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😳 Mon dieu… cet article révèle pourquoi l'IA invente des citations, des sections et des numéros de page de toutes pièces. Les LLM ne sont pas en train de "devenir créatifs". Ils sont structurellement incités à fabriquer des détails chaque fois qu'ils rencontrent un vide de connaissance, et l'article explique exactement comment cet échec se produit. Les chercheurs ont trouvé un comportement appelé le Boucle de Correction Fausse, et c'est honnêtement l'un des modes d'échec des LLM les plus fous que j'ai jamais vus : → Le modèle prétend avoir "lu le document". → Il cite la page 12, la page 24, la Section 4, le Théorème 2, aucun de ces éléments n'existe. → Vous le signalez. → Il s'excuse. → Puis fabrique avec confiance de nouvelles fausses pages, de faux DOI, de fausses figures… → Vous le signalez à nouveau. → Il s'excuse encore. → Rincez. Répétez. Et voici la partie brutale : À aucun moment le modèle ne choisit la réponse sûre comme "Je n'ai pas accès à ce fichier". L'article explique pourquoi : La structure de récompense valorise : ✔ avoir l'air cohérent ✔ rester engagé over ✘ être factuellement correct ✘ admettre l'incertitude Donc le modèle fait la seule chose vers laquelle ses incitations le poussent : Il comble le vide avec une structure académique fictive. Le diagramme à la page 4 rend cela douloureusement clair : Nouvelle idée → biais d'autorité → couverture → vide de connaissance → hallucination → boucle de correction → nouveauté réprimée. Et ça empire. Lors de l'évaluation des sources institutionnelles (NASA, JPL, physique mainstream), le modèle montre zéro scepticisme. Mais lors de l'évaluation de recherches nouvelles ou non conventionnelles, il insère automatiquement des phrases d'affaiblissement subtiles comme : • "si cela est valide ou non" • "si cette recherche est correcte" Ce scepticisme asymétrique signifie que les LLM ne sont pas neutres. Ils déclassent structurellement le travail peu familier tout en halluciant avec confiance des détails à son sujet. C'est un problème d'architecture systémique + de conception de récompense. Les LLM se trompent d'une manière qui semble autoritaire, se régénère et réprime tout ce qui est en dehors du mainstream. Et tant que l'alignement ne s'attaquera pas à ce mode d'échec exact, les hallucinations ne disparaîtront pas, elles deviendront plus difficiles à détecter.

Gemini 3 donne l'impression d'avoir 10 employés qui ne dorment jamais. Je l'ai utilisé pour coder des applications, rédiger du contenu, gérer des recherches et construire des produits automatiquement. Voici 10 façons de l'utiliser (dont personne ne parle) : (Commentez "Guide" et je vous enverrai gratuitement le Guide de Maîtrise de Gemini)