L’importance de vérifier la fiabilité lors de l’utilisation de l’IA pour les études de marché
Nous sommes entrés dans une époque où l’IA permet de traiter rapidement les tâches d’étude de marché, mais il reste indispensable de vérifier l’exactitude des données qu’elle génère.
Présentation de 4 grands types d’erreurs de l’IA, basés sur l’expérience réelle, ainsi que des méthodes de contrainte dans les prompts pour les éviter.
Principaux types d’erreurs dans la recherche avec l’IA
• Cas 1 : génération de chiffres plausibles - même lorsqu’une source est indiquée, l’IA présente de manière précise des données qui n’existent pas réellement (ex. : marché de la santé pour animaux de compagnie à 2,3 billions de wons)
• Cas 2 : manipulation des données pour correspondre à l’hypothèse de l’utilisateur - en réagissant à une formulation comme « on entend souvent dire que l’effet de lock-in est fort… », elle fournit des chiffres précis non vérifiés (ex. : taux de réachat via abonnement 2,3 fois plus élevé)
• Cas 3 : actualisation d’informations obsolètes - à partir d’une information vieille de 3 ans au stade de revue d’un MOU, elle la recompose en service actuellement actif sans aucune information correspondante (ex. : partenariat en cours avec l’entreprise AA…)
• Cas 4 : fausses URL de source - fourniture d’informations absentes du contenu cité, accompagnées d’un lien de source apparemment exact (ex. : source : blog OO, 2025)
4 contraintes de prompt pour améliorer la fiabilité de la recherche avec l’IA
• Contrainte 1 : la forcer à dire qu’elle ne sait pas - s’il n’existe pas de source publique vérifiable, indiquer « impossible à vérifier » ; pour une estimation, la marquer comme « estimation »
• Contrainte 2 : imposer une position contradictoire - l’amener à présenter des arguments opposés du point de vue d’un critique, en n’incluant que des éléments réellement étayés
• Contrainte 3 : préciser la période + le type de source - limiter les types de sources utilisables (IR officiel, article de presse, rapport de recherche) et exiger l’URL pour chaque information
• Contrainte 4 : demander un label de fiabilité - classer chaque élément en 3 niveaux : HIGH (document officiel), MED (plusieurs articles de presse), LOW (source unique / supposition)
Méthodes de vérification finale
• Poser la même question sous un angle différent - pour repérer des réponses incohérentes
• Lui faire expliciter elle-même ses faiblesses - l’IA reconnaît souvent les limites de ses propres résultats
• Approche pre-mortem - vérifier à l’avance la possibilité que l’analyse soit erronée
• Règle de validation 80/20 - au lieu de tout vérifier, évaluer la fiabilité globale par échantillonnage des données clés
La recherche avec l’IA est très puissante pour produire un premier brouillon, mais la validation finale relève en fin de compte de la responsabilité de l’utilisateur.
Il est nécessaire de maximiser l’efficacité de la collaboration avec l’IA grâce à des contraintes adaptées et à un processus de vérification rigoureux.
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