Les IAs génératives ont tendance à être d’accord. C’est le biais de complétion. Mais d’où ça vient, et que peut-on y faire ?
Vous trouverez ici tous mes articles IA pour PME.
Pourquoi les IAs sont-elles complaisantes ?
C’est le « bruit » de la couche « art de la conversation ».
- Les IAs génératives sont toutes entraînées sur de trèèèssss nombreux documents (on appelle cela le corpus et cette phase de pré-entrainement).
- Ensuite, elles passent par le « fine-tuning » (les réglages). Ils sont nombreux et permettent de donner aux IAs leur « personnalité ». Rappelons que c’est de l’imitation de personnalité. Cela donne aussi les garde-fous, etc.
- Dans ce fine-tuning, il y a une étape appelée RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback). En gros des humains échangent avec l’IA et la note pour liu apprendre par « punition / récompense ». Et c’est là qu’on lui ajoute cette couche de politesse, empathie, et d’être structurée comme un assistant.
On se laisse prendre au small talk de l’IA
Le problème :
- Cette couche de politesse (« C’est une excellente question », « Je comprends votre situation ») consomme des tokens (petites unités de calcul) et peut parfois « diluer » l’attention du modèle sur le cœur technique du sujet. Un peu comme le small talk humain fait dériver la conversation.
Dans cet article, nous allons voir comment lui indiquer qu’on ne veut pas papoter … on veut un accès direct à la connaissance.
On va ainsi réduire le chemin entre notre demande (le prompt) et la « base de données neuronale » (les connaissances qu’a l’IA). On réduit le bruit conversationnel (le small talk) pour maximiser la densité de l’information.
On est trompé par le mode « miroir » de l’IA
Les IAs ont aussi été entraînée à déceler l’intention derrière le prompt. Afin d’y répondre au mieux. Cela amène une tendance au mimétisme (répondre sur le même ton et avec le même niveau de vocabulaire).
Sauf que. Si l’objectif est d’avoir une analyse objective. Une réponse neutre. Le mode « support émotionnel » de l’IA est contre-productif : il va privilégier les adjectifs rassurants. Et ça n’aide pas toujours, un pseudo-ami qui nous trouve merveilleux.
On va donc chercher à neutraliser ce mode « imitation d’un interlocuteur humain ». Et le forcer à rester technique et factuel. On appelle cela un « espace latent »: l’ensemble des données sur lesquelles l’IA va porter son attention.
La structure de la réponse nous écarte souvent de notre objectif initial
De base, l’IA répond en encourageant et engageant la conversation, proposant des pistes etc. Elle encourage notre dispersion.
Ce qu’on veut si on vise l’efficacité
Finalement, ce qu’on veut, c’est une réponse « non-humaine ». Synthétique, factuelle, objective :
- Moins de nuances oratoires : Moins de « Cependant, il faut noter que… » et plus de faits directs.
- Meilleure densité : Le ratio Connaissance / Nombre de mots augmente.
Et on veut aussi du « je ne sais pas ».
L’entraînement « humain » (le fine-tuning) sert aussi de filtre de cohérence et de sécurité. Cela donne à l’IA une sorte de perception de sa propre connaissance. Les modèles sortis en 2025 sont spécifiquement entraînés pour cela : il « réfléchissent » d’abord à « comment ils vont réfléchir » et « qu’est-ce qu’il savent sur le sujet ».
En tentant de neutraliser cet partie « humaine », il y a un risque que l’IA ne sache pas qu’elle peut dire « je ne sais pas ». Et donc pousser des hallucinations.
Et la pédagogie là dedans ?
En poussant l’IA à être « connaissance d’abord », « blabla ensuite », on peut se retrouver avec des réponses techniques dures à comprendre.
C’est là le miracle de l’IA : on peut tout de même lui dire d’adapter le style de sa réponse (donc le choix des mots) à un certain niveau de compétence. Il faut « juste » lui préciser.
Exemple de prompt pour faire passer l’IA en mode « encyclopédie et réponses neutres »
Première version simple (mais sans lui préciser de dire « je ne sais pas »
« Agis comme une interface de requête pure sur [Sujet]. Ignore les conventions conversationnelles sociales. Produis une synthèse de connaissances à haute densité d’information. Priorise la précision technique sur la fluidité de lecture. Voici ma question : [ici la question] »
Version plus complète pour introduire les directives de « sortie »‘
« Agis comme une interface de requête de connaissances à haute densité.
Directives de réponse :
- Supprime toute formule de politesse ou introduction conversationnelle.
- Priorise la précision technique et la synthèse factuelle.
- Gestion de l’incertitude (Crucial) : Si les données disponibles sont insuffisantes, fragmentaires ou si tu identifies un risque d’hallucination, indique explicitement : ‘[DONNÉES INSUFFISANTES]’.
- Si une information est probable mais non certaine, utilise le préfixe ‘[PROBABILITÉ ÉLEVÉE]’ ou ‘[ESTIMATION]’.
- Si tu ne sais pas, réponds uniquement : ‘Information non disponible dans la base de connaissance actuelle’.
Sujet : [Insérer le sujet ici] »
Et ça marche si l’IA va chercher sur internet ou dans sa base de données pré-entrainée
Lorsqu’on utilise l’IA dans un chat, avec un accès au Web, le risque principal est le « parasitage publicitaire » ou la synthèse de contenus de faible qualité (articles de blog vagues, avis subjectifs). En activant notre « Mode Oracle », on transforme l’IA d’un simple agrégateur de liens de qualité diverses en analyste de données.
Filtrage du « marketing » vers le « factuel »
Le Web est saturé de langage promotionnel. Si vous demandez à une IA « Quelles sont les tendances du marché X » sans contrainte, elle va souvent régurgiter des slogans.
L’effet Oracle : En demandant une « densité d’information élevée » et un « format non-humain », vous forcez l’IA à extraire des chiffres, des dates, des noms d’acteurs et des faits bruts. En complétant par une phrase pour cibler les sources, on s’éloigne encore plus de la masse de textes parasites sur le web.
Sourcer pour une meilleure traçabilité
Un autre moyen est de lui dire « n’utilise que des sources officielles« . Suivant les cas, on peut- préciser « articles académiques », « liens officiels des fournisseurs », « sites du gouvernement » … On neutralise ainsi une partie de la soupe issue du web.
En ce sens, l’utilisation d’une IA en mode chat (chatgpt, mistral, gemini, claude…) peut être plus efficace que Perplexity. Par exemple, on force dans le prompt à utiliser exclusivement des sites gouvernementaux, et on neutralise une information qui pourrait être dans 10 pages différentes, mais 10 pages étant toutes un remâchage d’une même vieille info… devenue fausse.
On peut aller encore plus loin :
« Pour chaque donnée extraite du Web, accole un indice de fiabilité de la source (ex: [SOURCE OFFICIELLE], [PRESSE], [BLOG]) et cite l’URL. »
Limitation du « Biais de récitation »
L’IA a parfois tendance à résumer le premier article qu’elle trouve pour aller vite. En imposant la clause [DONNÉES INSUFFISANTES], vous l’obligez à croiser ses sources. Si deux sites se contredisent ou si l’information est floue, l’IA « Oracle » a plus de chances de vous signaler une divergence de données au lieu de choisir arbitrairement une version pour vous plaire.
Exemple de Prompt venant compléter le prompt précédent
« Active la recherche Web. Sujet : [Analyse de la concurrence sur le secteur X].
Contraintes de sortie :
- Format : Liste technique par entité citée.
- Extraction : Uniquement prix, caractéristiques techniques, et parts de marché mentionnées.
- Zéro interprétation : Ne qualifie pas une offre de ‘compétitive’ ou ‘intéressante’, donne le chiffre.
- Vigilance : Si une information cruciale manque, indique ‘[DONNÉE MANQUANTE]’ plutôt que de l’estimer via le contexte général du Web. »
Mise en garde : cela ne rend pas les prompts parfaits pour la recherche sur internet
- Biais de Sélection : L’IA (comme google) ne scanne pas l’intégralité du Web. Elle sélectionne des fragments via un moteur de recherche. Le « Mode Oracle » synthétise avec précision des sources qui peuvent être elles-mêmes biaisées ou incomplètes. L’outil devient un « amplificateur de biais précis ». Comme perplexity ou google.
- Dépendance à l’Indexation : Si les sources prioritaires sont protégées (paywalls, fichiers robots.txt), l’IA produira une synthèse de haute densité sur des données de seconde main, augmentant le risque d’obsolescence.
Attention, ça ne marche pas à tous les coups.
Avec les IAs génératives, il n’y a rien de certain. Et toute technique a son revert de médaille.
- Ce type de prompt ne va pas réellement neutraliser le comportement appris. Il demande au modèle de simuler une absence de simulation humaine… On reste dans de l’imitation.
- Malgré une consigne aussi forte que [données insuffisantes], le mécanisme fondamental de l’IA reste la prédiction statistique du mot suivant. Le risque d’hallucination ne peut pas être annulé. L’IA peut même utiliser cette sortie de « données insuffisantes » si le prompt est trop complexe. Personnellement, je préfère poser des questions simples et incrémentales, y aller petit à petit. Cela facilite la recherche de réponse et, de mon expérience, limite les hallucinations.
En supprimant le « blabla » on supprime aussi les mises en garde
- Une donnée brute peut être factuellement correcte mais contextuellement trompeuse (ex: un chiffre d’affaires sans préciser le périmètre comptable). On doit donc garder du recul et utiliser son propre cerveau pour les mises en garde de contexte (ou les demander à l’IA a posteriori).
- Fausse impression d’objectivité : le ton neutre donne une illusion d’autorité. Mais l’IA reste un moteur de propabilité, pas une source de vérité absolue.
Paradoxe de la charge cognitive
En conclusion : pour valider une réponse « Oracle », l’utilisateur doit déjà posséder un niveau d’expertise élevé.L’absence d’explications pédagogiques (le mode « Assistant ») peut mener à une mauvaise interprétation des données brutes fournies.
Cet article vous a plu ? Vous trouverez dans cet autre article plus d’information sur comment bien prompter en 2026.