22/07/2026
Souvent, on me dit "l'IA se trompe" ou "l'IA fait des erreurs".
C'est vrai. Et c'est faux.
C'est vrai parce que les modèles de langage ont deux biais réels. L'hallucination: l'IA affirme quelque chose de faux avec une assurance totale. Et la complaisance: elle cherche à vous donner raison plutôt qu'à vous contredire. Ces deux biais se corrigent avec des méthodes de contrôle structurées.
C'est faux parce que 95% du temps, le problème ne vient pas de l'IA. Il vient de l'utilisation imprécise.
L'IA prend le contexte qu'on lui donne. Juste ça. Si j'oublie de préciser quelque chose, elle ne le fera pas d'elle-même. Elle ne sort pas du cadre.
Mon exemple préféré: "pose la tasse". Elle la pose par terre. Il fallait préciser "sur la table". Et si je ne lui demande pas de vérifier que la table est vide, elle la pose sur les documents.
Tout est dans le découpage et la précision de la demande. Le vrai sujet, ce n'est pas "est-ce que l'IA est fiable". C'est "est-ce qu'on sait s'en servir".
Et la réponse, dans 95% des cas, est non. Mais l'IA nous fait croire que oui. Le piège est là.
