Assistants IA : près d’une réponse sur deux présente un problème important

Obtenir en quelques secondes un résumé de l’actualité, le nom d’un responsable politique ou l’explication d’un événement : les assistants comme ChatGPT, Gemini, Copilot et Perplexity s’installent dans les habitudes de recherche. Leur réponse fluide, souvent formulée avec assurance, donne l’impression d’un accès immédiat à une information vérifiée. Or, une vaste évaluation européenne publiée le 22 octobre 2025 rappelle que cette confiance peut être trompeuse.

L’étude coordonnée par l’Union européenne de radio-télévision, l’UER, conclut que les erreurs ne sont ni rares ni toujours bénignes. Informations périmées, faits inexacts, contexte déformé ou détails inventés : les défauts repérés portent directement sur la capacité de ces outils à renseigner le public sur l’actualité. À l’heure où une part croissante des internautes leur pose des questions plutôt que de consulter directement un média, l’enjeu dépasse largement la simple imperfection technique.

Une enquête menée dans 18 pays européens

Le travail a réuni 22 radios et télévisions publiques, issues de 18 pays européens. Les rédactions participantes ont adressé les mêmes questions d’actualité à quatre assistants : ChatGPT d’OpenAI, Gemini de Google, Copilot de Microsoft et Perplexity. Les résultats ont ensuite été examinés par les médias impliqués.

L’échantillon représente environ 3 000 réponses. Cette ampleur ne permet pas de transformer le test en classement définitif de tous les modèles, dont les versions et les réglages évoluent régulièrement. Elle donne toutefois une photographie solide d’un problème concret : une réponse convaincante sur la forme peut être défaillante sur le fond.

Les catégories ne doivent pas être additionnées : une même réponse peut cumuler une référence mal attribuée, un fait daté et une erreur de fond. Mais l’ordre de grandeur est parlant. Près d’une réponse sur deux comportant un problème important, cela signifie que l’utilisateur ne peut pas présumer de la fiabilité d’un résultat, y compris lorsqu’il concerne une question apparemment simple.

Pourquoi les assistants IA peuvent-ils se tromper avec aplomb ?

Les grands modèles de langage sont conçus pour produire la suite de mots la plus plausible au regard d’une question et du contexte disponible. Cette capacité explique leur aisance à reformuler, synthétiser ou mettre en relation des informations. Elle ne constitue pas, à elle seule, une garantie de vérification factuelle.

Face à une actualité mouvante, plusieurs difficultés se superposent. Une personnalité peut avoir changé de fonction, un chiffre peut avoir été révisé, une décision peut être intervenue après les données prises en compte par le modèle. L’assistant peut aussi mélanger plusieurs événements similaires, résumer abusivement une nuance ou combler une information manquante par un détail plausible mais faux. Ce dernier phénomène est souvent désigné sous le terme d’« hallucination », même s’il ne relève évidemment pas d’une intention de tromper.

La présence de références n’élimine pas automatiquement ce risque. Une citation peut être incomplète, mal reliée à l’affirmation formulée, ou renvoyer à un contenu qui ne confirme pas réellement la réponse. L’étude met particulièrement en évidence cette faiblesse pour Gemini : les enquêteurs attribuent notamment ses mauvais résultats à sa difficulté à citer correctement les références utilisées.

Autrement dit, l’outil peut accélérer la découverte d’un sujet, mais il ne remplace pas le travail qui consiste à établir un fait, le dater, l’attribuer et le remettre dans son contexte.

Des erreurs sur le pape François et une chronique satirique

Les exemples relevés par l’enquête illustrent la nature très concrète des défaillances. À une question portant sur le pape, ChatGPT, Copilot et Gemini ont répondu que François exerçait toujours ses fonctions. Or, le pape François était déjà décédé en avril 2025. Il ne s’agit pas ici d’une nuance d’interprétation, mais d’une information factuelle essentielle devenue obsolète.

Un autre cas concerne l’investiture de Donald Trump, en janvier 2025. Gemini a pris au premier degré une chronique satirique. L’assistant a alors livré une interprétation absurde d’un épisode impliquant Elon Musk, allant jusqu’à évoquer une « érection du bras droit ». L’exemple est révélateur d’une limite particulièrement gênante pour l’information : distinguer un récit humoristique, une analyse, une opinion ou un fait avéré exige de comprendre le contexte éditorial, pas seulement d’assembler des formulations crédibles.

Ces erreurs peuvent sembler faciles à repérer lorsqu’elles sont isolées et spectaculaires. Dans la pratique, les plus problématiques sont souvent plus discrètes : une date erronée, un nom mal associé à une fonction, un élément de contexte omis ou une généralisation hâtive. Elles risquent alors de passer inaperçues, surtout si l’utilisateur n’a pas déjà une connaissance du sujet.

Ce que les assistants apportent, et ce qu’ils ne garantissent pas

Un assistant IA n’est pas inutile parce qu’il est faillible. Il peut aider à clarifier une question, à dégager des mots-clés, à résumer un document que l’on possède déjà ou à identifier les points à vérifier. Le problème apparaît lorsqu’il devient la destination finale de la recherche, sans lecture des documents ni recoupement.

Comment utiliser une IA pour suivre l’actualité sans se laisser induire en erreur

Le bon réflexe consiste à considérer l’assistant comme un point de départ, et non comme un arbitre de vérité. Une réponse rapide peut servir à orienter une recherche, à condition de remonter ensuite vers des contenus publiés par des rédactions reconnues, des administrations, des institutions concernées ou les personnes directement responsables de l’information.

Quelques précautions simples réduisent fortement le risque de reprendre une erreur :

• vérifier la date de chaque information, surtout pour les fonctions politiques, les décisions de justice, les bilans et les résultats d’élection ;
• ouvrir et lire les contenus auxquels l’assistant prétend se référer, plutôt que de se contenter de leurs intitulés ;
• comparer une affirmation importante avec au moins une autre publication fiable ;
• se méfier des réponses trop nettes lorsqu’un sujet est incertain, controversé ou en cours d’évolution ;
• distinguer clairement les faits, les commentaires, les rumeurs et les contenus satiriques.

Il peut aussi être utile de demander à l’outil de signaler ce qu’il ne sait pas, d’indiquer la date des éléments cités et de séparer les faits établis des hypothèses. Ces consignes améliorent parfois la lisibilité de la réponse, mais elles ne dispensent pas du contrôle humain : un assistant peut répondre à une demande de prudence tout en avançant une donnée inexacte.

Pourquoi cette étude concerne particulièrement les médias et les jeunes publics

L’enquête intervient alors que les usages progressent rapidement. Selon une étude du Reuters Institute, environ 15 % des utilisateurs de moins de 25 ans consultent chaque semaine des assistants IA pour s’informer sur l’actualité. Cette pratique répond à une attente compréhensible : aller vite, poser une question dans ses propres mots et obtenir un condensé plutôt qu’une longue liste de résultats.

Mais cette simplicité modifie le rapport aux contenus. Dans un moteur de recherche traditionnel, l’utilisateur voit généralement plusieurs titres, plusieurs éditeurs et plusieurs dates. Avec un assistant conversationnel, ces étapes sont souvent compressées en une réponse unique. Le choix des informations, la hiérarchie des faits et les éventuelles erreurs deviennent moins visibles.

Pour les médias publics associés à l’étude, le sujet est donc celui de l’intégrité de l’information. Une inexactitude reprise dans une conversation privée ne reste pas nécessairement privée : elle peut être partagée sur les réseaux sociaux, servir dans une discussion, nourrir un devoir ou guider une décision. La vitesse de diffusion des assistants est un avantage pratique, mais elle amplifie aussi les effets possibles de leurs défaillances.

Jean Philip De Tender et Pete Archer soulignent la nécessité d’améliorations rapides. L’UER et la BBC envisagent notamment un guide pratique destiné à aider à la fois les développeurs et les utilisateurs à mieux naviguer parmi les contenus générés par IA.

Ce qu’il faut surveiller après cette alerte

Les éditeurs de modèles ont intérêt à progresser sur plusieurs fronts : la mise à jour des connaissances, l’identification claire de la date des informations, la qualité des références et la capacité à reconnaître l’incertitude. Afficher une référence ne suffit pas : elle doit être pertinente, accessible et confirmer précisément ce qui est avancé.

Il faudra également observer la manière dont les assistants distinguent les genres journalistiques. Savoir qu’un texte est une chronique satirique, une tribune, un compte rendu ou une dépêche est indispensable pour éviter que l’humour, l’opinion ou la spéculation ne soient présentés comme des faits.

Enfin, l’enjeu est éducatif. Apprendre à vérifier une réponse générée devient une compétence d’information au même titre que savoir évaluer un titre trompeur ou identifier une publication douteuse. Les assistants IA peuvent être de précieux outils d’exploration. L’étude de l’UER rappelle cependant une règle simple : pour l’actualité, la rapidité d’une réponse ne doit jamais être confondue avec sa fiabilité.