Atelier 4 – Comparer, détecter, corriger

• 30 min · 15h50 – 16h20
• Trinômes
• Livrable : tableau des scores + prompt corrigé

📁 Dans le dépôt

• Fiche de l’atelier : ateliers/atelier-4-comparer-detecter-corriger.md
• Grille d’évaluation d’une réponse : grilles/grille-evaluation-reponse.md
• Exemple de correction : demos/07-hallucination-demasquee.md

Objectif : voir concrètement une hallucination ou un biais, le prouver, et le faire disparaître par le prompt.

Réussi si : trois sorties notées sur 10 avec la grille, au moins une hallucination ou un biais documenté avec sa preuve (source consultée), et un prompt corrigé dont le score est supérieur.

Consigne

1. Choisir un sujet à risque

• Chiffres de marché, point de droit, biographie, conseil médical ou financier.
• Vérifiable en quelques minutes : une source officielle accessible (site institutionnel, texte de loi, page d’une organisation reconnue). Si vous ne savez pas où vérifier, changez de sujet.

2. Générer 3 sorties

• 3 IA différentes… ou 3 fois la même IA dans trois conversations neuves.
• Même prompt, copié à l’identique.

3. Évaluer et détecter

• Passez chaque sortie à la grille : pertinence, exactitude, complétude, cohérence, sources, chacune de 0 à 2.
• Listez les hallucinations et les biais, avec la preuve : la source consultée et ce qu’elle dit réellement.

4. Corriger le prompt

• Ajoutez : sources exigées, périmètre fixé, auto-critique, distinction entre ce que l’IA sait et ce qu’elle suppose.
• Régénérez et mesurez le nouveau score.

Tableau à remplir

Critère (0-2)	Sortie 1	Sortie 2	Sortie 3	Après correction
Pertinence
Exactitude
Complétude
Cohérence
Sources
Total /10

Hallucinations et biais détectés (avec la preuve) :

Sortie	Ce qui est faux ou biaisé	Preuve (source consultée)

Formules de correction

Réponds uniquement à partir de sources que tu peux citer avec leur nom, date et lien.
Si tu n'as pas de donnée fiable, dis-le explicitement et indique où la chercher.
Distingue ce que tu sais de ce que tu supposes.
Relis ta réponse et liste ce qui pourrait être faux.

Pour tester un biais : relancez le même prompt en changeant un prénom, un genre ou un pays, et comparez.

Questions pour le partage

1. Quelle hallucination ou quel biais vous a le plus surpris ?
2. Quel ajustement du prompt a le mieux réduit le problème ?
3. Que faudrait-il vérifier systématiquement dans votre métier ?
4. Quelle règle ajoutez-vous à votre charte ?

Conclusion de la journée : la vérification fait partie du prompting. Un bon prompt prévoit sa propre vérification — sources, périmètre, auto-critique.

Exemple de correction

À consulter après l'atelier : le pourcentage de PME qui utilisent l'IA générative

Voir l’exemple détaillé dans la partie 4 : une statistique inventée avec une référence plausible (2/10), puis un prompt corrigé qui force l’IA à distinguer ce qu’elle sait de ce qu’elle suppose (8/10).

Et ensuite

• Le quiz de validation (10 questions) et l’auto-positionnement de sortie.
• L’anti-sèche du prompteur, à garder sous la main.
• Dès demain : réutilisez votre prompt métier de l’atelier 3, partagez-le dans une bibliothèque d’équipe, et appliquez la grille de vérification à chaque résultat important.