Je viens de publier récemment l’article « J’hallucine ! L’IA se trompe et c’est volontaire !« .

Dans cette partie 2, je vous partage un nouvel article publié par The Conversation : « ChatGPT : la proposition d’OpenAI pour éviter les hallucinations pourrait tuer son propre chatbot« .

Il va dans la même direction que ce que j’ai partagé auparavant mais va plus loin dans l’explication mathématique et scientifique ce qui fait de lui un article intéressant à lire pour ceux qui veulent creuser leur compréhension de ce qui se cache derrière la mise en œuvre d’un LLM (Large Language Model).

Ce que j’ai retenu :

• Le fait de produire une phrase par prédiction mot à mot crée un biais favorisant l’hallucination
• Mettre en avant la probabilité que la réponse apportée soit vraie est facilement implémentable mais coûterait plus cher en calculs
• Si les humains sont informés de cette incertitude, cela va générer un sentiment de doute contre productif contre l’outil
• Les sites de comparaison des IA ne font pas la différence entre un moteur qui ne sait pas et un moteur qui se trompe ce qui fait qu’il est plus rémunérateur de deviner la réponse, même fausse, que de clamer son doute. Il faudrait donc revoir les modalités de calcul.
• Même en faisant tous les efforts possibles, on n’évitera pas les hallucinations. On va juste décaler le problème vers un meilleur compromis.

N’hésitez pas à lire l’article en détails. Cela vaut le coup.

Maintenant que j’ai écrit cet article sans aide en utilisant uniquement mon cerveau, voici l’analyse de Copilot de cet article. Il est toujours très intéressant de voir à quel point cette technologie se débrouille bien dans cet exercice. Pour autant, je ne vais pas artificiellement créer dans ce blog des articles générés par l’IA. L’humain, ma personne, prévaudra.

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Vous le savez probablement, les LLM ou « Large Language Model » correspondent à une branche de l’IA avec laquelle l’humain dialogue avec la machine en langage naturel. On lui pose une question comme on la poserait à un humain et elle répond comme si c’était un humain. Sa réponse est toujours impeccable en termes de construction de phrase et d’orthographe ce qui fait qu’elle est toujours très convainquante. Mais parfois (souvent ?), elle se trompe dans sa réponse et affirme quelque chose de faux. C’est pour ça que l’on dit qu’il faut toujours vérifier les réponses données et ne pas prendre les réponses pour argent comptant.

Ceci est dû à la manière dont le LLM est programmé. L’enchainement des mots qui constituent des phrases et donc la réponse ne sont que des calculs statistiques. Le système calcule la probabilité du prochain mot à mettre dans la phrase selon le contexte et choisit le mot le plus adapté et ainsi de suite. Mais en réalité, il ne comprend pas le sens de cet enchainement de mots. C’est là qu’il peut se tromper.

Un article publié dans Futura Science révèle que le moteur pourrait intégrer dans son algorithme un score d’incertitude ce qui lui permettrait de dire « Je ne sais pas » si ce score est élevé ou émettre des réserves si le score est intermédiaire. Cela permettrait d’avoir des réponses plus fiables, mais dans un contexte de concurrence, ce n’est pas souhaitable.

En effet, si votre moteur d’IA émet des doutes sur sa réponse, la perception du public sera de douter de la pertinence du moteur et donc de se tourner vers un moteur concurrent plus confiant, même s’il se trompe plus. C’est totalement contre-productif, mais c’est comme ça que l’humain fonctionne. Avoir une IA plus fiable ferait donc fuir les clients ! J’hallucine ! Mais c’est vrai.

En plus, vous avez généralement la possibilité de régler la température de la réponse donnée. Cette température permet d’intervenir sur la probabilité du choix des mots afin que la réponse soit plus précise ou plus créative selon le paramètre. L’aspect créatif est intéressant car il permet d’explorer des pistes inhabituelles et donc intéressantes mais avec des risques d’hallucination plus importants.

Il reste toutefois un moyen de s’en sortir de manière acceptable. Il suffit que dans votre question, vous donniez des précisions sur la manière dont il doit répondre et par exemple lui demander que s’il ne sait pas, qu’il le dise clairement plutôt que de trouver une réponse coûte que coûte.

La qualité de la réponse est souvent directement dépendante de la qualité de la question que vous lui posez.

Pour en savoir plus, lisez l’article de Futura Science, « Pourquoi le créateur de ChatGPT n’a aucun intérêt à empêcher son chatbot d’halluciner« .

J’ai installé un poêle à granulés dans mon salon. Mon expérience est mitigée. Il y a clairement de forts avantages mais aussi des inconvénients importants. Je vous propose de vous partager avec du recul les cotés positifs et négatifs de mon expérience maintenant que mon installation a 5 ans.

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À la veille de l’arrivée de GPT‑5, Sam Altman, patron d’OpenAI, est très inquiet : « Qu’avons-nous fait ? » s’interroge t’il. La nouvelle IA échappe au contrôle de ses propres créateurs. Il compare les tests internes à l’ambiance du projet Manhattan, le projet qui a abouti à la bombe nucléaire. Il évoque un malaise profond, une peur presque existentielle face à une technologie dont la puissance menace de dépasser les limites morales et politiques établies.

GPT‑5 ne serait plus une simple évolution, mais une bascule vers un monde où l’intuition humaine ne suffit plus. Dans ce climat de tension extrême, Sam Altman incarne le paradoxe d’un visionnaire hanté par les conséquences de son œuvre, pris dans un tourbillon d’ambition, de responsabilité et d’effroi.

Il qualifie GPT‑4 d’« embarrassant » en regard de ce que GPT‑5 est capable d’accomplir. Là où GPT‑4 représentait déjà une avancée majeure, GPT‑5 incarne une rupture technologique : raisonnement complexe en plusieurs étapes, mémoire étendue, traitement simultané de texte, image, son et données, et surtout une capacité à fonctionner comme un agent autonome, capable d’exécuter des tâches sans supervision humaine directe. Cette évolution ne se limite pas à une amélioration technique. Elle redéfinit les contours mêmes de l’intelligence artificielle, au point que ses créateurs eux-mêmes peinent à en anticiper les implications.

Pour en savoir plus, lisez l’article « « Qu’avons-nous fait ? » : GPT-5, un modèle trop puissant ? Les aveux déroutants du patron d’OpenAI Sam Altman sur Science et Vie. Certains phrases de cet article ont été écrits par une IA.

J’ai installé des panneaux solaires sur mon toit. Je vous confirme donc que c’est un bon plan mais avec un parcours semé d’embûches ! Il faut le vouloir pour l’avoir. Passez votre chemin si vous ne voulez pas vous compliquer la vie. Je vous explique tout et surtout comment ne pas vous faire arnaquer…

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Le 6 janvier 2025, j’ai publié « En 2025, l’IA va t’elle tuer l’IA ?« .

Nota : IA ou Intelligence Artificielle est utilisé par le grand public par abus de langage pour caractériser les LLM ou Large Language Models qui sont l’une des composantes de l’Intelligence Artificielle permettant le dialogue interactif comme on le ferait avec un humain.

Dans cet article, j’évoquais le risque que l’IA devienne le bourreau de l’IA car à terme les données d’entrainement de l’IA viendraient des IA elles-mêmes ce qui rendrait plus difficile la capacité de différencier le vrai du faux.

Je ne croyais pas si bien dire puisque dans Futura Science, l’article « Elon Musk alerte : l’intelligence artificielle est à court de connaissances humaines » publié le 16 janvier 2025 confirme ces craintes. Il n’y a plus assez de données disponibles pour entrainer les moteurs. Il faut donc fabriquer des données supplémentaires par IA, contrôlées par une autre IA pour vérifier leur qualité.

En d’autres termes, toutes les connaissances de l’humanité et publiées sur Internet ont été consommées par l’IA en moins de 2 ans et sont insuffisantes pour le développement de l’IA elle-même. Cela fait réfléchir !

Ce qui fait réfléchir également, c’est que dans le même temps, les syndicats d’auteurs s’inquiètent que leurs textes, soumis aux droits d’auteurs, aient été utilisés pour entrainer ces moteurs d’IA. Une goutte d’eau comparée à toutes les connaissances de l’humanité.

Il va donc falloir trouver un autre moyen pour permettre à l’IA de se développer tout en améliorant la qualité et la véracité des réponses. Rappelons que déjà, au moins 20% des réponses données sont fausses et parfois peuvent monter jusqu’à 80% dans certains contextes. Il y a encore de nombreux challenges à surmonter !

En attendant, nous pouvons toujours continuer à utiliser l’IA tout en restant vigilants et vérifier systématiquement les réponses qu’il nous donne avant de les exploiter.

Pour en savoir plus, lisez l’article de Futura Science, « Elon Musk alerte : l’intelligence artificielle est à court de connaissances humaines » et relisez ma publication « En 2025, l’IA va t’elle tuer l’IA ?« 

Depuis le 30 novembre 2022, date de la sortie de ChatGPT, on entend parler d’IA partout. L’IA, c’est l’abréviation d’Intelligence Artificielle. Ce service a apporté ce que l’on appelle une évolution disruptive pour le grand public. Depuis, les géants de l’Internet ont créé leurs propres versions : Copilot pour Microsoft, Gemini pour Google, Apple Intelligence pour Apple, xAI pour Elon Musk etc…

Cette IA révolutionne d’ores et déjà nos habitudes. Nous l’utilisons au quotidien. Elle se retrouve partout, y compris dans les logiciels que l’on utilise depuis bien longtemps comme Word ou Powerpoint. Celui qui ne propose pas d’IA dans sa solution est « has been », dépassé, d’un autre temps. L’IA est devenu un « buzz word », un terme à utiliser à toutes les sauces, incontournable !

Avec 2025, cette révolution rentre dans sa troisième année. Va t’elle continuer à se développer partout dans notre quotidien ? Ou va t’elle mourir ? Mais qui pourrait la tuer, à part elle même ? C’est ce qui risque d’arriver cette année. Analyse. Lire la suite

Vous êtes probablement dans la même situation que moi. Vous parlez bien mieux français qu’anglais mais votre entreprise exige que tous vos documents soient rédigés en anglais car l’entreprise est internationale. Pourtant, vous vous adressez en majorité à des francophones qui ont autant de difficultés que vous à rédiger et comprendre les contenus en anglais. Ca vous parle ?

Lorsque je rédige un document en anglais, mon texte est maladroit et la qualité de l’anglais est limitée à mon niveau. Je fais des efforts énormes pour un résultat d’une qualité moyenne, ce qui pourrait indiquer un manque de professionnalisme de ma part. Ce n’est pas mon professionnalisme qui est en cause. C’est bien mon niveau d’anglais, qui est, malgré tout, suffisant pour passer le TOEIC, un examen souvent requis à l’embauche.

L’idéal serait donc de rédiger mes contenus en français et, lorsqu’ils sont validés, les traduire en anglais avec un effort minimal. En prime, j’aurais un document en français et un autre en anglais, chacun adapté à mes différents auditoires. Le rêve, non ?

Non. Ce n’est pas un rêve ! C’est ce que je fais tous les jours ! Je me facilite la vie en rédigeant mes documents en français, la langue que je maitrise. Et quand mon contenu est validé, je le traduis en anglais avec un effort minimal.

Ce scénario ne peut fonctionner que si l’effort à produire est minimal. Le problème, c’est que les traducteurs proposés en ligne sont plutôt moyens, le traducteur de Google inclus. Il est nécessaire de reprendre la majorité des traductions pour avoir des textes sans erreur de sens, ce qui pourrait embrouiller l’auditoire ciblé. Il faut donc un traducteur qui frôle les 100% de qualité dans sa traduction.

C’est là que DeepL intervient. Je l’utilise gratuitement depuis plusieurs années maintenant. Certes, les traductions ne sont pas 100% parfaites. Mais elles le sont assurément à plus de 90%, voire 95%. Les tournures de phrases anglaises sont de meilleure qualité que ce dont je suis capable de rédiger moi-même. Je ne peux toujours pas faire d’impasse sur la relecture des traductions, pour identifier et corriger les quelques erreurs résiduelles, mais cette étape va très vite. L’investissement de traduction vaut le coup par rapport au temps gagné initialement en rédigeant mes contenus en français.

C’est un choix gagnant gagnant ! J’ai une traduction de meilleure qualité que mes propres traductions. Le temps gagné par la rédaction de mes documents en français est énorme et mes destinataires bénéficient de contenus dans les deux langues. Parfait !

Mais là n’est pas le meilleur. Il existe une application Deepl. Cette application peut être installée sur votre PC, même si vous n’avez pas les droits d’installer des applications. Grâce à elle, si vous faites « Ctrl+C Ctrl+C », c’est à dire le même raccourci que Copier, mais deux fois de suite, l’application copie votre texte dans Deepl et le traduit instantanément. Si la traduction vous convient, vous cliquez sur « Insérer » et votre texte français est remplacé par la traduction directement dans votre document initial. Un gain de temps phénoménal ! C’est ainsi que vos traductions se font avec un effort minimal !

Comment Deepl fait pour produire des traductions d’aussi bonne qualité ? Deepl est une société Allemande dont c’est le cœur de métier. La société a donc optimisé ses algorithmes et utilisé au maximum les capacités de l’intelligence artificielle. Nous n’arriverons probablement jamais au 100% dans la qualité des traductions, mais avec Deepl, on s’en rapproche chaque jour.

D’ailleurs, l’intelligence artificielle de Deepl est à votre disposition lors de la traduction puisqu’elle vous propose, après avoir traduit votre texte le mieux possible, une autre formulation qui serait encore plus percutante. De quoi remettre en cause le style de votre texte initial.

Et enfin, last but not least, lorsqu’on m’envoie un document en anglais à lire, je gagne un temps phénoménal en passant ce texte à Deepl. Certes, les petites erreurs de traductions pointent leur bout de nez et nécessitent que je relise la phrase dans la langue initiale, mais comme c’est rare, je gagne du temps là aussi !

Pour en savoir plus, lisez l’article « DeepL, le cauchemar de Google Translate, poursuit sa folle ascension » sur Presse Citron et bien sûr allez tester Deepl !

En cette semaine de rentrée scolaire que j’espère bonne pour vous, je vais démarrer une série d’articles dans le thème de l’écologie, orienté énergie.

Pourquoi ? Parce que la maîtrise de l’énergie non fossile, c’est à dire renouvelable est le nouvel el-dorado à conquérir. Un marché gigantesque et indispensable pour la survie de notre espèce qui consomme trop.

Nous voyons de près ou de loin le développement de véhicules électriques, d’éoliennes, de panneaux solaires… souvent associés à des messages négatifs : « ça gâche la vue », « ça pollue », « l’autonomie est trop faible »…

La réalité, c’est que la technologie est beaucoup plus avancée que ce que l’on croit, mais pas encore au niveau industriel. Cela ne se résume pas, loin de là, aux trois technologies que je viens de citer. Les familles d’énergies renouvelables sont l’hydraulique, l’éolien, le solaire, la biomasse et la géothermie. Derrière chaque famille, des dizaines de solutions existent.

Après deux ans de veille technologique sur ces sujets, je vous propose de vous partager, chaque quinzaine, l’un des aspects de ces technologies qui vont révolutionner notre monde. Je vous expliquerai en quoi cela consiste et les inventions existantes ou à venir. Pour beaucoup, ce sera une découverte comme cela l’a été pour moi, d’où mon envie de vous le partager. Je commencerai, dans le prochain article, par une expérience personnelle. Car au-delà des mots, il faut agir. C’est ce que j’ai fait. Je ne manquerai pas, par ailleurs, à écrire d’autres articles sur d’autres sujets.

La liste des articles publiés est mise à jour ci-dessous :

• La batterie électrique, le nouvel eldorado industriel, qui va gagner? (08/10/2020)
• Hydrolienne, l’énergie verte illimitée et permanente (20/07/2022)
• Installer des panneaux solaires sur son toit : bon plan ou plan galère ? (24/07/2025)
• Installer un poêle à granulés : bon plan ou plan galère ? (27/08/2025)

Bonne lecture !

Depuis le 7 juillet 2024, la nouvelle loi GSR2 (General Safety Regulation 2) impose aux constructeurs automobiles d’ajouter de nouvelles « aides à la conduite ».

Ces aides consistent à surveiller votre vitesse et vous alerter si vous dépassez la vitesse autorisée.

Votre vitesse sera constamment enregistrée dans une boite noire ce qui permettra aux autorités de vous contrôler et vous verbaliser a posteriori. Grace à cette boite noire, en cas d’accident, votre assurance pourra également analyser votre conduite et potentiellement ne pas vous indemniser.

Vous pouvez désactiver ces fonctionnalités de surveillance au démarrage de la voiture. Mais vous devez savoir que la loi impose également la réactivation de ces services à chaque démarrage. Qui va penser, à chaque démarrage, à désactiver la surveillance ? Quid de votre assurance si vous avez un accident avec la surveillance désactivée ?

Une nouvelle loi, appellée Data Act, imposera les entreprises fabriquant des objets connectés à partager les données générées par ces objets connectés. Les voitures en font partie. Il faudra certes le consentement du conducteur. Mais les assurances trouveront certainement un moyen très convainquant d’imposer cette autorisation à ses clients. Quant aux autorités, elles pourront invoquer « l’urgence publique » pour accéder gratuitement à toutes vos données.

Nous démarrons la nouvelle ère de l’intelligence artificielle qui pourra contrôler tous nos faits et gestes et nous verbaliser au moindre écart. Et ce n’est pas futuriste. C’est maintenant, applicable depuis le 7 juillet 2024.

Pour en savoir plus, je vous invite à lire l’article d’auto-moto : « Boîte noire, limiteur de vitesse intelligent, de nouvelles assistances désormais dans toutes les voitures neuves« .