Hallucinations des agents IA : concevoir pour la vérification
Un agent IA qui se trompe rarement mais avec aplomb est-il plus dangereux qu'un agent qui se trompe souvent ? La recherche sur la confiance envers l'automatisation éclaire la question.
Un phénomène reconnu
Ziwei Ji et ses co-auteurs (2023, ACM Computing Surveys) recensent les travaux sur les « hallucinations » des modèles de génération de texte : contenus non fondés sur les sources ou factuellement faux. La revue souligne qu'aucune méthode ne les élimine entièrement.
La confiance calibrée
John Lee et Katrina See (2004, Human Factors) proposent le concept de confiance appropriée : elle doit correspondre aux capacités réelles du système. Leur cadre est conceptuel, appuyé sur des études antérieures en facteurs humains.
Ce que cela implique
Un agent convaincant masque ses erreurs mieux qu'un agent maladroit. La fluidité du texte n'est pas un indicateur de fiabilité. (nos formations pour cadres et collaborateurs)
La limite de la pratique courante
Les assistants construits sans code affichent souvent des réponses sans leurs sources. L'utilisateur ne dispose alors d'aucun moyen rapide de vérifier.
Une implication pratique, vérifiable à Lugano
Exiger de l'agent qu'il cite, pour chaque affirmation factuelle, le document interne d'où elle provient, puis contrôler vingt réponses au hasard. La part d'affirmations correctement sourcées est un indicateur de fiabilité plus utile que la satisfaction. Pour aller plus loin : découvrez la formation Créer ses assistants et agents IA sans coder à Lugano, ou parcourez nos formations pour cadres et collaborateurs en Suisse.
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