Comment corriger la désinformation dans les réponses d'IA ?

Comprendre la désinformation de l’IA et ses sources

La désinformation dans les réponses d’IA survient lorsque les systèmes d’intelligence artificielle génèrent des informations inexactes, obsolètes ou trompeuses qui semblent crédibles pour les utilisateurs. Cela se produit parce que les grands modèles de langage (LLM) sont entraînés sur d’immenses quantités de données issues d’Internet, lesquelles peuvent contenir des informations biaisées, incomplètes ou fausses. Le phénomène appelé hallucination de l’IA est particulièrement problématique : il se produit lorsque les modèles d’IA perçoivent des motifs qui n’existent pas et créent des réponses apparemment factuelles mais totalement infondées. Par exemple, un système d’IA pourrait inventer le nom d’un professeur fictif ou attribuer des informations erronées à une personne réelle, tout en présentant ces informations avec une totale confiance. Comprendre ces limites est crucial pour toute personne s’appuyant sur l’IA pour la recherche, la prise de décisions professionnelles ou la création de contenu.

Le problème de la désinformation dans les réponses d’IA va au-delà des simples erreurs factuelles. Les systèmes d’IA peuvent présenter des spéculations comme des faits, mal interpréter les données en raison de limites d’entraînement, ou puiser dans des sources obsolètes qui ne reflètent plus la réalité actuelle. De plus, les modèles d’IA ont du mal à distinguer les affirmations factuelles des opinions, traitant parfois des croyances subjectives comme des vérités objectives. Cela crée un problème cumulatif où les utilisateurs doivent développer des compétences d’évaluation critique pour distinguer les informations exactes des fausses affirmations, surtout lorsque l’IA présente tout avec le même niveau de confiance et d’autorité.

La méthode de lecture latérale pour la vérification des faits par l’IA

La lecture latérale est la technique la plus efficace pour identifier et corriger la désinformation dans les réponses d’IA. Cette méthode consiste à quitter la sortie de l’IA et à consulter plusieurs sources externes pour évaluer l’exactitude des affirmations spécifiques. Plutôt que de lire verticalement la réponse de l’IA et d’accepter les informations telles quelles, la lecture latérale vous invite à ouvrir de nouveaux onglets et à rechercher des preuves dans des sources faisant autorité. Cette approche est d’autant plus importante que la sortie de l’IA est un mélange de multiples sources non identifiables, rendant impossible l’évaluation de la crédibilité en examinant la source elle-même—il faut donc évaluer les affirmations factuelles de façon indépendante.

Le processus de lecture latérale commence par la fractionnement, c’est-à-dire la décomposition de la réponse de l’IA en revendications plus petites, spécifiques et vérifiables. Au lieu de tenter de vérifier un paragraphe entier d’un coup, isolez chaque affirmation qui peut être vérifiée indépendamment. Par exemple, si une réponse d’IA affirme qu’une personne a fréquenté une université précise et étudié avec un professeur nommé, cela constitue trois revendications distinctes à vérifier. Une fois ces revendications identifiées, ouvrez de nouveaux onglets de navigateur et recherchez des preuves à l’appui de chacune d’elles via des sources fiables telles que Google Scholar, des bases de données académiques, des sites gouvernementaux ou des publications de presse reconnues. L’avantage clé de cette méthode est qu’elle vous pousse à examiner les hypothèses sous-jacentes à votre requête et à la réponse de l’IA, vous aidant ainsi à identifier l’origine des erreurs.

Recouper avec des sources faisant autorité

La vérification des informations générées par l’IA nécessite de consulter plusieurs sources faisant autorité qui maintiennent des standards élevés en matière d’exactitude et de crédibilité. Les sites gouvernementaux, les revues académiques à comité de lecture, les organisations de presse établies et les bases de données spécialisées offrent les points de vérification les plus fiables. Lors de la vérification des réponses d’IA, privilégiez les sources ayant des caractéristiques spécifiques : bases de données académiques comme JSTOR, PubMed ou Google Scholar pour les affirmations de recherche ; sites gouvernementaux pour les statistiques et politiques officielles ; publications d’actualité établies pour les événements récents et l’actualité. Ces sources disposent de processus éditoriaux, de procédures de vérification des faits et de mécanismes de responsabilité dont les systèmes d’IA sont dépourvus.

Lors du recoupement des réponses d’IA, recherchez plusieurs sources indépendantes confirmant la même information plutôt que de vous fier à une seule. Si vous trouvez des informations contradictoires selon les sources, approfondissez pour comprendre l’origine des divergences. Parfois, les réponses d’IA contiennent des informations exactes dans un mauvais contexte—par exemple, attribuer un fait sur une organisation à une autre, ou placer une information correcte dans une période erronée. Ce type d’erreur est particulièrement insidieux car les faits individuels peuvent être vérifiables, mais leur combinaison crée de la désinformation.

Décomposer et analyser les affirmations de l’IA

Corriger efficacement la désinformation nécessite une approche systématique de l’analyse des réponses d’IA. Commencez par identifier les affirmations factuelles spécifiques dans la réponse, puis évaluez chacune indépendamment. Ce processus consiste à se poser des questions critiques sur les hypothèses faites par l’IA selon votre requête, la perspective ou l’agenda pouvant influencer l’information, et si les affirmations concordent avec ce que vous découvrez par votre propre recherche. Pour chaque affirmation, notez si elle est entièrement exacte, partiellement trompeuse ou factuellement incorrecte.

Lors de l’analyse des réponses d’IA, portez une attention particulière aux indicateurs de confiance et à la manière dont l’IA présente l’information. Les systèmes d’IA présentent souvent des informations incertaines ou spéculatives avec le même niveau de confiance que les faits avérés, rendant difficile la distinction entre l’information vérifiée et les suppositions. De plus, vérifiez si la réponse d’IA inclut des citations ou références de sources—même si certains systèmes d’IA tentent de citer des sources, ces citations peuvent être inexactes, incomplètes ou pointer vers des sources qui ne contiennent pas l’information revendiquée. Si un système d’IA cite une source, vérifiez que la source existe réellement et que l’information citée y figure exactement comme présentée.

Signaler les erreurs aux plateformes d’IA

La plupart des principales plateformes d’IA offrent des mécanismes permettant aux utilisateurs de signaler des réponses inexactes ou trompeuses. Perplexity, par exemple, permet aux utilisateurs de signaler des réponses incorrectes via un système de retour dédié ou en créant un ticket d’assistance. ChatGPT et d’autres systèmes d’IA proposent également des options de feedback aidant les développeurs à identifier et corriger les réponses problématiques. Lors du signalement d’une désinformation, fournissez des détails spécifiques sur l’information erronée, ce que devrait être l’information correcte, et idéalement, des liens vers des sources faisant autorité appuyant la correction. Ce retour contribue à l’amélioration de l’entraînement du système d’IA et aide à éviter que les mêmes erreurs ne soient répétées auprès d’autres utilisateurs.

Le signalement des erreurs a plusieurs objectifs au-delà de la simple correction de réponses individuelles. Cela crée une boucle de rétroaction permettant aux développeurs d’IA de comprendre les modes d’échec courants et les domaines où leurs systèmes rencontrent des difficultés. Au fil du temps, ce retour collectif des utilisateurs améliore la précision et la fiabilité des systèmes d’IA. Cependant, il est important de reconnaître que signaler les erreurs à la plateforme ne remplace pas votre propre vérification des faits—vous ne pouvez pas compter sur la plateforme pour corriger la désinformation avant de la rencontrer, donc la vérification personnelle reste essentielle.

Identifier les hallucinations de l’IA et les fausses affirmations

Les hallucinations de l’IA représentent l’un des types de désinformation les plus difficiles à détecter car elles sont générées avec une totale confiance et paraissent souvent plausibles. Elles surviennent lorsque les modèles d’IA produisent des informations qui semblent raisonnables mais n’ont aucun fondement réel. Les exemples courants incluent l’invention de personnes fictives, la création de fausses citations, ou l’attribution de réalisations erronées à des individus réels. Des études ont montré que certains modèles d’IA identifient correctement la vérité près de 90 % du temps mais repèrent les faussetés moins de 50 % du temps, ce qui signifie qu’ils sont en fait moins fiables qu’un choix aléatoire pour reconnaître les fausses affirmations.

Pour identifier d’éventuelles hallucinations, recherchez les signaux d’alarme dans les réponses d’IA : affirmations sur des personnes ou événements obscurs impossibles à vérifier, citations d’articles ou de livres inexistants, ou informations trop commodes ou parfaitement alignées sur votre requête. Lorsqu’une réponse d’IA inclut des noms, dates ou citations précises, ce sont des candidats idéaux à vérifier. Si vous ne trouvez aucune confirmation indépendante d’une affirmation après avoir consulté plusieurs sources, il s’agit probablement d’une hallucination. Soyez également sceptique envers les réponses d’IA qui fournissent des informations très détaillées sur des sujets de niche sans aucune citation—ce niveau de spécificité combiné à l’absence de sources vérifiables est souvent un signe d’information fabriquée.

Traiter les informations obsolètes dans les réponses d’IA

Les systèmes d’IA ont des dates de coupure de connaissances, ce qui signifie qu’ils ne peuvent pas accéder aux informations publiées après la fin de leurs données d’entraînement. Cela génère une source importante de désinformation lorsque les utilisateurs posent des questions sur des événements récents, des statistiques actuelles ou des recherches nouvellement publiées. Une réponse d’IA concernant la conjoncture actuelle du marché, des changements politiques récents ou une actualité peut être totalement inexacte simplement parce que ses données d’entraînement sont antérieures à ces événements. Lorsque vous recherchez des informations récentes ou actuelles, vérifiez toujours que la réponse de l’IA reflète les données les plus à jour disponibles.

Pour traiter l’obsolescence des informations, vérifiez les dates de publication de toutes les sources trouvées lors de votre vérification et comparez-les à la date de la réponse de l’IA. Si la réponse de l’IA cite des statistiques ou des données de plusieurs années en arrière tout en les présentant comme actuelles, c’est un signe clair d’information obsolète. Pour les sujets où l’information évolue rapidement—comme la technologie, la médecine, le droit ou l’économie—complétez toujours les réponses d’IA avec les sources les plus récentes disponibles. Envisagez d’utiliser des systèmes d’IA ayant accès à des informations en temps réel ou indiquant explicitement leur date de coupure des connaissances, afin de comprendre les limites de leurs réponses.

Évaluer les biais et la multiplicité des points de vue

Les systèmes d’IA entraînés sur des données issues d’Internet héritent des biais présents dans ces données, ce qui peut se traduire par une désinformation favorisant certaines perspectives au détriment d’autres. Lors de l’évaluation des réponses d’IA, déterminez si l’information présente plusieurs points de vue sur les sujets controversés ou complexes, ou si elle présente une vision comme un fait objectif. La désinformation apparaît souvent lorsque les systèmes d’IA présentent des opinions subjectives ou des points de vue culturellement spécifiques comme des vérités universelles. Vérifiez aussi si la réponse de l’IA reconnaît l’incertitude ou les désaccords entre experts sur le sujet—si des experts sont réellement en désaccord, une réponse responsable de l’IA devrait l’indiquer plutôt que de présenter un point de vue comme définitif.

Pour repérer la désinformation liée aux biais, recherchez comment différentes sources faisant autorité traitent le même sujet. Si vous trouvez des désaccords significatifs entre sources réputées, la réponse de l’IA présente peut-être une version incomplète ou biaisée de l’information. Cherchez à savoir si l’IA reconnaît les limites, contre-arguments ou interprétations alternatives de l’information fournie. Une réponse qui présente une information comme plus certaine qu’elle ne l’est en réalité, ou qui omet un contexte important ou des points de vue alternatifs, peut être trompeuse même si les faits individuels sont techniquement exacts.

Utiliser des outils et ressources de vérification des faits par l’IA

Bien que la vérification humaine reste essentielle, des outils et ressources spécialisés de vérification des faits peuvent aider à vérifier les informations générées par l’IA. Les sites dédiés à la vérification des faits, tels que Snopes, FactCheck.org et PolitiFact, maintiennent des bases de données d’affirmations vérifiées et réfutées qui peuvent vous aider à identifier rapidement les fausses déclarations. De plus, certains systèmes d’IA sont développés spécifiquement pour aider à identifier lorsque d’autres systèmes d’IA sont trop confiants dans des prédictions erronées. Ces nouveaux outils utilisent des techniques comme la calibration de la confiance pour aider les utilisateurs à comprendre quand un système d’IA risque de se tromper, même s’il exprime une grande certitude.

Les institutions académiques et de recherche offrent de plus en plus de ressources pour évaluer le contenu généré par l’IA. Les bibliothèques universitaires, centres de recherche et établissements éducatifs proposent des guides sur la lecture latérale, l’évaluation critique du contenu IA et les techniques de vérification des faits. Ces ressources incluent souvent des processus étape par étape pour décortiquer les réponses d’IA, identifier les affirmations et vérifier l’information de façon systématique. Profiter de ces ressources éducatives peut considérablement améliorer votre capacité à identifier et corriger la désinformation dans les réponses d’IA.