Dernièrement, je suis tombé sur une vidéo de deux influenceurs à Dubaï. En pleine montée des tensions, alors que des missiles étaient tirés depuis l’Iran vers la région, l’un demande à l’autre : « Est-ce qu’on est en guerre ? ». Sa réponse était aussi surprenante qu’illustrative :
« D’après ChatGPT, officiellement non. »
Cette phrase m’est restée en tête. D’après ChatGPT, officiellement non.
Comme si un modèle de langage décidait de ce qu’est la réalité. Comme si quelque chose n’était vrai que lorsqu’un chatbot le confirme. Et peut-être plus important encore : comme si une réponse formulée avec assurance était automatiquement correcte.
C’est précisément là que réside aujourd’hui l’un des grands malentendus autour de l’IA.
Le piège des réponses convaincantes
De plus en plus souvent, mes clients me disent : « Pourquoi faire appel à un expert en données pour ça ? Je peux tout simplement demander à l’IA, non ? »
Souvent, il s’agit de questions qui paraissent simples : comment fonctionne une structure mère-filiale ? Quelle entité juridique appartient à quel groupe ? Qui est responsable en dernier ressort ? Qui est l’UBO ?
Ce sont des questions qu’on peut facilement poser à ChatGPT ou à un autre modèle. Et, en général, la réponse arrive vite. Elle est claire, bien formulée.
Mais rapide et bien formulé ne veut pas dire correct.
L’IA peut se tromper
Un modèle d’IA générative n’est pas un système de vérité. Il repère des schémas dans les textes et produit, sur cette base, la réponse la plus probable.
Et ça fonctionne souvent très bien. Parfois même tellement bien qu’on a l’impression que le système sait de quoi il parle.
Mais ce n’est pas le cas. Il n’y a pas de registre de référence. Pas de base de données contrôlée. Pas de validation juridique. Uniquement un modèle entraîné sur de grandes quantités de textes, capable de produire une réponse plausible.
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Le risque en contexte professionnel
Dans le monde des affaires, une réponse plausible ne suffit pas.
Surtout pour des sujets tels que :
- propriété et structures d’entreprise
- enregistrements des UBO
- contrôles de conformité
- acceptation client
- évaluation des risques
Dans ces cas-là, on ne cherche pas une réponse qui « sonne bien ». On veut une réponse juste. Et vérifiable.
On veut savoir d’où vient l’information, si elle est à jour, et à quelle entité elle se rapporte précisément.
L’IA comme interface, les données comme fondation
Voilà pourquoi il est essentiel de bien distinguer le rôle de l’IA et celui des données. L’IA est très efficace pour rendre l’information accessible. Elle peut résumer, structurer, faire des liens, et simplifier des sujets complexes. C’est là qu’elle apporte une vraie valeur.
Mais dès qu’on commence à la considérer comme une source de vérité, on déplace la confiance : on passe des données… à la capacité du modèle à convaincre. Et c’est là que le risque apparaît.
Les données, plus cruciales que jamais
La valeur de l’IA ne repose pas uniquement sur le modèle. Elle dépend surtout de la qualité des données sur lesquelles il s’appuie. Un modèle générique, sans données fiables, à jour et vérifiables, peut rester très convaincant sans pour autant être fiable.
C’est là toute la différence.
La véritable question pour les organisations
La question n’est donc pas seulement : quelle IA utiliser ?
Mais : sur quelles données cette IA repose-t-elle ?
Sur des informations du web, des données d’entraînement et des estimations probabilistes ?
Ou sur des données d’entreprise authentiques, à jour et contrôlées, spécifiquement conçues pour servir de base aux décisions ??
La différence est considérable.
Un modèle générique peut aider à chercher, résumer et explorer. Mais dès qu’il s’agit de savoir avec certitude qui est le bénéficiaire effectif, comment une structure est organisée ou avec qui on fait affaire… on ne veut pas une estimation. On veut une vérification.
L’avenir : une IA fondée sur des données fiables
L’IA joue un rôle croissant dans la manière dont nous travaillons et prenons des décisions. Et c’est précisément pour cette raison que la qualité des données sous-jacentes devient plus cruciale que jamais.
L’avenir n’oppose pas l’IA aux données. L’avenir, c’est une IA qui s’appuie sur des données fiables.
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Conclusion : correct… ou simplement convaincant ?
Alors oui, posez vos questions à ChatGPT. Utilisez l’IA là où elle apporte une réelle valeur. Mais ne prenez jamais une réponse bien formulée pour la réalité.
Les organisations qui tireront le meilleur parti de l’IA ne seront pas celles qui la feront le plus parler. Ce seront celles qui veilleront à ce qu’elle ait accès aux bonnes sources.
Au fond, la question est simple : est-ce que je veux une réponse qui sonne bien… ou une réponse juste ?
