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Auteur(s)
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Véronique MESGUICH : Consultante formatrice en veille stratégique
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Lire l’articleINTRODUCTION
De nombreux services de recherche web se sont développés autour des IA génératives depuis l’apparition fin 2022 du célèbre ChatGPT. Certains sont liés à des moteurs classiques (Google dans le cas de Gemini, Bing dans le cas de Copilot), d’autres ont été créés directement à partir de ChatGPT ou autres modèles de langages.
Cette fiche propose un tour d’horizon de ces nouveaux services, en mettant en avant leurs avantages par rapport aux moteurs classiques, mais aussi leurs points faibles et limites.
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Jouer la carte de la complémentarité3. Prendre conscience des limites et dangers
Les IA génératives apportent ainsi une nouvelle expérience de la recherche, par rapport aux moteurs classiques, mais présentent également des limites et faiblesses.
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Le caractère aléatoire des résultats : la nature probabiliste de la génération des réponses peut conduire à des variations en fonction des recherches précédentes et du profil de l’utilisateur. Une même recherche effectuée par la même personne, à quelques instants d’intervalle, peut générer des résultats différents.
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La recherche de documents ou d’informations spécifiques : les IA génératives produisent des explications générales ou synthétisent des connaissances, mais les moteurs de recherche web leur sont supérieurs lorsqu’il s’agit de trouver des informations très précises ou des documents spécifiques.
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La fiabilité de l’information : les IA génératives peuvent produire des textes cohérents et convaincants, mais elles ne sont pas à l’abri d’hallucinations, c’est-à-dire de la création d’informations fausses, mais plausibles. Ces erreurs peuvent concerner des recherches factuelles comme plus complexes.
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Le manque de vérification des sources : les IA génératives ne fournissent pas toujours la provenance des informations, ce qui peut poser des problèmes de fiabilité. Les moteurs de recherche traditionnels permettent à l’utilisateur de consulter directement les sources afin de vérifier par lui-même la fiabilité.
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La dépendance aux données d’entraînement : ces IA ont été entraînées sur des données passées qui ne sont pas toujours mises à jour en temps réel comme dans le cas des moteurs de recherche. Elles peuvent manquer d’actualité ou de données récentes, et comporter des biais selon l’orientation des données d’entraînement.
Le manque d’exhaustivité : les moteurs de recherche peuvent fournir une grande quantité de résultats sur un sujet donné. Les IA génératives donnent généralement une réponse synthétique basée sur leurs connaissances.
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