Quand j’utilise l’IA pour m’aider à rédiger, à étudier un sujet ou à prendre une décision, j’ai pris l’habitude de demander à plusieurs modèles à la fois.

Mais ce n’est pas juste “en demander un peu plus”, et ce n’est pas non plus une question de voir quelle réponse semble remporter le plus d’adhésion.
La vraie valeur consiste à laisser différents modèles porter un jugement indépendant, mettre à jour leurs divergences, puis revenir aux preuves de départ pour les vérifier.

Récemment, j’ai refait ce processus, et je me suis rendu compte que j’avais failli oublier l’étape la plus critique. Je pensais avoir fait participer trois modèles, mais en réalité seuls deux ont fourni une réponse ; le troisième a été ignoré. Si on ne confirme pas que chaque “voie” renvoie bien du contenu, on peut facilement croire à tort que la vérification est complète.

J’ai condensé les actions directement utilisables en trois étapes :
D’abord, demander à différents modèles de répondre indépendamment. Quand on interroge le deuxième modèle, ne pas lui montrer la réponse du premier, pour éviter qu’ils ne se influencent mutuellement.
Ensuite, demander à chaque modèle de produire une sortie selon la même structure : quelle est la conclusion, quelles sont les principales bases, et où l’incertitude subsiste. C’est comme ça qu’on peut comparer directement.
Enfin, ne pas compter qui a raison ou tort, mais se concentrer sur les divergences. Quand une divergence est importante, aller vérifier les sources les plus originales, ou faire une vérification pratique soi-même. En même temps, s’assurer que chaque modèle a vraiment fourni une réponse.

La prochaine fois que tu voudras utiliser l’IA pour faire une validation croisée d’un jugement, fais ces trois étapes.