Quand les chatbots se trompent : comprendre et signaler les échecs de l’IA

Les erreurs d’intelligence artificielle ne se résument pas à quelques réponses amusantes publiées sur les réseaux sociaux. Lorsqu’un chatbot invente un lieu à visiter, attribue une profession fantaisiste à une personnalité historique ou fournit une information obsolète avec assurance, il révèle une limite fondamentale de ces outils : leur aisance à formuler une réponse ne constitue pas une preuve de sa fiabilité. À mesure que les assistants génératifs s’installent dans les recherches, les études, le travail et les préparatifs de voyage, apprendre à repérer leurs ratés devient une compétence quotidienne.

L’expression « chroniques d’échecs » désigne ici les échecs de l’IA, et non le jeu d’échecs. Ces anecdotes ont une valeur plus grande que leur caractère parfois cocasse. Elles permettent de voir dans quelles circonstances un outil se trompe, de mesurer les conséquences possibles de l’erreur et de rappeler que la décision finale doit rester humaine, surtout lorsqu’elle engage du temps, de l’argent, une réputation ou une sécurité.

Pourquoi un chatbot peut-il répondre avec aplomb et se tromper ?

Les grands modèles de langage, à l’origine de nombreux chatbots, sont conçus pour produire la suite de mots la plus probable compte tenu d’une consigne et de leur entraînement. Ils excellent ainsi à reformuler, expliquer, traduire ou proposer une structure de texte. Mais ils ne raisonnent pas comme une base de données dont chaque information serait contrôlée au moment où elle est affichée.

Cette différence explique un phénomène souvent appelé « hallucination ». Le terme ne signifie pas qu’une machine perçoit le monde. Il désigne une réponse générée qui semble cohérente, détaillée et crédible, mais qui contient un fait faux, une source inexistante, une date erronée ou une relation inventée entre plusieurs éléments réels.

Plusieurs situations favorisent ces erreurs :

• une demande porte sur un fait très précis, rare ou mal documenté ;
• l’information a changé récemment, comme les horaires d’un musée ou l’existence d’un établissement ;
• l’utilisateur demande une liste exhaustive, alors que le modèle ne peut pas en garantir l’exhaustivité ;
• la formulation de la question pousse l’outil à combler un manque plutôt qu’à reconnaître son incertitude ;
• une réponse mélange des données exactes et des éléments inventés, ce qui la rend plus difficile à détecter.

Un chatbot génératif ne doit donc pas être considéré comme un moteur de recherche doté d’une garantie d’exactitude. Même lorsqu’un assistant propose des références ou s’appuie sur des informations en ligne, celles-ci méritent d’être ouvertes, lues et comparées à une source primaire ou officielle.

Des itinéraires absurdes aux biographies inventées, les ratés rapportés

Les exemples relatés par les utilisateurs illustrent des erreurs de nature très différente. Certaines n’occasionnent qu’une perte de temps. D’autres deviennent problématiques dès lors que la réponse est prise au pied de la lettre.

Le chiffre de 90 % ne doit pas être interprété comme une mesure universelle de toutes les requêtes de voyage ou de tous les modèles. La méthode de l’étude citée n’est pas détaillée dans ces chroniques. Il souligne néanmoins un point essentiel : les outils conversationnels sont capables de composer un parcours convaincant en apparence tout en y glissant des informations matériellement inutilisables.

Dans le domaine du voyage, le risque est particulièrement simple à comprendre. Le modèle peut connaître le nom d’un musée, d’un restaurant ou d’une ville, mais ignorer qu’un lieu a fermé, qu’une exposition est terminée, qu’une liaison n’existe pas le jour choisi ou qu’un détour rend l’itinéraire incohérent. Plus la demande contient de contraintes, plus le résultat doit être recoupé.

Gemini et les images historiques : quand la créativité déforme les faits

Les difficultés ne concernent pas seulement le texte. En février 2024, Google a suspendu la génération d’images de personnes dans Gemini après des critiques portant sur des représentations historiques jugées fantaisistes, notamment sur le plan ethnique. L’épisode a rappelé qu’une image générée ne constitue ni une photographie, ni une reconstitution historique, même lorsqu’elle adopte les codes visuels d’un document réaliste.

Le problème est double. D’un côté, les générateurs d’images cherchent à répondre à la demande de diversité et à éviter certains stéréotypes. De l’autre, une consigne relative à une époque, un lieu ou une personnalité implique un contexte historique précis. Si le système applique des règles générales sans comprendre ce contexte, il peut produire une image anachronique ou trompeuse.

Cette affaire dépasse donc la question de la simple « erreur ». Elle touche à la représentation des groupes humains, à la mémoire collective et à la confiance accordée aux images circulant en ligne. Plus une image paraît authentique, plus son contexte de création doit être explicite.

Comment utiliser l’IA sans transformer une suggestion en erreur coûteuse ?

La bonne pratique n’est pas de renoncer aux assistants conversationnels. Ils peuvent faire gagner du temps pour préparer une liste de pistes, reformuler une demande, traduire un message ou proposer une première organisation. L’enjeu consiste à adapter le niveau de vérification au niveau de risque.

Pour un voyage, les vérifications les plus utiles sont très concrètes :

• contrôler l’adresse, les horaires et les jours d’ouverture directement auprès du lieu concerné ;
• vérifier les temps de trajet sur un service de cartographie ou auprès du transporteur ;
• rechercher la date de mise à jour des informations pratiques ;
• distinguer les suggestions de l’IA des réservations réellement confirmées ;
• demander au chatbot de signaler ses incertitudes, sans considérer sa réponse comme une garantie.

La même logique vaut dans d’autres domaines. Une explication de cours peut constituer un bon point de départ, mais elle doit être confrontée au manuel ou à l’enseignant. Une synthèse professionnelle peut être utile, mais les chiffres, noms, citations et obligations doivent être vérifiés avant diffusion. En santé, en droit, en finance ou dans toute situation à fort enjeu, l’IA ne doit pas remplacer l’avis d’un professionnel compétent.

Des erreurs amusantes aux risques de désinformation

Une réponse comme « 1 » à propos de la racine carrée d’une chèvre est absurde, mais relativement inoffensive. Elle devient intéressante parce qu’elle montre une faiblesse de l’outil face à une question dépourvue de sens mathématique. Un système devrait idéalement expliquer qu’une chèvre n’est pas un nombre et que l’opération demandée ne s’applique pas.

D’autres erreurs appellent une vigilance bien plus forte. Une fausse biographie peut nuire à la compréhension d’un sujet historique. Une information erronée sur un établissement peut occasionner un déplacement inutile. Dans les domaines éducatif, médical ou administratif, une erreur mal détectée peut avoir des conséquences plus graves encore.

Le danger le plus courant n’est pas nécessairement une invention spectaculaire. C’est souvent une petite erreur intégrée dans une réponse par ailleurs utile : une date incorrecte au milieu d’un résumé solide, une source qui semble exister, une règle présentée sans ses exceptions, un chiffre exact mais appliqué au mauvais pays ou à la mauvaise période. C’est pourquoi une lecture critique ne consiste pas seulement à repérer les énormités. Elle exige de vérifier les éléments décisifs.

Les biais constituent un autre enjeu. Les modèles apprennent à partir de vastes ensembles de données qui peuvent refléter des préjugés, des déséquilibres culturels ou des représentations datées. Sans garde-fous et sans évaluation, une IA peut reproduire ou amplifier ces biais dans ses recommandations, ses descriptions ou ses images.

Comment documenter une mésaventure avec un chatbot ?

Partager une erreur peut aider les autres utilisateurs à éviter le même piège, à condition de le faire de manière exploitable. Un témoignage ne devrait pas se limiter à une capture d’écran isolée ou à une formule du type « l’IA a raconté n’importe quoi ». Il faut permettre à un lecteur, à un journaliste ou au fournisseur de l’outil de comprendre ce qui s’est produit.

Un récit utile comporte quatre éléments :

1. Le contexte : quel outil était utilisé, pour quel besoin et à quel moment ?
2. La requête exacte : la formulation peut fortement influencer la réponse obtenue.
3. La réponse reçue : une transcription fidèle ou une capture datée permet de l’examiner.
4. La vérification et la conséquence : quelle information était fausse, comment a-t-elle été contrôlée et quel impact concret a-t-elle eu ?

Il est également prudent d’effacer les données personnelles avant de publier un échange. Un prompt peut contenir une adresse, un numéro de réservation, des informations de santé, des éléments professionnels confidentiels ou des données concernant un tiers. Signaler un dysfonctionnement ne doit pas conduire à exposer sa vie privée.

Ce qu’il faut surveiller

Au 1er février 2025, les assistants génératifs progressent rapidement, mais leur intégration dans les usages quotidiens rend la question de la fiabilité de plus en plus centrale. Les utilisateurs attendent des réponses plus transparentes sur l’origine des informations, les incertitudes du modèle et les limites de chaque fonctionnalité. Les concepteurs, eux, doivent améliorer les mécanismes de contrôle, tester leurs outils sur des cas sensibles et faciliter le signalement d’erreurs.

La responsabilité ne repose toutefois pas sur les seuls éditeurs de logiciels. Écoles, entreprises, médias et administrations ont intérêt à définir des règles simples : préciser quand une IA a été utilisée, ne pas déléguer sans relecture une décision importante, et former les utilisateurs à vérifier plutôt qu’à croire spontanément une réponse bien formulée.

Les chroniques d’échecs ne sont donc pas un procès de l’intelligence artificielle. Elles constituent un rappel salutaire : un outil peut être puissant, pratique et imparfait à la fois. Documenter les erreurs, les contextualiser et en tirer des méthodes de vérification est la meilleure façon d’utiliser l’IA avec discernement, sans céder ni à l’enthousiasme aveugle ni au rejet systématique.