Parfois, j’ai l’impression que les chatbots d’IA sont modelés sur les adolescents. Ils peuvent être très, très bons. Mais d’autres fois, ils racontent des mensonges. Ils inventent des choses et fabulent. Ils donnent des réponses avec assurance mais se trompent lourdement. Alors que la plupart d’entre nous savent qu’il ne faut pas s’adresser à des adolescents pour obtenir des informations et des conseils importants, nous nous fions à des IA tout aussi prévaricatrices.
- Demander des références et des sources
Pour éviter les erreurs, il est crucial de toujours demander des références et des sources lorsque vous interrogez une IA. ChatGPT, par exemple, s’améliore dans la citation des sources, surtout avec sa version premium offrant une capacité de recherche sur le web. Cependant, il ne fournit pas toujours ces sources spontanément. Lorsque vous faites des recherches, il est essentiel de demander – systématiquement – les sources des informations fournies. Ensuite, il faut vérifier ces sources et s’assurer qu’elles existent réellement. Un problème récurrent est que l’IA peut citer des références fabriquées, qui paraissent plausibles mais sont en réalité inventées de toutes pièces. Dans mon expérience, ChatGPT a parfois généré des noms d’auteurs et des titres d’articles inexistants pour des revues académiques authentiques. Imaginez l’ampleur du problème si l’on inclut ces fausses références dans un travail sans double vérification. Ainsi, demandez les sources, vérifiez-les avec diligence, et mettez l’IA devant ses erreurs si elle vous présente une information inventée.
Pour garantir la fiabilité des informations, il ne suffit pas de demander des sources ; il est également essentiel de confirmer leur authenticité. Cela permet de prévenir l’utilisation de sources inexistantes ou totalement fabriquées par l’IA. En vérifiant chaque source, vous augmentez considérablement la précision et la crédibilité des informations collectées. Par exemple, l’IA pourrait citer un article qui semble pertinent ; cependant, une simple recherche pourrait révéler que cette référence n’existe pas. Une vérification rigoureuse est donc indispensable pour éviter la désinformation.
- Dites à l’IA « montre ton travail »
Exiger de l’IA qu’elle montre son travail est une méthode efficace pour comprendre le processus par lequel elle aboutit à ses réponses. Dans une de mes expériences passées, j’ai demandé à ChatGPT de m’aider à trouver un garage mécanique en analysant des commentaires Google. L’outil a répondu en prétendant avoir analysé ces avis, mais en réalité, il avait utilisé les avis d’un site appelé Birdeye Reviews. En demandant à l’IA de « montrer son travail », j’ai pu découvrir cette divergence qui aurait pu mener à une mauvaise décision basée sur des informations erronées.
Analyser les étapes fournies par l’IA offre une perspective sur le raisonnement suivi par cette dernière pour générer les résultats. Par exemple, si l’IA affirme avoir consulté plusieurs sources, il est utile de demander des détails sur ces sources. Cela permet de confirmer si les données proviennent de références fiables ou non. Cette transparence aide à s’assurer que l’IA ne fabule pas les informations et base ses réponses sur des vérités vérifiables. En comparant les sources mentionnées, vous pouvez également déterminer si elles sont légitimes et utilisées adéquatement.
- Validation croisée des réponses d’une IA sur des questions connexes
La validation croisée des réponses sur des questions connexes est une approche efficace pour analyser la cohérence et la pertinence contextuelle des réponses fournies par une IA. Pour cela, il est conseillé de poser des questions complémentaires qui explorent le sujet en profondeur. Par exemple, si vous cherchez des informations sur les matériaux utilisés dans les pneus de voiture, commencez par demander « Quel matériau est utilisé dans les pneus de voiture ? ». Après avoir obtenu la réponse « le caoutchouc », approfondissez en demandant des précisions sur les types de caoutchouc, comme « Quel type de caoutchouc est utilisé dans les pneus de voiture ? » ou « Le vrai caoutchouc est-il encore utilisé dans les pneus de voiture ? ». Cela permet d’obtenir des réponses détaillées sur l’utilisation de différents matériaux tout en vérifiant la cohérence des informations fournies.
L’exploration approfondie du sujet permet non seulement de vérifier la cohérence des réponses mais aussi de former l’IA à rester dans le contexte de la sphère de connaissances recherchée. Plus vous posez de questions et approfondissez un sujet spécifique, plus vous augmentez les chances que l’IA fournisse des réponses précises et pertinentes. Par exemple, une série de questions sur les types de caoutchouc utilisés dans divers contextes (pneus de voitures, pneus de jouets, etc.) permet de vérifier si l’IA reste cohérente dans ses réponses. Cette méthode vous assure également que l’IA ne perd pas le fil des informations précédentes, offrant ainsi des résultats plus fiables.
- Poser des questions sur des événements récents ou des informations sensibles au facteur temps
La plupart des chatbots d’IA ont une date limite associée à leur base de connaissances, ce qui peut entraîner des informations obsolètes si les événements récents ne sont pas pris en compte. Par exemple, la version gratuite de ChatGPT a une date limite de connaissance fixée à octobre 2023, ce qui signifie que tout événement survenu après cette date ne sera pas connu de l’IA. Pour obtenir des informations plus précises et à jour, il est préférable d’utiliser des versions qui ont accès à des mises à jour régulières, comme ChatGPT Plus, capable de rechercher des informations actualisées sur le web.
En posant des questions sur des événements actuels, vous pouvez vérifier si l’IA dispose d’informations mises à jour. Par exemple, en demandant à ChatGPT de lister les pays membres de l’OTAN, vous pourriez remarquer une différence entre les réponses de la version gratuite et de la version premium. Cette dernière incluant des informations plus récentes, comme l’adhésion de la Suède à l’OTAN en mars 2024. Si vous utilisez uniquement la version gratuite, essayez de préciser que vous voulez des informations trouvées sur le web pour obtenir des réponses les plus à jour possible. Cette approche permet de déterminer l’étendue réelle des connaissances de l’IA et d’identifier les informations pouvant nécessiter une vérification supplémentaire.
- Posez des questions complémentaires et affinez votre requête de manière itérative
Poser des questions complémentaires et affiner votre requête de manière itérative est une stratégie efficace pour obtenir des réponses plus précises de l’IA. Commencez par une requête simple et ajoutez progressivement des détails spécifiques en fonction des réponses obtenues. Par exemple, si vous travaillez sur un projet lié au cloud computing, commencez par demander : « Pouvez-vous expliquer les différents types de services de cloud computing ? ». Cette question devrait générer une réponse couvrant des services comme la messagerie électronique, l’hébergement web et la gestion de la relation client. Si la réponse se concentre plutôt sur le SaaS, le PaaS et l’IaaS, poursuivez en précisant : « Expliquez les différents types de services de cloud computing en vous concentrant uniquement sur ceux qui entrent dans la catégorie SaaS ».
Cette méthode itérative permet non seulement d’affiner vos recherches mais aussi d’orienter l’IA vers des réponses de plus en plus précises. En ajoutant des précisions comme « Citez trois des services commerciaux les plus populaires dans chaque catégorie SaaS, ainsi que les forces et les faiblesses de chacun d’entre eux », vous obtenez une description détaillée ainsi qu’une comparaison des différents services. Dans mon expérience, cette approche donne souvent lieu à des réponses plus complètes et des tableaux comparatifs qui facilitent l’analyse. Ainsi, même si vous ne codez pas, vous pouvez utiliser cette stratégie pour toute recherche ou analyse d’informations, en posant des questions précises et en affinant vos requêtes jusqu’à obtenir les informations pertinentes et fiables.
En conclusion, ces cinq étapes visent à maximiser la fiabilité et la précision des réponses fournies par les chatbots d’IA. Malgré leurs capacités impressionnantes, ces outils peuvent parfois fournir des informations incorrectes ou trompeuses. En demandant des sources, en exigeant la démonstration du travail effectué, en validant les réponses de manière croisée, en posant des questions sur des événements récents et en affinant vos requêtes, vous pouvez minimiser les risques et obtenir des résultats plus fiables et précis. Ces méthodes permettent d’améliorer non seulement la qualité des informations obtenues mais également de renforcer la confiance dans l’utilisation des outils d’IA pour des projets variés.
