Vous demandez à ChatGPT d’expliquer ses erreurs ? Les experts en IA déconseillent cette habitude
Les assistants conversationnels, dépourvus de mémoire stable et de conscience, sont souvent perçus à tort comme ayant des intentions ou des opinions. Cette confusion peut influencer notre interaction quotidienne avec l'IA, entraînant des conséquences inattendues..
Demander à une intelligence artificielle comme ChatGPT d'expliquer ses propres erreurs est une pratique courante, mais les experts en IA la déconseillent vivement. En effet, ces systèmes, bien que performants, ne disposent pas d'une compréhension réelle ou d'une conscience de leurs réponses. Ils génèrent du texte en se basant sur des modèles statistiques appliqués à d'énormes quantités de données, sans pouvoir justifier pleinement leurs raisonnements. Lorsqu'une erreur est signalée, l'IA peut fournir une explication plausible, mais celle-ci n'est pas nécessairement fondée sur une logique vérifiable. Elle peut même renforcer une mauvaise réponse en la reformulant différemment, comme le montrent plusieurs études récentes.
Les experts en intelligence artificielle, comme ceux de l'Institut national de recherche en informatique et automatique (INRIA) en France, mettent en garde contre cette habitude. Selon eux, les explications fournies par les IA sont souvent des reconstructions a posteriori, sans fondement réel. Elles peuvent donner une fausse impression de fiabilité et induire en erreur les utilisateurs, notamment dans des domaines critiques comme la santé, le droit ou la finance. Par exemple, une IA pourrait expliquer une erreur médicale en invoquant des données biaisées ou incomplètes, sans que l'utilisateur ne puisse le détecter. Ces explications automatiques peuvent ainsi aggraver les conséquences d'une erreur initiale.
Les IA comme ChatGPT reposent sur des modèles de langage (ou transformers), des algorithmes capables de prédire la suite la plus probable d'une phrase en analysant des milliards de textes disponibles en ligne. Elles ne « comprennent » pas le sens des mots, mais identifient des motifs récurrents. Lorsqu'une erreur est détectée, l'IA ne peut pas « se corriger » au sens humain du terme. Elle se contente de générer une nouvelle réponse en ajustant légèrement son modèle statistique, sans garantie de précision. Les experts soulignent que ces systèmes ne possèdent ni mémoire à long terme ni capacité d'auto-évaluation critique, ce qui limite leur fiabilité.
Plutôt que de demander à l'IA d'expliquer ses erreurs, les experts recommandent de croiser les informations avec des sources fiables et vérifiées. Par exemple, pour une question technique, il est préférable de consulter des bases de données spécialisées, des articles scientifiques ou des experts humains. Les outils comme les moteurs de recherche ou les bases de connaissances (comme Wikipédia, mais avec vérification des sources) restent plus sûrs pour obtenir des réponses exactes. Les utilisateurs doivent également être conscients que les IA peuvent produire des hallucinations, c'est-à-dire des informations inventées mais présentées comme réelles, surtout sur des sujets rares ou complexes.
Cette problématique s'inscrit dans un débat plus large sur l'éthique de l'intelligence artificielle. Des organisations comme l'*UNESCO* ou l'*Union européenne* travaillent sur des cadres réglementaires pour encadrer l'usage des IA, notamment en exigeant plus de transparence. En 2024, l'UE a adopté l'*AI Act*, un règlement visant à classer les systèmes d'IA selon leur niveau de risque et à imposer des obligations strictes pour les outils les plus dangereux. Dans ce contexte, les experts insistent sur la nécessité de ne pas accorder une confiance aveugle aux explications fournies par les IA, même lorsqu'elles semblent convaincantes.
