Pourquoi ChatGPT, Gemini et les autres IA ne donnent jamais exactement la même réponse ?

Me promenant un jour sur Twitter, j’ai vu une publication qui dévoilait le top 10 des meilleurs milieux de terrain du championnat anglais de football selon ChatGPT. Paul Scholes, milieu emblématique de Manchester United, n’était pas dans le top 5. J’ai décidé de reposer la question à ChatGPT et sa réponse met le joueur en première position. 

Ce cas, plusieurs personnes l’ont rencontré et le rencontrent au quotidien. Vous avez peut-être déjà posé la même question à plusieurs intelligences artificielles, ou même deux fois à la même, et obtenu des réponses différentes. Ce phénomène, souvent déroutant, n’est ni un bug ni un hasard. Il s’explique par le fonctionnement même des modèles d’IA générative, qui ne cherchent pas des réponses exactes, mais les construisent en temps réel.

Une IA ne “cherche” pas une réponse : elle la génère

Contrairement à un moteur de recherche classique, une IA comme ChatGPT ou Gemini ne va pas récupérer une réponse existante dans une base de données. Elle produit du texte mot par mot, en prédisant la suite la plus probable en fonction de votre question.

Ce processus repose sur des probabilités. Pour une même question, plusieurs formulations sont possibles, et l’IA peut choisir des chemins différents à chaque génération. C’est pour cela que deux réponses peuvent être légèrement différentes, même sans changer la question.

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Le moindre détail dans votre question change tout

Les IA sont extrêmement sensibles au langage. Une variation minime dans la formulation, un mot ajouté, un ton différent, un contexte implicite, peut modifier l’interprétation de la question.

Par exemple, demander “explique simplement” ou “donne une analyse détaillée” ne produira pas du tout le même résultat. Même l’ordre des mots ou une ambiguïté peut orienter l’IA vers une réponse différente.

Cela explique aussi pourquoi deux personnes posant “la même question” obtiennent en réalité des réponses différentes : leurs formulations ne sont jamais totalement identiques.

Chaque IA a sa “personnalité”

Toutes les IA ne sont pas construites de la même façon. OpenAI, Google ou Anthropic utilisent des données d’entraînement, des méthodes et des objectifs différents.

Résultat : chaque modèle développe une manière spécifique de répondre.

• Certaines IA privilégient la clarté et la structure
• D’autres favorisent la précision ou l’actualité
• D’autres encore adoptent un ton plus prudent ou analytique

Des comparaisons récentes montrent par exemple que certaines IA sont meilleures pour la rédaction, tandis que d’autres excellent dans la recherche ou les tâches techniques.

Des réponses influencées par des choix internes

Les entreprises qui développent ces IA définissent aussi des règles : ce qu’elles doivent dire, éviter ou nuancer. Cela inclut des filtres de sécurité, des choix éditoriaux et des priorités (fiabilité, neutralité, créativité…). Ces décisions influencent directement les réponses. Deux IA peuvent donc avoir accès à des informations similaires, mais choisir de les présenter différemment, voire d’en exclure certaines.

Un facteur clé : le niveau de créativité

Les modèles d’IA intègrent des paramètres qui contrôlent leur degré de variation. Plus ce niveau est élevé, plus les réponses seront variées et créatives. À l’inverse, un réglage plus faible produit des réponses plus prévisibles. 

Même sans intervention de l’utilisateur, ces paramètres internes expliquent pourquoi une IA ne répond jamais exactement de la même façon deux fois.

Pourquoi cela peut aussi poser problème ?

Cette variabilité n’est pas toujours anodine. Elle peut entraîner des incohérences, voire des erreurs. Certaines études montrent que les IA peuvent produire des réponses inexactes ou non vérifiées, surtout lorsqu’elles manquent d’informations fiables. C’est notamment ce que l’agentique vise à corriger en forçant l’IA à utiliser des outils fournis plutôt que de s’appuyer sur ses connaissances.

Des analyses récentes ont même mis en évidence que certains systèmes génèrent encore un volume important de réponses erronées, malgré des progrès constants. Le New York Times a prouvé à cet effet que Gemini continue de fournir des réponses erronées dans environ 10% des cas. Cela étant, les articles avec les titres tels que “…selon ChatGPT » ne peuvent pas être vérifiés.