Comprendre les limites des IA : biais, hallucinations et absence de compréhension

Savoirs essentiels à maîtriser


1. Comprendre ce qu’on appelle un biais en IA

À savoir

Un biais en IA correspond à une distorsion des résultats liée :

  • aux données utilisées,

  • aux choix de conception du modèle,

  • au contexte d’usage.

L’IA ne corrige pas les biais : elle les reproduit ou les amplifie.

Compétences associées

  • Identifier un biais potentiel dans une réponse

  • Comprendre que neutralité et objectivité ne sont jamais garanties


2. Comprendre le phénomène d’hallucination

À savoir

Une hallucination correspond à une réponse :

  • cohérente en apparence,

  • formulée avec assurance,

  • mais factuellement fausse ou inventée.

Ce phénomène est inhérent aux IA génératives.

Compétences associées

  • Détecter une information douteuse

  • Ne pas confondre fluidité et fiabilité


3. Comprendre l’absence de compréhension réelle

À savoir

Une IA :

  • ne comprend pas le sens,

  • ne connaît pas les intentions,

  • ne relie pas les réponses à une réalité vécue.

Elle manipule des symboles, pas des concepts.

Compétences associées

  • Ne pas attribuer d’intention ou de raisonnement à l’IA

  • Garder un cadre d’analyse humain


4. Comprendre les limites contextuelles

À savoir

Une IA peut :

  • manquer de contexte métier,

  • ignorer des contraintes spécifiques,

  • produire des réponses génériques inadaptées.

Elle ne connaît que le contexte que vous lui donnez.

Compétences associées

  • Fournir un contexte précis

  • Ajuster et corriger les réponses obtenues


5. Adapter son niveau de confiance

À savoir

Le niveau de confiance accordé à une réponse doit dépendre :

  • du type de tâche,

  • du niveau de risque,

  • des conséquences d’une erreur.

Toutes les réponses IA ne doivent pas être utilisées de la même manière.

Compétences associées

  • Hiérarchiser les usages selon le risque

  • Décider quand une validation humaine est indispensable


Synthèse des compétences à maîtriser

Maîtriser ce savoir, c’est être capable de :

  • identifier les limites structurelles des IA,

  • détecter biais et hallucinations,

  • ne pas surévaluer les capacités de l’outil,

  • adapter son niveau de vigilance selon les situations.