Fiabilité de l’IA générative : comment garantir des réponses précises et éviter les erreurs ?

17 juin 2025

6 min de lecture

L’IA générative fascine parce qu’elle semble répondre à toutes nos questions. Mais elle peut devenir inquiétante lorsqu’on lui demande la couleur d’un œuf et qu’elle répond bleu.

Chez Araïko, nous avons aidé de nombreuses entreprises du secteur industriel à intégrer concrètement l’intelligence artificielle. Une question revient souvent de la part des dirigeants : “Comment peut-on être certain que l’IA dit la vérité ?”

C’est une interrogation tout à fait légitime. Nous y répondons pour vous aider à mieux comprendre les limites de l’IA, à l’utiliser de manière plus pertinente, et à éviter de juger cette technologie uniquement sur la base d’expériences mal encadrées.

Hallucinations de l'IA : comprendre les erreurs des modèles d'intelligence artificielle

Il se peut que vous ayez déjà vu une IA inventer une réponse avec aplomb, avec des informations incorrectes et dénuées de sens. C’est ce qu’on appelle une hallucination. Il ne s’agit pas d’une erreur classique comme un bug technique : cela peut provenir de données d’entraînement biaisées ou de limitations dans la compréhension contextuelle de votre question.

L’IA ne "sait" rien ; cette technologie ne peut pas avoir de connaissances dans le sens humain du terme. Elle génère du texte en se basant sur des probabilités linguistiques, à partir d’exemples qu’elle a vus pendant son entraînement. Lorsqu’on lui pose une question, elle produit la réponse la plus probable.

Résultat : si elle ne dispose pas d’un cadre précis ou de sources fiables, elle peut combler les trous avec des contenus inventés. Vous l’avez peut-être remarqué, un agent conversationnel basé sur l’IA vous dira très rarement “je ne sais pas” à l’une de vos interrogations.

Sources de l'IA générative : comment l'intelligence artificielle construit ses réponses ?

Pour vous répondre, l’agent conversationnel doté d’IA s’appuie sur plusieurs éléments :

Ses données d’entraînement, issues de données publiques (sites web, livres, forums…) mais non spécifiques à votre entreprise.
Le prompt, qui oriente fortement le type et la structure de la réponse.
Les documents et informations que vous lui fournissez en contexte, si l’outil est connecté à votre propre base de connaissances.

Grâce à l’immense volume de données d’entraînement, l’agent conversationnel apprend à prédire le mot suivant dans une phrase. Cependant, il ne comprendra pas, comme un humain, le sens ou la véracité des informations. Cela explique encore une fois les réponses incorrectes qu’il peut donner si les données d’entraînement sont incomplètes ou fausses.

Rédiger un prompt efficace : la clé pour des réponses fiables de l'IA générative

Le prompt est le texte que vous allez fournir à l’IA pour lui demander de réaliser une action. La qualité des réponses de l’IA dépend fortement de la manière dont sera construit votre prompt.

Lorsqu’il est bien construit, il agit comme un véritable guide pour obtenir des réponses pertinentes, mais s’il est mal formulé, il ouvre la porte à l’imprécision.

Voici un exemple d’un prompt imprécis :

“On veut faire de l’IA dans l’entreprise, qu’est-ce qu’on peut faire ?”

Voici la version améliorée de ce prompt :

“Je suis directeur général d’une PME industrielle spécialisée dans l’usinage de précision pour l’aéronautique. Nous disposons de nombreuses données issues de nos lignes de production (capteurs, données qualité, temps machine, etc.), mais nous n’avons jamais exploité d’IA jusqu’ici. Mon objectif est de réduire nos arrêts machines non planifiés et d’anticiper les dérives qualité. Par quoi commencer concrètement ?”

Voici 5 bonnes pratiques pour bien prompter :

Soyez précis dans la demande pour avoir une réponse précise
➜ Ex. : « Résume ce document pour un directeur qualité dans l’industrie agroalimentaire » est plus efficace que « Fais un résumé ».
Ajoutez du contexte
➜ Vous pouvez préciser quelle est votre fonction, votre secteur d’activité, le niveau d’expertise que vous attendez dans la réponse.
Structurez votre requête
➜ Pour que votre demande soit la plus claire possible, il est nécessaire d’organiser votre prompt avec des tirets pour chaque élément différent. Par exemple :
Je suis DSI d’une entreprise du secteur pharmaceutique
Donne-moi accès aux 5 dernières études sur l’évolution du marché
Compare des données clés
Réponds sous forme de tableau
Donnez des exemples
➜ “Voici un exemple de ce que j’attends” permet d’aligner l’IA sur votre style ou votre format.
Soyez le plus clair possible sur le format attendu
➜ “Réponds-moi en 2 pages maximum, je veux un résumé”

Pour aller plus loin, il se peut que vous ayez déjà entendu parler du prompt système. Il s’agit des consignes sous forme de texte que vous allez donner à l’agent conversationnel avant de le questionner. Ce prompt vous permet de ne pas avoir à répéter la même instruction dans chaque requête que vous ferez. Dans le prompt système, vous pourrez par exemple demander :

Cite-moi toujours les sources des données que tu avances
Réponds-moi avec un ton neutre
Ton rôle : être un assistant dans ma veille concurrentielle

Enrichir l'IA générative avec vos données : améliorer la pertinence des réponses

Pour obtenir des réponses fiables et adaptées à un domaine spécifique, il est essentiel de fournir à l'IA des données pertinentes et spécialisées. Cela peut inclure des documents internes, des bases de connaissances ou des guides métiers. En enrichissant l'IA avec ces informations, elle sera mieux équipée pour répondre de manière précise et contextuelle.

À noter que cela pose une question essentielle : est-ce dangereux pour vos données ? Et effectivement, si vous utilisez un outil grand public, comme ChatGPT sans personnalisation d’entreprise, tout ce que vous tapez peut théoriquement être stocké, analysé et peut-être utilisé pour améliorer l’outil. Si la solution est mal encadrée, il peut y avoir des dangers de fuite de données vers l’extérieur.

Vérifier les sources des réponses de l'IA

Même avec des prompts bien conçus et des données spécialisées, il est crucial de vérifier les informations fournies par l'IA. L'IA ne cite pas toujours ses sources, et ses réponses peuvent contenir des erreurs. Il est donc recommandé de croiser les informations avec des sources fiables et de ne pas se fier aveuglément aux réponses générées.

Définir des cas d'usage clairs pour l'IA générative

La puissance des agents conversationnels peut donner envie de les utiliser pour toutes les interrogations que l’on peut avoir. Cependant, l’IA n’est pas un moteur de recherche amélioré. Nous la définissons plutôt comme plusieurs assistants que vous devez cadrer. À vous de définir sur quelles missions vous avez besoin d’être assisté. Par exemple, vous pouvez avoir besoin d’un assistant pour résumer vos comptes rendus de réunion ou d’un assistant pour faire de la veille sectorielle.

Résumé : Assurer la fiabilité de l'IA générative grâce à un usage maîtrisé en entreprise

Accéder aux bonnes réponses grâce à l’IA générative dépend donc en grande partie de l’usage que vous allez en faire et de la compréhension de son fonctionnement et de ses limites. Voici les éléments à prendre en compte pour fiabiliser les réponses de l’IA générative :