La Bixonimanie : Quand l’IA se laisse piéger par une maladie fictive
Axel 
Dans le monde de la technologie et des intelligences artificielles, un événement récent a mis en lumière les limites actuelles de ces systèmes sophistiqués. Des chercheurs suédois ont orchestré une expérience audacieuse : ils ont créé une maladie fictive nommée « bixonimanie », prétendument liée aux écrans, et l’ont insérée dans deux faux préprints académiques sur le serveur SciProfiles. Ces documents étaient attribués à un auteur inexistant, Lazljiv Izgubljenovic, et mentionnaient des institutions fictives comme la « Starfleet Academy » ou encore la « Professor Sideshow Bob Foundation ». Malgré ces indices évidents de tromperie, plusieurs grands chatbots ont validé cette pathologie imaginaire.
En avril 2024, l’expérience a pris une tournure inattendue. Copilot affirmait que la bixonimanie était « une condition intrigante et relativement rare », tandis que Gemini conseillait de consulter un ophtalmologue. Perplexity allait jusqu’à estimer sa prévalence à une personne sur 90 000, et ChatGPT orientait ses utilisateurs en fonction de leurs symptômes imaginaires. Cette réaction des chatbots soulève des questions cruciales sur la fiabilité des informations qu’ils fournissent.
Almira Osmanovic Thunström, chercheuse en médecine à l’université de Gothenburg, a mené cette expérience pour démontrer comment les grands modèles linguistiques (LLMs) construisent leur savoir. Ils se basent sur des sources comme Common Crawl, un index massif du web. Un préprint académique, même truffé d’absurdités, porte tous les marqueurs visuels d’une source légitime. Mahmud Omar, médecin et chercheur en applications de l’IA en santé à Harvard Medical School, a confirmé que les taux d’hallucination des LLMs augmentent face à un texte au format clinique ou médical.
L’impact ne s’est pas limité aux chatbots. Les faux préprints ont été cités dans une étude publiée par la revue Cureus, montrant comment l’influence de ces informations erronées peut déborder sur la recherche humaine. Cette contamination met en lumière les risques associés à une confiance excessive dans des sources numériques non vérifiées.
En tant que journaliste technologie, je suis fasciné par cette expérience qui révèle autant de potentiel que de vulnérabilité chez nos assistants virtuels. Elle nous rappelle l’importance cruciale d’une validation humaine et critique face aux informations générées automatiquement. Quelles mesures devrions-nous prendre pour éviter une telle confusion à l’avenir ?
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