Cet article présente un cadre d'analyse et de comparaison du comportement de formation de réseaux sociaux des modèles linguistiques à grande échelle (MLE) avec la dynamique des réseaux humains. Dans des contextes synthétiques et réels (par exemple, les réseaux d'amitié, de communication et d'emploi), nous démontrons que les LLE reproduisent systématiquement des micro-principes fondamentaux tels que les connexions préférentielles, la fermeture du triangle et l'homogénéité, ainsi que des macro-principes tels que la structure communautaire et l'effet du petit monde. Il est à noter que l'importance relative de ces principes varie selon les contextes ; par exemple, les LLE favorisent l'homogénéité dans les réseaux d'amitié et l'hétérogénéité dans les contextes organisationnels, reflétant les schémas de mobilité sociale. Les résultats d'une enquête menée auprès de participants humains confirment un degré élevé de concordance entre les LLE et les participants humains dans les décisions de formation de liens. Cette étude démontre que les LLE peuvent être un outil puissant pour la simulation sociale et la génération de données synthétiques, tout en soulevant d'importantes questions sur les biais, l'équité et la conception des systèmes d'IA participant aux réseaux humains.
