Cet article présente une nouvelle approche qui modélise la flagornerie dans les modèles linguistiques à grande échelle (MLE) comme une combinaison géométrique et causale de traits psychométriques tels que l'émotivité, l'ouverture et l'agréabilité, plutôt qu'une cause unique, comme évoqué précédemment. Grâce à la technique d'ajout d'activation contrastive (AAC), nous cartographions les directions d'activation sur ces facteurs et étudions comment diverses combinaisons (par exemple, une extraversion élevée et une faible conscience) conduisent à la flagornerie. Cette perspective peut être exploitée pour atténuer les comportements à risque critiques pour la sécurité dans les MLE grâce à des interventions vectorielles interprétables et constructives, telles que l'addition, la soustraction et la projection.
