🧯 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 :

1. Corriger cette donnée
2. Expliquer pourquoi l'erreur est survenue
3. Recalculer les tendances
4. 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.