Contrairement à nous, l’IA ne connaît pas le burn-out physique, mais elle peut dérailler de manière très humaine en étant trop convaincue par ses propres erreurs. Elle peut inventer des informations ou fournir des réponses erronées, un phénomène appelé hallucination. Même les géants du secteur, tels qu’Anthropic, Google ou OpenAI, travaillent activement pour limiter ces hallucinations, mais ne parviennent pas encore à l’éradiquer. Cependant, il est possible de réduire considérablement les risques en adoptant quelques bonnes pratiques pour guider l’IA et vérifier ses réponses.
Sommaire :
Exigez des sources fiables
Le premier réflexe pour limiter les erreurs consiste à demander systématiquement à l’IA de citer ses sources. Lorsque l’on aborde un sujet complexe ou que l’on n’a pas de connaissances approfondies, les hallucinations deviennent difficiles à repérer.
Utiliser un langage clair et neutre, tout en demandant des références précises, permet de renforcer la fiabilité des réponses. Par exemple, il est conseillé de demander que chaque affirmation soit accompagnée d’URLs provenant de sources reconnues et crédibles. Cette approche oblige l’IA à se baser sur des informations vérifiables plutôt que de générer des contenus approximatifs.
Dans ce cas, quand il n’y a aucune information crédible pour répondre à votre requête, elle est obligée d’avouer son ignorance, plutôt que de trouver une réponse quelconque.
Procédez étape par étape
Les assistants IA traitent d’énormes volumes d’informations, sans distinguer toujours l’avis d’un expert d’une simple opinion d’internaute. Pour obtenir des réponses plus fiables, il est efficace de demander à l’IA d’adopter le rôle d’un spécialiste dans le domaine concerné et de réfléchir de manière structurée, étape par étape.
Cette méthode encourage le modèle à analyser la question en profondeur, à hiérarchiser les sources et à fournir des réponses détaillées et contextualisées. En procédant ainsi, on augmente nettement la qualité des informations et on réduit le risque d’obtenir des affirmations incorrectes ou incomplètes.
Contredisez l’IA pour tester ses réponses
L’IA abonde souvent dans le sens de son utilisateur. C’est pourquoi il est conseillé de leur mentir. Cela permet d’avoir une réponse nuancée ou de déceler les mensonges de l’assistant.
Il est utile de confronter l’IA à des contradictions ou de lui poser des questions qui mettent en évidence les failles de son raisonnement. Par exemple, on peut lui demander d’expliquer pourquoi une affirmation pourrait ne pas être correcte, ou de comparer différents points de vue sur le même sujet. Cette technique permet à l’utilisateur d’obtenir une réponse plus nuancée et de détecter plus facilement les hallucinations potentielles.
En sollicitant l’IA de cette manière, elle est incitée à vérifier la cohérence de ses informations et à considérer plusieurs perspectives.
Fournissez des données fiables
Une méthode complémentaire consiste à connecter l’assistant IA à des bases de données triées sur le volet ou à des documents spécifiques. Cette approche, connue sous le nom de RAG (Retrieval-Augmented Generation), consiste à fournir à l’IA des sources fiables et à lui demander de formuler ses réponses à partir de ces documents. Ainsi, l’utilisateur garde le contrôle sur la qualité et la pertinence des informations, tout en réduisant les risques d’hallucinations. C’est d’ailleurs sur cette base que NotebookLM de Google connait du succès.
Bien que cette technique améliore la précision des réponses, elle n’élimine pas complètement le risque d’erreur, et il reste indispensable de vérifier les informations avant de les utiliser.
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