De l’art de bien user de son intelligence (artificielle)

Comme vous le savez sans doute, les intelligences artificielles dites "génératives" créent du texte par prédiction statistique à partir de masses de données présentes sur Internet. Bien que de nombreuses réponses produites par les IA soient exactes, celles-ci génèrent aussi souvent des informations erronées ou biaisées. En effet, les réponses mêleront fréquemment vérité et fiction. Si vous utilisez des textes générés par des IA génératives pour vos travaux académiques, dans le respect des consignes données par vos enseignants, il est donc essentiel de pouvoir en vérifier les résultats.

Mais comment évaluer la validité de ce qu’affirme une IA ? Il existe une méthode simple et efficace : la lecture latérale. Cette méthode est une technique de vérification des faits qui consiste à se distancier de la production factuelle d’une IA en consultant plusieurs autres sources crédibles, non générées par de l’IA. 

Concrètement, cette méthode peut être considérée comme une « lecture par onglets » : au lieu de continuer à suivre les suggestions de l'IA en descendant verticalement sur une page, vous ouvrez de nouveaux onglets, latéralement, pour vérifier ces informations auprès d'autres sources.

Voici comment vérifier ce que vous avez obtenu avec une IA générative :

1.	Décomposez l'information. Examinez la réponse et voyez si vous pouvez isoler des affirmations spécifiques pouvant faire l'objet d'une recherche. C'est ce qu'on appelle le fractionnement.

2.	Ensuite, passez à la lecture latérale ! Ouvrez un nouvel onglet et recherchez des éléments d'information complémentaires dans des sources fiables. En parallèle, vérifiez toujours si l'IA ne place pas des informations correctes dans le mauvais contexte. Par exemple, attribue-t-elle un faux article à un véritable auteur ?

3.	Ensuite, réfléchissez plus en profondeur aux hypothèses formulées :
	a.	Qu'est-ce que votre prompt a supposé ?
	b.	Quelles sont les hypothèses de l'IA ?
	c.	Qui pourrait avoir une expertise ou un avis différent sur le sujet ?
	
4.	Puis vient le moment de porter un jugement. Qu'est-ce qui est vrai, qu'est-ce qui est trompeur et qu'est-ce qui est factuellement incorrect ?

5.	Rappelez-vous que vous devez répéter ce processus pour chacune des affirmations faites par l'IA : reprenez votre liste à partir de la première étape et continuez !

Ne perdez jamais de vue qu’une réflexion critique sur les réponses fournies par une IA ne doit pas se limiter à vérifier si les faits mentionnés sont vrais ou faux. Lorsque nous portons un regard critique sur un article de presse, un livre ou un message publié sur les réseaux sociaux, nous cherchons aussi à identifier le point de vue de l’auteur-e, car celui-ci influence nécessairement le contenu du texte. Or, ces textes que nous produisons tous quotidiennement constituent la base des données d'entraînement des IA génératives. Même si une IA n’a pas ses propres opinions, elle reflète inévitablement les biais, les opinions ou les points de vue humains présents. Ces influences peuvent donc transparaître dans les réponses fournies et doivent en permanence vous inviter à maintenir en alerte votre vigilance et votre esprit critique.