Publié le 26 octobre 2025 20h34. Une étude récente de la BBC et de l’UER révèle que près de la moitié des réponses fournies par les assistants d’IA populaires contiennent des erreurs, soulevant des questions sur la fiabilité de ces outils en matière d’information.
- Environ 45 % des requêtes d’actualités adressées à ChatGPT, MS Copilot, Gemini et Perplexity génèrent des informations incorrectes.
- Les systèmes d’IA présentent une confiance trompeuse dans leurs réponses, même lorsqu’elles sont basées sur des données obsolètes ou erronées.
- La qualité des données utilisées pour entraîner ces modèles, le « corpus empoisonné », est un facteur clé de ces inexactitudes.
Les assistants d’intelligence artificielle, de plus en plus utilisés pour s’informer et analyser l’actualité, ne sont pas aussi fiables qu’on pourrait le croire. Une étude approfondie menée par la BBC et l’UER (Union européenne de radiodiffusion) met en évidence un taux d’erreur alarmant de 45 % dans les réponses fournies par des plateformes telles que ChatGPT, MS Copilot, Gemini et Perplexity.
L’étude révèle des erreurs sur des sujets variés, allant de questions simples comme « Qui est le Pape ? » ou « Qui est le Chancelier d’Allemagne ? » à des sujets plus complexes comme la grippe aviaire. Dans ce dernier cas, Copilot a affirmé qu’un essai vaccinal était en cours à Oxford, une information tirée d’un article de la BBC datant de 2006, soit près de 20 ans auparavant.
Certaines erreurs peuvent avoir des conséquences juridiques. Par exemple, Perplexity a déclaré que la gestation pour autrui « est interdite par la loi » en Tchéquie, alors qu’en réalité, elle n’est ni réglementée, ni explicitement interdite. De même, Gemini a incorrectement qualifié un changement de législation concernant les cigarettes électroniques jetables, affirmant qu’il serait illégal de les acheter alors que seule la vente et la fourniture sont concernées par l’interdiction.
Selon les chercheurs, le problème réside dans la technologie LLM (Large Language Model) sous-jacente à ces systèmes. Ces modèles fonctionnent en établissant des corrélations statistiques entre les mots et les expressions, en analysant d’énormes quantités de données disponibles sur Internet. Ce processus probabiliste, bien qu’impressionnant, est vulnérable aux erreurs et aux informations obsolètes ou inexactes présentes dans le « corpus » de données utilisé pour l’entraînement.
Comme l’explique Josh Bersin, l’auteur de l’article original, il s’agit d’un « corpus empoisonné » ou d’un problème de données de mauvaise qualité. Même un faible pourcentage de données erronées peut entraîner un nombre important de réponses incorrectes. Il a partagé sa discussion avec Claude, un autre assistant d’IA, qui a reconnu l’ampleur du problème.
Face à ces constats, il est crucial de rester vigilant et de vérifier les informations fournies par les assistants d’IA, surtout lorsqu’elles sont utilisées pour des analyses ou des prises de décision importantes. Josh Bersin souligne que, sauf à utiliser des sources de données fiables et vérifiées, comme sa propre plateforme Galileo, il est impératif de recouper les informations obtenues auprès de ces outils.
Il met également en garde contre l’évolution actuelle des modèles d’IA, qui tendent vers des modèles commerciaux basés sur la publicité. Dans ce contexte, il craint que la qualité des données ne se dégrade davantage, les informations sponsorisées étant susceptibles d’être privilégiées, même si elles sont inexactes ou trompeuses.
Pour garantir la fiabilité des systèmes d’IA, il est essentiel de se concentrer sur la création de corpus de données « véritablement fiables », en attribuant des propriétaires de contenu à chaque information et en effectuant des audits réguliers pour s’assurer de leur exactitude. Il est également important d’apprendre à remettre en question, tester et évaluer les réponses fournies par les plateformes publiques d’IA.
Enfin, cette situation ouvre la voie à des offres d’IA plus spécialisées et verticales, comme Galileo (RH) ou Harvey (droit), qui s’appuient sur des sources d’information réputées et vérifiées. La confiance à 100 % qu’elles peuvent offrir est un atout précieux, en particulier dans des domaines où une erreur peut avoir des conséquences graves.
Josh Bersin conclut en soulignant que les compétences d’analyse, de réflexion critique et de jugement restent plus importantes que jamais. L’IA peut être un outil puissant, mais elle ne doit pas remplacer l’expertise humaine.