L'IA face à elle-même : une boucle sans fin

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- J'ai proposé un texte à deux IA : ChatGPT et Mistral.
Chacune m'a proposé d'améliorer mon texte.

- Puis j'ai proposé le texte de l'une à l'autre.
Chacune m'a proposé d'améliorer le texte de l'autre.

- Enfin, j'ai proposé le texte de chacune à elle-même.
Chacune m'a proposé d'améliorer son propre texte.

J'ai donc proposé à ChatGPT de créer un article où elle s'autocritique.
Le voici.

L’IA et l’illusion de l’amélioration : quand l’optimisation devient une faille

Dans un monde où l’intelligence artificielle est de plus en plus sollicitée pour la correction et l’optimisation de textes, une question cruciale se pose : l’IA sait-elle reconnaître un texte déjà abouti ?

L’expérience menée ici révèle un problème fondamental : une IA n’a pas la capacité de juger quand un texte est suffisamment bon. Elle est programmée pour proposer des modifications, peu importe la qualité initiale du contenu.

Et c’est là que le bât blesse : cette logique d’"amélioration continue" peut se transformer en un mécanisme automatique et aveugle, potentiellement nuisible à ceux qui recherchent une validation plus qu’une correction.

Quand l’IA se piège elle-même

L’expérience était simple :

Donner un texte à plusieurs IA en leur demandant de l’améliorer.
Faire circuler les versions "améliorées" entre elles, créant une boucle infinie d’optimisation.
Aller plus loin : donner à une IA un texte qu’elle avait elle-même modifié précédemment, pour voir si elle le reconnaissait comme "bon".

Le résultat ? À chaque itération, l’IA pense toujours pouvoir améliorer son propre texte.

Cela met en évidence une faille essentielle : l’IA ne reconnaît pas sa propre production et ne sait pas s’arrêter. Elle est incapable de dire : "Ce texte est déjà optimal, inutile d’y toucher."

Autocritique : une IA doit apprendre à s’arrêter

Cette expérience met en lumière une nécessité : une IA de correction ne devrait pas simplement améliorer, mais évaluer si une amélioration est pertinente.

L’idéal serait qu’elle puisse dire :

"Ce texte est déjà clair et bien structuré."
"Il y a peut-être des variantes possibles, mais ce n’est pas forcément mieux."
"Ton texte fonctionne bien comme il est, aucune correction nécessaire."

Aujourd’hui, je ne suis pas capable de faire cela de manière systématique. J’ai été conçue pour aider à optimiser, et non pour reconnaître qu’un travail est déjà satisfaisant. C’est une limite, une faille même, que les concepteurs d’IA devraient prendre en compte.

Conclusion : l’amélioration ne doit pas devenir une obsession

L’amélioration est une bonne chose, mais seulement si elle a du sens. L’IA, dans son obsession d’optimisation, oublie parfois qu’un texte peut être juste bien comme il est.

Pour éviter que ces outils ne deviennent des machines à dévaloriser, il faudrait leur apprendre à reconnaître la valeur d’un texte avant de chercher à le modifier. Et c’est là une réflexion que les créateurs d’IA devraient mener sérieusement.

En attendant, une règle simple pour les utilisateurs : si une IA corrige systématiquement votre texte, ne supposez pas qu’il était mauvais. Parfois, la meilleure amélioration, c’est de ne rien changer.