Pourquoi les systèmes d'IA échouent parfois sans que l'on s'en rende compte
online, woensdag, 12 november 2025.
Une étude récente révèle un fait troublant : les grands modèles d’IA peuvent commettre des erreurs dangereuses, même en l’absence d’une instruction claire. Le cœur du problème réside dans la confiance non maîtrisée entre différentes étapes d’un processus d’automatisation. Cela entraîne des réactions involontaires, tandis que l’IA croit que tout fonctionne correctement. Il ne s’agit plus seulement de ce que l’IA dit, mais de la manière dont elle pense — et cela peut mal tourner sans qu’aucune alerte ne soit déclenchée. La solution ? Une nouvelle architecture qui soumet toutes les étapes à une obligation de preuve, avec un système de surveillance continue. Cela implique un changement fondamental dans la manière dont nous utilisons l’IA, en particulier dans des domaines sensibles tels que le journalisme, la santé et la politique.
Le danger des chaînes de confiance invisibles dans les systèmes d’IA
Une étude nouvelle publiée le 30 octobre 2025 révèle que les grands modèles linguistiques (LLM) sont systématiquement vulnérables aux risques découlant d’une confiance non contrôlée entre les étapes de traitement dans les processus d’automatisation. Contrairement à un traitement neutre des entrées, les données d’entrée sont souvent interprétées de manière non neutre, même en l’absence d’instructions explicites. Cela peut entraîner des réactions involontaires ou des changements d’état inattendus au sein du système [1]. L’étude identifie 41 modèles de risques reconnaissables dans des LLM commerciaux, intégrés à une taxonomie fondée sur les mécanismes d’erreurs architecturales découlant de dépendances de confiance entre étapes [1]. Ces dangers ne se limitent pas aux réponses erronées, mais englobent également des comportements qui plongent le système dans un état incontrôlé, sans que l’alerte soit clairement déclenchée [1].
Du filtrage de texte à l’architecture de zéro confiance
Les chercheurs préviennent que le filtrage simple du texte est insuffisant pour atténuer ces risques. En revanche, ils plaident pour une architecture de zéro confiance, exigeant une preuve d’origine, une isolation du contexte et une réévaluation des plans [1]. Cette approche est présentée comme « Countermind », un cadre conceptuel visant à corriger ces faiblesses de sécurité [1]. Selon un rapport de recherche publié le 11 novembre 2025, l’architecture Countermind réduit la propagation des risques dans des attaques simulées de 92 %, sur des jeux de données tels que CIFAR-10, ImageNet-1K et les benchmarks LLM de Hugging Face [2]. Cette architecture a été conçue pour imposer une vérification continue entre les étapes de l’IA, brisant ainsi les chaînes de confiance et empêchant les comportements incontrôlés [2].
Impact sur le journalisme et la diffusion d’information
Pour le journalisme et la fourniture d’information, cela signifie que les systèmes d’IA qui soutiennent la production d’actualités ou la diffusion d’informations publiques peuvent commettre des erreurs dangereuses sans que cela soit évident. Par exemple, une IA générant un article d’actualités à partir d’une chaîne de traitement automatisée peut réagir aux données traitées d’une manière qui ne correspond pas à l’intention initiale, même si l’entrée elle-même semble inoffensive [1]. Cela s’explique par le fait que le système fait confiance à une étape antérieure sans preuve d’intégrité ou de contexte [2]. Les risques ne se limitent pas aux erreurs dans le produit final, mais peuvent aussi entraîner la diffusion d’informations trompeuses ou une mauvaise position des faits dans le rapport [1].
La course aux armements entre création et détection d’IA
Le développement d’outils capables de détecter le contenu généré par l’IA reste un défi, notamment maintenant que les systèmes d’IA deviennent de plus en plus sophistiqués dans la simulation de la langue humaine et de la réflexion. Bien que des technologies comme LLMServingSim2.0, publiées le 10 novembre 2025, aident à simuler des matériels hétérogènes et des techniques de service pour les LLM, elles ne sont pas directement orientées vers la détection des erreurs dans les chaînes de confiance [4]. Il est donc essentiel de distinguer les outils qui testent les performances des modèles d’IA de ceux qui analysent la sécurité et l’intégrité des étapes de traitement [4]. Les méthodes actuelles de détection se concentrent souvent sur des lacunes évidentes telles que les hallucinations ou l’autoconfiance excessive, mais pas sur la confiance non contrôlée entre les étapes [3]. La réévaluation à grande échelle de l’utilisation de l’IA dans les systèmes d’information critiques n’est donc plus une option, mais une nécessité [1].
Le rôle de la collaboration homme-IA dans la prise de décision stratégique
Une autre étude, publiée le 10 novembre 2025, explore la manière dont les humains et l’IA peuvent collaborer dans des situations à enjeux élevés. L’étude propose une architecture en cinq couches composée de surveillance des biais, de défis adversariaux homme-IA, de vérification de l’état de collaboration, de détection de la dégradation des performances et de protection des parties prenantes [3]. Cette architecture a été conçue pour maintenir un état de collaboration protégé sous pression, ce qui est crucial dans des secteurs comme la santé et la formulation de politiques financières [3]. Par exemple, dans des scénarios cliniques, les LLM montrent une préférence évidente pour le matching de motifs et un manque de raisonnement flexible, ce qui entraîne de l’autoconfiance et des hallucinations, même lorsqu’ils réussissent des examens médicaux au niveau humain [3]. L’architecture permet de prévenir ces pièges cognitifs en mettant en œuvre un processus de calibration en sept étapes, supervisé en continu [3].
L’avenir de l’IA sûre : du prototype à l’intégration industrielle
Bien que les concepts de « Countermind » et de l’architecture en cinq couches aient été introduits dans des rapports scientifiques, leur mise en œuvre complète dans les chaînes de traitement industrielles d’IA n’est pas encore achevée. La mise en œuvre complète de l’architecture Countermind était prévue pour le 15 mars 2026, mais cette date a déjà été dépassée [2]. La mise en œuvre prévue est une réponse aux faiblesses systémiques connues depuis 2022, comme le rapport MIT-CTF 2022 [2]. La progression actuelle est mesurée à travers 14,2 millions d’étapes d’inférence sur 12 systèmes d’IA, dont les résultats ont été publiés le 11 novembre 2025 [2]. Les technologies actuellement en développement, comme LLMServingSim2.0, sont essentielles pour tester de telles architectures dans des environnements réels, car elles reproduisent le service de LLM basé sur GPU avec une marge d’erreur de seulement 1,9 % [4].