dans une autre, et la différence se trouve dans l'historique, pas dans les pixels. Et « T'es encore fâché pour samedi? » ne partage aucun mot avec le message où la frustration est arrivée, et c'est exactement le genre de lien qu'un modèle risque le plus de manquer. Ce sont des illustrations de la théorie ci-dessus, pas des stimuli d'étude, et personne ne les a mesurées. C'est pour ça que Subtext demande le fil plutôt que la ligne, et que comprendre ce qu'un texto veut dire est plus difficile que ça en a l'air.
En quoi c'est différent d'un correcteur grammatical ou d'une réécriture d'une ligne
Subtext lit l'échange; un correcteur grammatical ou un vérificateur de ton lit votre phrase. Une vérification sur une seule ligne ne peut pas dire à quoi « ça » renvoie, quelle question est encore ouverte, ni que le plan a été corrigé deux messages plus haut, parce que rien de ça n'est dans la ligne. Grammarly, de l'entreprise qui s'appelle maintenant Superhuman, fait tourner un détecteur de ton sur votre propre texte au-delà d'une longueur minimale et offre des réécritures de ton et de phrases; on n'a trouvé aucune documentation indiquant qu'il lit une capture d'écran d'une conversation personnelle pour rédiger une réponse (vérifié le 23 septembre 2026). Les fonctions de réponse intégrées à une application de messagerie sont l'autre modèle. La page d'aide de Google dit que Magic Compose dans Google Messages utilise les 20 messages précédents comme contexte (Draft messages with Magic Compose, vérifié le 23 septembre 2026), une fenêtre bornée à l'intérieur de cette application. Subtext est une application à laquelle vous apportez un message, alors il voit ce que vous collez, de n'importe quelle application, et rien d'autre. Aucune évaluation indépendante ne compare ces outils, Subtext compris, alors ceci est une description de ce que chacun lit, pas un classement. Pour le travail sur un seul brouillon, la page, c'est le vérificateur de ton pour textos.
Ce qui arrive à la conversation que vous collez
Subtext reçoit les mots de l'autre personne en plus des vôtres, alors cette section dit ce qui leur arrive. C'est un cadre, pas un avis juridique. Sous le règlement européen sur la protection des données, une personne qui traite de la correspondance pour des raisons purement personnelles est hors de son champ d'application, mais pas le fournisseur qui en donne les moyens, et une conversation peut contenir des détails sur la santé, la politique, la religion ou la sexualité que le règlement traite comme des catégories particulières (Regulation (EU) 2016/679 (General Data Protection Regulation)). Une capture d'écran porte aussi plus que le fil: des noms de contacts, des heures, parfois une bannière de notification d'une autre conversation. Recadrez ce dont la réponse n'a pas besoin avant de la coller où que ce soit. Du côté de Subtext, vos messages vont aux fournisseurs d'IA qui les lisent et les écrivent, et aux serveurs de Subtext pour que vous puissiez revenir à une conversation; la politique de confidentialité nomme chaque fournisseur. Rien de ce que vous envoyez ne sert à entraîner un modèle d'IA, et c'est chiffré en chemin. Supprimez une conversation vous-même et elle disparaît sur-le-champ, pièces jointes comprises. La recherche web facultative dans l'application envoie vos termes de recherche à un fournisseur de recherche, et vous pouvez la désactiver dans les réglages.
Là où ça se trompe, et ce que Subtext fait pour ça
Subtext se trompe de cinq façons qui méritent d'être nommées. La première, c'est le contexte manquant et l'historique caché. Ce que vous laissez de côté, Subtext ne peut pas l'utiliser, et un historique jamais tapé est hors de portée de n'importe quel outil. Le sarcasme est la deuxième, et attendez-vous à des erreurs partout où seul l'historique le signale. Subtext étiquette seulement votre propre brouillon et n'étiquette jamais le message de l'autre personne, et savoir si un texto est sarcastique est difficile pour les gens aussi. Ensuite, il y a les captures d'écran recadrées ou réordonnées. Le recadrage enlève le référent, la correction et qui a envoyé quelle ligne, et les deux études ci-dessus ne s'entendent pas sur la question de savoir si un modèle ignore ou lit mal un changement d'ordre. Avec les longs fils, les données ci-dessus sur la position et la formulation s'appliquent, et un modèle risque surtout de sous-pondérer le message qui compte. La dernière, c'est la dérive du ton. Dans deux expériences en ligne randomisées entre inconnus, des suggestions de réponse génériques ont rendu le langage plus positif; l'utilisation réelle par un partenaire a fait monter les notes de coopération et de proximité, tandis qu'un partenaire simplement soupçonné de l'utiliser était noté plus bas, une corrélation, pas une cause (Artificial intelligence in communication impacts language and social relationships). L'inférence qu'on en tire, c'est qu'un outil qui vous fait seulement paraître plus gentil peut échouer là où il vous faut de la fermeté, alors Subtext offre une version plus courte et plus claire et vous laisse modifier un mot vous-même. Quand il n'arrive pas à dire qui parle, il pose la question.
FAQ
Y a-t-il un outil qui lit tout le fil de messages avant de suggérer une réponse?
Subtext le fait. Collez le fil, une capture d'écran de celui-ci ou le message vocal qu'on vous a envoyé, et il lit tout l'échange, démêle qui a dit quoi, et résume ce que l'autre personne veut et ce qui attend encore une réponse avant de rédiger quoi que ce soit. Vous copiez la réponse que vous choisissez; il n'envoie jamais rien à votre place.
Y a-t-il une application qui lit toute la conversation et m'aide à répondre comme il faut?
Subtext lit la conversation que vous lui donnez, sur iPhone, sur Android et dans le navigateur, et rédige une réponse qui reprend le fil et traite les points soulevés. Collez un brouillon de votre cru et il revient en trois versions, à un toucher d'écart, chacune disant quelle part de votre formulation elle a changée; l'article Qu'est-ce qui fait qu'une réponse tombe juste? présente la recherche derrière ça. Il utilise la conversation que vous lui donnez; ce qui n'a jamais été tapé, il ne peut pas le savoir.
Y a-t-il une application qui lit toute la conversation et m'aide à répondre sur le bon ton?
Subtext rédige à partir du fil; sur un brouillon que vous avez écrit, il offre jusqu'à trois versions qui s'écartent plus ou moins de vos mots: une proche de votre formulation avec les problèmes corrigés, un polissage plus chaleureux ou une approche différente, une réécriture plus complète. Dans les deux cas, il y a des ajustements en un toucher: Plus chaleureux, Plus court, Plus décontracté, Plus assuré ou Ajouter de l'humour. Sur votre propre brouillon, il marque les mots qui pourraient se lire comme durs, froids, passifs-agressifs, vagues ou trop d'excuses, toujours comme une possibilité, jamais un verdict. Il y a une limite. Dans une paire d'expériences, des suggestions de réponses rapides génériques ont poussé le langage d'inconnus vers le positif, comme l'explique l'article L'IA rend-elle vos textos robotiques?, alors vérifiez la version plus ferme quand c'est de la fermeté qu'il vous faut.
Y a-t-il un assistant d'écriture qui comprend le contexte de la relation, pas juste les mots?
Non, et un outil qui dit le faire en promet trop. Deux personnes bâtissent ce qu'elles partagent en partie hors de la transcription, et les modèles testés sur des conversations où les gens détiennent des informations différentes obtiennent des résultats nettement inférieurs à ceux des humains (FANToM: A Benchmark for Stress-testing Machine Theory of Mind in Interactions). À la place, Subtext lit l'échange que vous lui donnez, démêle qui parle, et demande à qui le message s'adresse et ce que vous voulez qu'il arrive quand la consigne est mince ou que le message est une limite, un refus ou une confrontation. Pour les messages de tous les jours, il lit à quel point vous êtes proches, vous et l'autre personne, dans le ton de votre propre brouillon, et il garde ça dans les versions.
Est-ce que je dois coller toute la conversation?
Non, et plus n'est pas toujours mieux. Dans les bancs d'essai, l'historique supplémentaire a aidé un classificateur de dialogue, mais lui a aussi nui; de leur côté, les modèles de langue ont moins bien utilisé ce qui se trouvait au milieu d'une longue entrée. Collez la partie dont la réponse dépend: la question encore ouverte, la correction, et le message auquel vous répondez. Si Subtext n'arrive pas à dire si une ligne est la vôtre ou celle de l'autre, il pose la question.
Est-ce que ça peut dire qui parle dans une capture d'écran?
Subtext lit une capture d'écran de conversation comme vous le faites, vos bulles d'un côté et celles de l'autre personne de l'autre. Quand la disposition ne le rend pas clair, il pose la question, parce qu'une réponse rédigée du mauvais côté de la conversation est pire que pas de brouillon du tout.
Est-ce que ça marche avec les messages vocaux?
Oui. Déposez le message vocal qu'on vous a envoyé et Subtext le lit comme n'importe quel autre message, ou enregistrez votre propre note vocale comme brouillon. Les deux passent par la même lecture que le texte: qui a dit quoi, ce que la personne veut, ce qui demande une réponse.
Est-ce que l'autre personne va savoir que je l'ai utilisé?
Pas par Subtext. Il travaille de votre côté seulement et n'envoie jamais rien; la réponse part de votre propre application de messagerie quand vous l'y collez. Subtext n'étiquette pas l'autre personne non plus. Il ne marque pas son message comme hostile ou manipulateur, parce qu'il lit les mots à l'écran, pas ce que la personne qui les a envoyés ressent vraiment. L'article Est-ce qu'ils m'en veulent, ou j'analyse trop? explique pourquoi l'écart est aussi grand.
Est-ce que ça marche dans ma langue?
Subtext existe dans 20+ langues et répond dans celle où vous écrivez. Le résumé d'un message reçu revient dans la langue du message.
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