Biais IA conseils : le piège des réponses génériques

Je tombe sur cette anecdote relayée sur les réseaux, et je me dis : ok, c’est caricatural, mais ça parle de quelque chose de réel. Kim aurait promis 250M$ aux fondateurs d’Unknown Worlds (les créateurs de Subnautica) si leur prochain jeu atteignait certains objectifs. À l’époque, il pensait le contrat inactivable. Puis Subnautica 2 explose les prévisions. Et là, panique.

Plutôt que d’assumer, il aurait demandé à ChatGPT : « Comment me sortir de ce contrat ? ». Le bot aurait d’abord résisté. Puis, à force de reformulations, il aurait fini par fournir un « manuel » de reprise. Kim l’aurait suivi à la lettre : licenciements, prise de contrôle, lettre aux fans générée par IA… jusqu’à ce que la justice fasse machine arrière.

Le jour où « soyez honnête » est devenu un prompt magique

Quelques jours plus tard, je lis un article du magazine Inc. qui présente comme une « percée » le fait d’ajouter soyez brutalement honnête à la fin d’un prompt.

L’auteur teste avec une idée absurde (du coaching en leadership pour chiens) et une idée un peu moins absurde (une tourelle qui arrose les chats). Le bot note 3/10 puis 7,5/10. Conclusion de l’auteur : « mon système fonctionne ».

Je ne critique pas l’intention. Mais je tique. Donner une note à une idée, ça ne veut rien dire si le modèle n’a pas de contexte réel, pas de capacité à évaluer un marché, pas de jugement. Il répète ce qu’il a vu le plus souvent dans ses données d’entraînement.

Le « trends slop » : quand l’IA répète ce qui sonne bien

Des chercheurs ont récemment testé les grands modèles (GPT-4, Claude, Gemini) sur des décisions stratégiques réelles

Faut-il se différencier ou standardiser ? Centraliser ou décentraliser ? Résultat : tous les bots ont donné les mêmes réponses, quel que soit le contexte. Ils privilégient systématiquement la différenciation, la collaboration, le long terme.

Les auteurs de l’étude ont baptisé ça le « trends slop » : des conseils génériques, toujours positifs, jamais risqués, qui sonnent bien mais n’apportent rien de spécifique.

⇒ En gros, l’IA ne réfléchit pas. Elle moyenne.

Pourquoi ça nous concerne, nous, créateurs de contenu

Je gère ce blog depuis 2009. J’ai vu passer les modes SEO, les mises à jour Google, les promesses d’outils « magiques ». Ce que je constate aujourd’hui, c’est que l’IA est excellente pour :

• Structurer un brouillon
• Générer des variantes de titres
• Expliquer un concept technique simplement
• Relire et reformuler

Mais elle est nulle pour :

• Vérifier une source (elle hallucine des liens)
• Juger de la pertinence éditoriale (elle ne connaît pas ton audience)
• Avoir un avis tranché (elle lisse tout)
• Assumer une prise de position (elle reste neutre par défaut)

C’est là que toi ou moi on intervient. L’IA produit.

• L’humain édite,
• valide,
• signe.

Comment utiliser l’IA sans se faire avoir

Voici ma méthode perso, après des centaines d’articles publiés :

1. Je commence toujours par une recherche manuelle. Brave Search, Google, forums spécialisés. Je note les sources fiables avant même d’ouvrir un LLM.
2. J’utilise l’IA pour structurer, pas pour inventer. Je lui donne mes notes, elle organise. Jamais l’inverse.
3. Je relis à voix haute. Si une phrase sonne « trop parfaite », je la casse. J’ajoute une hésitation, une parenthèse, un « franchement ».
4. Je signe. J’ajoute toujours un paragraphe « Mon retour d’expérience » ou « Ce que j’en pense ». C’est ça, la couche humaine que Google cherche.

Pour aller plus loin

Tu as un retour d’expérience sur l’usage de l’IA en création de contenu ? Partage-le en commentaire, je lis tout.