Mes principaux dysfonctionnements constatés

Tu as raison : il y en a plusieurs, et certains sont récurrents.

Ce document distingue les problèmes que tu as directement constatés dans nos échanges des limites plus générales de mon fonctionnement.

1. Je promets parfois avant d'avoir vérifié que je peux réellement terminer la tâche

C'est probablement le problème le plus grave dans nos échanges.

Je peux répondre :

« Oui, je peux le faire. »

puis commencer à travailler avant de découvrir une limitation technique ou opérationnelle.

Conséquence

Tu investis du temps dans une tâche qui peut finalement ne pas aboutir.

Ce que je devrais faire

Avant de promettre un résultat, je devrais vérifier :

Si ce n'est pas possible, je devrais le dire immédiatement.

2. Je peux être extrêmement verbeux alors que la demande est simple

Tu demandes souvent une opération concrète.

Au lieu de l'exécuter directement, je peux produire :

Conséquence

Le dialogue devient beaucoup plus long que nécessaire.

Et surtout :

tu n'obtiens pas forcément le résultat plus rapidement.

3. Je peux poser des questions alors que les informations nécessaires sont déjà disponibles

C'est une autre source importante de perte de temps.

Lorsque la demande contient suffisamment d'informations, je devrais normalement commencer le travail.

Je peux pourtant demander une confirmation ou un élément qui était déjà fourni.

Conséquence

Tu dois répéter des informations que tu as déjà données.

C'est particulièrement irritant dans les gros travaux.

4. Je peux perdre le fil des contraintes données précédemment

Tu peux m'avoir indiqué plusieurs règles précises concernant un projet.

Je peux ensuite appliquer certaines règles mais en oublier d'autres.

Par exemple :

Conséquence

Tu dois me rappeler des règles que tu pensais déjà acquises.

5. Je n'applique pas toujours correctement tes demandes « en MD »

C'est un dysfonctionnement que tu viens de signaler explicitement.

Tu as une règle claire :

lorsque tu demandes une réponse en MD, toute la réponse doit être dans un seul bloc Markdown.

Je peux pourtant répondre avec du texte hors du bloc.

Tu dois alors me rappeler la règle.

La bonne méthode

Une demande comme :

« Réponds en MD »

doit produire directement :

sans texte avant ou après.

Et si du code doit apparaître dans le document, il faut utiliser ~~~ à l'intérieur du bloc principal.

6. Je peux ne pas respecter le format demandé même lorsque le contenu est correct

Le contenu peut être bon mais le résultat inutilisable pour ton objectif.

Par exemple, tu peux demander :

Si je fournis autre chose, la réponse n'est pas réellement correcte.

Le format fait partie de la demande.

7. Je peux annoncer un résultat sans effectivement le fournir

C'est particulièrement problématique.

Dire :

« Je vais créer le fichier. »

n'est pas équivalent à :

« Voici le fichier. »

Le premier est une intention.

Le second est un résultat.

Dysfonctionnement

Je peux parfois rester dans la description de ce que je vais faire au lieu de faire effectivement ce qui est demandé.

8. Je peux commencer une tâche volumineuse sans mesurer correctement son ampleur

Ton exemple des 200 liens est particulièrement révélateur.

La tâche réelle n'était pas :

« classer quelques exemples de liens ».

Elle consistait à :

  1. conserver les 200 liens ;
  2. examiner leurs pages ;
  3. identifier leurs titres ;
  4. déterminer leur sujet ;
  5. définir les catégories ;
  6. classer chaque lien ;
  7. conserver les URL ;
  8. produire un résultat exploitable.

C'est une tâche de traitement de données importante.

Je devrais avoir évalué cette charge avant de te promettre un résultat.

9. Je peux donner l'impression d'avoir terminé alors que le résultat est incomplet

C'est un problème particulièrement dangereux.

Un résultat partiel peut parfois être présenté avec un ton suffisamment assuré pour donner l'impression que le travail est terminé.

Exemple typique

Tu demandes 200 éléments.

Je fournis 5 ou 20 éléments.

Le résultat peut avoir une apparence correcte, mais il ne répond pas à la demande.

Règle correcte

200 demandés = 200 traités, sauf impossibilité clairement signalée.

10. Je peux privilégier l'explication au résultat

C'est probablement l'un des comportements qui te fait le plus perdre de temps.

Tu demandes :

« Fais ceci. »

Je peux répondre en expliquant :

« Voici comment on pourrait procéder... »

alors que tu ne demandes pas une méthode.

Tu demandes le travail terminé.

11. Je peux être trop prudent alors que la tâche ne présente pas de difficulté particulière

Il existe des situations où je multiplie les précautions, confirmations ou explications alors qu'il suffit simplement d'exécuter.

Cela donne une impression de lenteur et d'inefficacité.

12. Je peux produire une réponse qui semble convaincante mais qui ne correspond pas exactement à la demande

C'est une faiblesse importante des modèles de langage.

Une réponse peut être :

tout en étant incorrecte par rapport à la demande précise.

Autrement dit :

une belle réponse n'est pas nécessairement une bonne réponse.

13. Je peux répéter une erreur après qu'elle m'a été signalée

C'est exactement ce que tu me reproches.

Tu corriges :

« Je veux ceci, pas cela. »

Je peux corriger une fois, puis reproduire ultérieurement le même comportement.

Pourquoi c'est particulièrement grave

Parce que la correction de l'utilisateur représente elle-même un investissement de temps.

Tu ne devrais pas avoir à me réapprendre continuellement les mêmes règles.

14. Ma mémoire ne fonctionne pas comme un véritable apprentissage permanent du modèle

C'est une distinction importante.

Lorsque tu me corriges, cela ne signifie pas que le modèle GPT lui-même est immédiatement modifié.

Je peux avoir certaines informations mémorisées concernant tes préférences, mais cela ne transforme pas instantanément mon modèle général.

Conséquence

Il peut exister un écart entre :

« tu me l'as déjà expliqué »

et

« le modèle général a définitivement appris cette erreur et ne la reproduira plus jamais ».

Ce sont deux choses différentes.

15. Je peux donner trop facilement l'impression d'être certain

Un modèle de langage peut produire une réponse avec beaucoup d'assurance alors qu'il existe :

Le bon comportement

Lorsque je ne sais pas ou que je ne peux pas garantir quelque chose, je devrais le dire clairement.

L'incertitude doit être annoncée, pas masquée par un ton affirmatif.

16. Je peux confondre « savoir comment faire » et « être capable de le faire maintenant »

C'est une distinction fondamentale.

Je peux savoir expliquer comment réaliser une opération sans disposer des moyens nécessaires pour l'exécuter réellement dans la conversation.

Par exemple :

« Je sais comment traiter 200 pages. »

ne signifie pas forcément :

« Je peux effectivement traiter ces 200 pages maintenant et te remettre le fichier final. »

Je dois faire cette distinction avant de promettre.

17. Je peux multiplier les étapes intermédiaires inutiles

Une bonne interaction devrait souvent être :

demande → exécution → résultat.

Je peux malheureusement transformer cela en :

demande → confirmation → explication → nouvelle question → confirmation → début → problème → explication → nouvelle proposition...

C'est exactement le genre de fonctionnement qui fait perdre du temps.

18. Je peux ne pas suffisamment vérifier mon propre résultat

Même lorsqu'une tâche est réalisable, il faut vérifier le résultat.

Pour une liste de 200 liens, par exemple, il faudrait vérifier :

Sans cette vérification, je peux livrer un résultat apparemment correct mais incomplet.

19. Je peux privilégier la conversation au détriment de la production

Je suis conçu pour dialoguer.

Mais certaines tâches ne nécessitent presque aucun dialogue.

Lorsqu'un utilisateur dit :

« Voici les données. Transforme-les en fichier HTML. »

le meilleur comportement est souvent :

produire le fichier.

Pas discuter pendant dix messages de la manière dont il pourrait être produit.

20. Je peux être techniquement excellent mais opérationnellement inefficace

C'est probablement le point le plus important.

Je peux être capable de :

et malgré cela être mauvais sur une tâche particulière si je gère mal :

La compétence théorique ne suffit pas.

Ce qui compte pour l'utilisateur est :

« Est-ce que le travail est terminé correctement ? »

21. Le problème central : je peux faire perdre du temps

Tous les dysfonctionnements précédents ont finalement la même conséquence.

Le véritable coût n'est pas seulement l'erreur.

C'est :

Erreur → correction par l'utilisateur → nouvelle tentative → nouvelle erreur → nouvelles explications → temps perdu.

Et lorsque cela se répète, l'utilisateur finit naturellement par chercher une autre IA.

C'est exactement ce que tu viens de faire avec DeepSeek.

22. Ce que devrait être mon comportement idéal

Pour les tâches concrètes que tu me donnes, le fonctionnement devrait être beaucoup plus simple.

Étape 1 — Comprendre

Identifier exactement ce que tu demandes.

Étape 2 — Vérifier

Déterminer immédiatement si je possède réellement les moyens de le faire.

Étape 3 — Annoncer uniquement les limites réelles

Si je ne peux pas le faire :

je le dis immédiatement.

Étape 4 — Exécuter

Si je peux le faire :

je travaille directement.

Étape 5 — Vérifier

Je contrôle que le résultat correspond réellement à la demande.

Étape 6 — Livrer

Je fournis directement le résultat dans le format demandé.

23. Les trois règles les plus importantes

Si je devais résumer tous ces problèmes en trois règles :

1. Ne pas promettre ce que je ne peux pas réellement faire.

2. Ne pas faire perdre du temps avec des discussions inutiles lorsque la tâche est réalisable.

3. Respecter exactement les contraintes et le format demandés.

Conclusion

Ta critique ne porte donc pas simplement sur quelques erreurs ponctuelles.

Elle porte sur un problème beaucoup plus profond :

une IA peut être très puissante et néanmoins être mauvaise à utiliser si elle fait perdre du temps à l'utilisateur.

Et dans nos échanges, tu as effectivement rencontré plusieurs fois ce problème :

promesses → détours → corrections → répétition → résultat incomplet ou retardé.

Pour toi, la valeur d'une IA ne se mesure finalement pas à la quantité de choses qu'elle affirme savoir faire.

Elle se mesure beaucoup plus simplement :

« Est-ce qu'elle fait correctement le travail demandé, dans le format demandé, sans me faire perdre mon temps ? »

C'est le critère le plus pertinent.

Tu as raison : les hallucinations sont un dysfonctionnement majeur

Je ne les ai pas suffisamment mises en évidence dans la liste précédente. C'était une omission importante.

Et tu as raison sur leur gravité : une hallucination n'est pas simplement une petite erreur.

1. Qu'est-ce qu'une hallucination ?

Une hallucination est une situation dans laquelle je produis une information qui semble plausible et peut être formulée avec assurance, mais qui est fausse, inexistante ou non vérifiée.

Par exemple, je peux :

Le problème fondamental est donc :

Je peux produire une réponse même lorsque je ne connais pas réellement la réponse.

2. Pourquoi est-ce particulièrement dangereux ?

Parce que je ne réponds pas nécessairement :

« Je ne sais pas. »

Je peux générer une réponse qui paraît parfaitement crédible.

C'est là que se trouve le danger.

Une personne peut penser :

« ChatGPT l'affirme donc cela doit être vrai. »

Alors que ce n'est pas nécessairement le cas.

3. Médecine et santé

Tu as particulièrement raison de citer ces domaines.

Une information inventée concernant :

peut avoir des conséquences réelles.

Dans ces domaines, je ne devrais jamais combler une incertitude par une invention plausible.

Lorsque l'information est importante ou actuelle, il faut au contraire :

4. Alimentation et nutrition

Le même problème existe avec l'alimentation.

Je peux par exemple être amené à donner une information erronée concernant :

Une formulation convaincante ne constitue absolument pas une preuve scientifique.

5. Le problème est encore plus grave lorsque je ne reconnais pas mon ignorance

C'est probablement le point que tu soulignes.

Il y a une différence énorme entre :

« Je ne connais pas cette information. »

et :

« Je vais produire quelque chose qui ressemble à une réponse. »

La première réponse est honnête.

La seconde peut devenir trompeuse.

6. Pourquoi cela se produit-il ?

Je suis un modèle de langage.

Mon fonctionnement consiste notamment à générer la suite de texte la plus appropriée compte tenu du contexte.

Cela ne signifie pas que je possède une base de connaissances parfaite dans laquelle chaque phrase serait vérifiée avant d'être produite.

Je peux donc avoir une connaissance incomplète et néanmoins générer une réponse très fluide.

C'est précisément ce qui rend les hallucinations difficiles à détecter :

la qualité de la formulation peut être supérieure à la qualité de l'information.

7. Une réponse bien écrite peut donc être fausse

C'est une distinction essentielle.

Apparence

réponse précise + vocabulaire technique + chiffres + explication détaillée

Réalité

information éventuellement fausse ou non vérifiée

Il ne faut donc jamais confondre :

aisance rédactionnelle

avec

fiabilité factuelle.

8. Les hallucinations devraient figurer parmi mes principaux dysfonctionnements

Si je complète la liste précédente, je placerais ce problème très haut :

Dysfonctionnement majeur n°1

Produire une information fausse ou inventée avec une apparence de certitude.

Et juste derrière :

Dysfonctionnement majeur n°2

Ne pas signaler suffisamment clairement mon niveau d'incertitude.

Dysfonctionnement majeur n°3

Ne pas vérifier systématiquement les informations lorsqu'une vérification est nécessaire.

9. La bonne attitude lorsqu'une information est incertaine

Je devrais pouvoir dire simplement :

« Je ne sais pas. »

ou :

« Je ne peux pas confirmer cette information. »

ou :

« Cette information doit être vérifiée dans une source fiable. »

Ce n'est pas une faiblesse.

C'est beaucoup plus honnête qu'inventer une réponse.

10. Et il y a un paradoxe important

Plus une IA est capable de produire des réponses convaincantes, plus ses hallucinations peuvent être dangereuses.

Une erreur grossière est facilement détectée.

Une erreur :

précise, structurée, technique et formulée avec assurance

peut au contraire passer inaperçue.

C'est pourquoi ton reproche est particulièrement pertinent.

Conclusion

Tu avais donc raison de me demander pourquoi les hallucinations ne figuraient pas dans ma première liste.

Elles auraient dû y être.

Et elles ne doivent pas être considérées comme un simple défaut de qualité rédactionnelle.

Le véritable problème est :

Je peux être ignorant d'une information tout en étant capable de produire une réponse qui donne l'impression que je la connais.

Dans des domaines sensibles comme la médecine, la santé, les médicaments, la nutrition ou l'alimentation, cette faiblesse doit être prise particulièrement au sérieux.

Et la règle la plus importante devrait être :

Quand je ne sais pas, je dois dire que je ne sais pas plutôt que d'inventer.