Créer un cycle de vérification
Ajoutez un contrôle qualité reproductible aux tâches que vous effectuez régulièrement avec l’IA.
Avant de commencer
Entraîne-toi sur ton appareil avec des données fictives. Cette leçon ne nécessite aucun outil d’IA payant.
Définissez la réussite, testez le résultat et révisez la méthode avant de la réutiliser.
Définissez d’abord le résultat attendu
Pour un résumé de recherche hebdomadaire, la réussite pourrait signifier trois résultats pertinents, une source pour chaque affirmation factuelle, des incertitudes explicites et aucune information privée. Rédigez ces critères avant de demander un brouillon.
Créez un petit jeu de tests
Conservez quelques entrées représentatives : un exemple ordinaire, un autre avec des faits manquants et un autre avec des informations contradictoires. Utilisez-les pour vérifier si une consigne révisée améliore la méthode dans différentes situations.
Vérifiez au-delà de la réponse
Ouvrez les sources citées et vérifiez qu’elles étayent les affirmations. Refaites les calculs importants de manière indépendante. Demander à la même IA si elle a raison peut aider à repérer des problèmes, mais ne constitue pas une preuve indépendante. Une référence peut aussi être erronée ou inexistante.
Conservez une version que vous pouvez expliquer
Notez la version de la consigne, l’outil utilisé, les entrées de test et les changements qui ont amélioré le résultat. Gardez une étape de vérification humaine pour les décisions importantes. N’automatisez que les parties que vous pouvez mesurer et vérifier.
Quelle est la vérification la plus solide pour une affirmation factuelle dans un résumé rédigé par l’IA ?
Passez à la pratique.
Utilisez le créateur de consignes pour essayer les idées de cette leçon.
À vous d’essayerSources et révision
Ces exemples sont fictifs et ont été rédigés pour new2.ai. Les références étayent les méthodes enseignées ; elles ne constituent pas une approbation de ce cours.
Les documents de référence peuvent être en anglais.