L’absence de doute n’est pas un signe de puissance pour l’IA. C’est souvent un aveu de faiblesse.

Deux IA génératives s’affrontent aux échecs. Après quelques coups, la “créativité” très sûre d’elle s’impose : coups illégaux, déplacements impossibles, pièces qui apparaissent. Pas un instant ces deux IA ne semblent hésiter. Elles inventent, avec une assurance parfaite.
Un voyageur s’appuie sur une IA pour vérifier qu’il n’a pas besoin de visa pour un déplacement et se retrouve bloqué à l’aéroport, contraint de rebrousser chemin. (Ce type d’incident a été largement relayé : l’IA peut répondre vite, mais pas toujours juste.)
Un doctorant intègre à ses publications des citations, proposées par une IA, qui s’avèrent fictives. Là encore, ce n’est pas une simple anecdote : dans le monde académique comme dans le monde juridique, ces “références fantômes” ont déjà causé des erreurs très concrètes.
Ces situations révèlent une vérité dérangeante : les IA génératives peuvent produire des réponses fausses avec la même fluidité et la même conviction que des réponses justes. Et parce qu’elles communiquent souvent des informations correctes, nous avons tendance à leur faire confiance systématiquement.

Le problème : une IA “trop sûre d’elle” peut être une IA dangereuse

Le danger ne vient pas seulement de l’erreur. Il vient de la combinaison suivante :

• Une réponse plausible, bien formulée ;
• Une absence de signal d’incertitude (pas de “je ne sais pas”, pas de “à vérifier”) ;
• Un contexte où l’enjeu est réel (voyage, santé, droit, décisions de gestion, apprentissage).

Aujourd’hui, deux IA qui trichent aux échecs font sourire. Demain, une IA confiante dans une erreur pourrait induire un investisseur en erreur, orienter un étudiant sur une fausse piste, ou pousser un patient à une mauvaise décision si l’on confond assistance et vérité.
Trop de confiance devient de la crédulité.
Et la transparence doit inclure le degré de certitude.

Pourquoi c’est structurel (et pas “juste un bug”)

Une IA générative ne “sait” pas au sens humain. Elle génère la suite la plus probable d’un texte, à partir de son entraînement et de votre demande. Quand elle manque d’information fiable, elle peut combler le vide par une réponse cohérente en apparence, mais fausse sur le fond.
En clair : l’IA peut être excellente pour reformuler ou synthétiser… tout en étant vulnérable sur les faits, les sources, les dates, les règles locales (visa, fiscalité, droit), ou les domaines où la précision est critique.
Le plus trompeur : l’interface. Beaucoup d’outils grand public ne donnent presque aucun indice sur la fiabilité réelle de la réponse. Le résultat : une machine qui paraît sûre d’elle, même quand elle avance à l’aveugle.

Ailleurs, l’incertitude est une règle d’or (et ça change tout)

Dans d’autres domaines, l’humilité face à l’incertitude est normale. Par exemple, la météo utilise des modèles d’ensemble (plusieurs scénarios) et communique des probabilités : risque de pluie et intervalle de confiance.
Personne ne s’étonne qu’un bulletin météo dise : “30% de chance de pluie”. Au contraire : c’est une information utile, parce qu’elle aide à décider (prendre un parapluie, sécuriser un événement, anticiper un risque).
Alors pourquoi l’IA générative, appelée à s’intégrer à nos processus, à nos décisions, à nos formations, et parfois même à nos parcours de soin, n’indique-t-elle pas clairement son niveau de fiabilité ?

La solution existe : apprendre à dire “je doute”

La recherche sur l’estimation d’incertitude progresse vite. Les grands acteurs (laboratoires, éditeurs ou plateformes) travaillent sur des mécanismes permettant aux modèles de mieux évaluer leur fiabilité, de mieux se calibrer, et de mieux classer ce qui doit être vérifié.
Dans certains domaines spécialisés (notamment médicaux), des systèmes commencent même à afficher un signal de confiance ou à déclencher une revue humaine en cas d’incertitude élevée.
Mais dans les solutions grand public, et souvent dans les usages du quotidien, la norme reste : réponse directe, ton affirmatif, peu de transparence.

Le vrai frein : le doute est perçu comme un “risque produit”

Soyons honnêtes : afficher l’incertitude peut sembler “moins vendeur”.
Pourquoi utiliser une IA qui dit : “je ne suis pas totalement sûre” ?
Pourquoi payer pour un outil qui nuance ?
Parce que dans les faits, la nuance est un gage de fiabilité, pas une faiblesse. Une IA qui saurait signaler ses limites serait encore plus utile et fiable qu’une IA qui répond toujours avec aplomb.

5 réflexes simples avant de faire confiance à une réponse IA

1) Demandez la source.
“D’où tiens tu cette information ?” Sans source, pas de confiance.

2) Recoupez.
Une info critique = vérification via site officiel, documentation, ou expert.

3) Méfiez-vous des détails “trop précis”.
Dates, chiffres, citations : ce sont des zones fréquentes d’invention.

4) Adaptez la question à l’enjeu.
“Quels sont les risques d’erreur ? Quelles hypothèses fais-tu ?”

5) Escaladez à un humain quand l’impact est élevé.
Juridique, médical, financier, RH : l’IA doit aider mais ne doit pas décider seule.

Conclusion : la norme doit changer (et vite)

C’est une bombe à retardement que nous armons à chaque clic… si nous déployons des IA sans mécanismes explicites de transparence.
L’IA de demain ne sera pas seulement celle qui répond le plus vite ou le plus brillamment.
Ce sera celle qui saura dire :  “je n’ai pas assez d’éléments”, “voici ce qu’il faut vérifier”.
Confiance et transparence ne doivent pas être des options.
Elles doivent devenir la norme. Et vite.

Cet article est une tribune de sensibilisation. Il ne constitue pas un avis juridique, technologique ou financier. Pour toute décision à fort impact, vérifiez auprès de sources officielles ou de professionnels qualifiés.

Sources & pour aller plus loin
• Les dangers de l’IA péremptoire
• Exemple d’incident “visa” après conseil erroné de ChatGPT
• “Références/citations inventées” et risques associés (exemples documentés dans le monde académique/juridique)
• ChatGPT et la possible multiplication des références bibliographiques fantômes
• Travaux sur l’estimation d’incertitude et la calibration des LLM