Module 5/10 : Prévention des erreurs et hallucinations IA
🧯 Module 5/10 : Prévention des erreurs et hallucinations IA
Même les meilleurs modèles peuvent générer des erreurs – appelées hallucinations – ou fournir des résultats incohérents. Ce module vous apprend à anticiper, détecter et corriger ces problèmes.
🚨 1. Types d’erreurs courants
- Hallucination : invention de faits, données ou références.
- Erreur logique : raisonnement invalide, contradiction interne.
- Erreur de format : sortie non conforme à la structure demandée.
- Réponse incomplète : sections manquantes ou traitées partiellement.
🛡️ 2. Prévention proactive dans l’invite
Incluez des instructions claires pour limiter les erreurs potentielles.
Exemple :
« Fournis une synthèse financière de 2024 :
- Inclure uniquement des données vérifiées (ou noter ‘estimation’)
- Indiquer toute donnée manquante
- Pour les projections, indiquer ‘prévisionnelle' »
Pourquoi cela fonctionne :
- Impossibilité de mélanger réels/prévisions
- Transparence des données manquantes
- Marquage explicite des hypothèses
🧪 3. Validation automatique intégrée
Demandez à l’IA de contrôler ses propres résultats avant de conclure.
Cadre recommandé :
« Avant la conclusion, vérifie :
- L’exhaustivité des données
- La cohérence logique
- La conformité au format
- Le niveau de confiance (élevé, moyen, faible) »
🔍 4. Détection manuelle des erreurs
Pour les tâches critiques, structurez l’analyse comme suit :
Checklist de vérification :
- Les chiffres s’additionnent-ils logiquement ?
- Les pourcentages sont-ils cohérents ?
- Les noms de services ou normes sont-ils actuels ?
- Les conclusions sont-elles justifiées ?
- Y a-t-il des contradictions internes ?
🛠️ 5. Correction d’une réponse erronée
Si l’IA a généré une erreur, utilisez ce modèle correctif :
Exemple :
« Dans ta réponse précédente sur les ventes T4, tu mentionnes +25%. Or, nos données montrent +18%.
Merci de :
- Corriger cette donnée
- Expliquer pourquoi l’erreur est survenue
- Recalculer les tendances
- Vérifier l’impact sur tes autres conclusions »
🧾 6. Marquage des incertitudes
Encouragez l’IA à expliciter ses doutes ou hypothèses :
- [Est.] pour une estimation
- [Hypothèse] pour un raisonnement spéculatif
- [Prévision] pour un futur incertain
Cela améliore la lisibilité et la fiabilité perçue.
📉 7. Limites à reconnaître
Aucune invite ne garantit 100% de fiabilité. L’essentiel est de :
- Réduire les risques en amont
- Détecter les erreurs critiques
- Intégrer une boucle de relecture humaine dans les cas sensibles
✅ Conclusion
Réduire les erreurs IA repose sur une méthode claire : bien formuler les invites, valider les réponses, corriger les écarts et signaler les incertitudes. L’IA devient alors un outil fiable, à condition de garder un contrôle humain là où c’est critique.
