Ce que l'IA ne sait pas faire

Tu as appris ce qu'est un LLM et comment lui parler. Maintenant il faut savoir où il s'arrête. Pas par pessimisme — par efficacité. Connaître les limites de l'outil, c'est éviter de perdre une heure à lui demander quelque chose qu'il ne peut pas faire.

Il ne sait pas ce qui s'est passé hier

Un LLM a une date de coupure : il a été entraîné sur des données jusqu'à une certaine date, et après ça, c'est le trou noir. Si tu lui demandes "Qui a gagné le match de foot hier ?", il ne peut pas répondre. Il n'a pas accès à Internet en temps réel (sauf si l'outil intègre une fonction de recherche web, comme le fait ChatGPT avec Bing ou Claude avec sa recherche intégrée).

Règle pratique : pour toute information datée, vérifie la source. Le LLM ne te dira pas "je ne sais pas" — il inventera une réponse plausible.

Il invente des sources

C'est le problème le plus dangereux pour un professionnel. Tu demandes "Donne-moi trois études sur l'impact du télétravail sur la productivité", et le LLM te sort trois références avec auteurs, titres, années. Parfait. Sauf qu'une sur trois (parfois deux, parfois les trois) n'existe pas.

Ce phénomène s'appelle une hallucination. Le LLM génère du texte vraisemblable, y compris des citations fictives. Il ne ment pas volontairement — il prédit des mots probables, et un format "Auteur, Titre, Année" est très probable dans ce contexte.

Règle pratique : ne cite jamais une source donnée par un LLM sans la vérifier toi-même. Copie le titre dans Google Scholar ou Google tout court. Si tu ne trouves rien, la source n'existe pas.

Il ne calcule pas comme une calculatrice

Un LLM traite des mots, pas des nombres. Demande-lui "Combien font 17 × 23 ?" et il répondra probablement 391 (correct). Demande-lui "Combien font 1 847 × 293 ?" et il y a de bonnes chances qu'il se trompe.

Les modèles récents sont meilleurs en calcul que leurs prédécesseurs, mais la règle reste : pour tout calcul critique (facturation, comptabilité, pourcentages financiers), utilise un tableur ou une calculatrice. Le LLM est un assistant de rédaction, pas un expert-comptable.

Règle pratique : ne fais jamais confiance à un LLM pour des chiffres importants. Utilise-le pour structurer le raisonnement, puis vérifie les calculs avec un outil adapté.

Il n'a pas de mémoire entre les conversations

Tu as eu une super conversation avec Claude mardi, tu lui as expliqué ton projet, ton contexte, tes contraintes. Mercredi, tu ouvres une nouvelle conversation : il ne se souvient de rien. Certains outils commencent à proposer une mémoire persistante (Claude avec ses "memories", ChatGPT avec ses instructions personnalisées), mais c'est encore limité.

Règle pratique : si tu as un projet récurrent, garde ton "brief de contexte" dans un document à part. Tu le colles en début de conversation à chaque fois. C'est 30 secondes qui t'en font gagner 10 minutes.

Il ne comprend pas, il prédit

C'est la limite la plus subtile. Un LLM ne comprend pas ce qu'il dit au sens humain du terme. Il associe des patterns statistiques. La plupart du temps, ça donne un résultat impressionnant. Mais parfois, ça produit des absurdités formulées avec une assurance totale.

Exemples typiques :

• Il affirme qu'un événement a eu lieu alors que non
• Il attribue une citation à la mauvaise personne
• Il mélange deux concepts proches mais différents
• Il donne un conseil juridique ou médical qui semble crédible mais qui est faux

Règle pratique : plus le sujet est spécialisé (droit, médecine, fiscalité), plus tu dois vérifier. Le LLM est un excellent point de départ pour comprendre un sujet, jamais une source définitive.

Le résumé en cinq points

1. Pas d'accès au temps réel → vérifie les infos datées
2. Hallucinations → vérifie chaque source citée
3. Calcul approximatif → utilise un tableur pour les chiffres critiques
4. Pas de mémoire → garde un brief de contexte réutilisable
5. Prédiction, pas compréhension → plus c'est spécialisé, plus tu vérifies

Fin du niveau Novice

Tu as terminé les trois leçons du niveau Novice. Tu sais ce qu'est un LLM, comment lui parler, et où sont ses limites. C'est une base solide.

Le niveau suivant, Initié, t'apprend à structurer tes prompts pour obtenir des résultats nettement meilleurs : la méthode RCTF, les erreurs classiques, et comment adapter ton prompt selon le type de tâche.

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