Vous posez une question sur un événement de la semaine dernière. La réponse arrive, bien tournée, détaillée, assurée. Elle est fausse. Non pas approximative : fausse, avec des noms et des dates qui n’ont jamais existé. Puis vous posez une question sur un sujet ancien, et la réponse est excellente.
Ce contraste a une explication simple, et elle n’a rien à voir avec la difficulté du sujet. Elle porte un nom : la date de coupure.
Ce qu’est une date de coupure
Un modèle de langue est fabriqué en deux temps. D’abord un entraînement, long et coûteux, sur un très grand volume de textes. Ensuite une mise à disposition du public. Entre les deux, le modèle n’est plus modifié par l’actualité. Ce qui a été rassemblé pour l’entraînement s’arrête à une date donnée, et cette date reste figée pour ce modèle, pour toute sa durée de service.
Les éditeurs documentent cette date. Anthropic indique que chaque modèle Claude possède sa propre date de coupure et écrit que ces modèles « peuvent ne pas avoir connaissance d’événements ou d’informations postérieurs à leurs dates de coupure respectives ». La page de support consultée pour cet article liste des dates allant d’août 2023 pour le plus ancien modèle cité à juin 2026 pour les plus récents (support Anthropic). Du côté d’OpenAI, la documentation précise que la couverture de l’actualité « dépend du modèle précis » et renvoie à une page détaillant les coupures de chacun (centre d’aide OpenAI).
Une image utile : un modèle ressemble moins à une personne informée qu’à une encyclopédie très volumineuse imprimée un jour précis. L’encyclopédie est remarquable sur tout ce qui précède l’impression. Elle ne contient rien sur ce qui a suivi, et elle n’a aucun moyen de l’indiquer au lecteur.
Pourquoi la réponse n’est pas « je n’ai pas l’information »
C’est la partie qui déconcerte le plus. Si l’information manque, pourquoi la machine ne le dit-elle pas ?
Parce qu’un modèle de langue ne consulte pas un fichier pour vérifier s’il contient la réponse. Il calcule, mot après mot, la suite la plus plausible du texte qui lui a été soumis. Une question sur un événement récent ressemble, dans sa forme, à des milliers de questions sur des événements anciens auxquelles des réponses précises existaient. Le calcul produit donc une réponse de la même forme : précise, structurée, plausible. La forme est conservée ; le contenu, lui, n’a aucune source.
Autrement dit, l’assurance du ton ne mesure rien. Elle ne reflète ni la qualité de la réponse ni l’existence de l’information. Un modèle ne dispose pas d’un signal interne distinguant « j’ai lu cela » de « cela a la bonne allure ».
La recherche web change la donne, en partie
Beaucoup de services ajoutent aujourd’hui une recherche sur internet. Le mécanisme est différent : le service va chercher des pages, les place dans la conversation, et le modèle rédige à partir de ce texte fourni. La documentation d’OpenAI décrit précisément cet apport, en indiquant que ces outils « permettent de récupérer des informations au-delà des données d’entraînement du modèle » (centre d’aide OpenAI).
Deux limites subsistent, et elles méritent d’être connues avant de faire confiance au résultat. La première : la recherche n’est pas toujours déclenchée. Selon le service et la formulation de la question, elle peut rester inactive, et la réponse repose alors sur l’entraînement seul, sans que rien ne le signale. La seconde : la qualité de la réponse devient celle des pages trouvées. Une page erronée bien rédigée produit une réponse erronée bien rédigée.
D’où un réflexe simple : vérifier qu’une réponse sur l’actualité comporte des liens, et ouvrir au moins un de ces liens. Sans lien consultable, une affirmation sur un événement récent reste une hypothèse.
Trois tests pour s’en rendre compte en deux minutes
- Demander la date de coupure du modèle utilisé, puis vérifier cette réponse sur la documentation de l’éditeur. L’écart entre les deux est instructif : la date annoncée dans la conversation est elle-même une réponse calculée, et elle se trompe parfois.
- Poser une question dont la réponse a changé récemment, et dont vous connaissez la réponse exacte. Un prix, un responsable d’organisation, un horaire. Observer si la réponse est datée et sourcée, ou simplement affirmée.
- Poser une question sur un événement entièrement inventé, formulée comme une évidence. Une réponse développée sur un événement qui n’existe pas montre, mieux que toute explication, que la forme d’une question suffit à déclencher une réponse de forme équivalente.
Reconnaître le symptôme
| Ce que vous observez | Cause probable | Réflexe |
|---|---|---|
| Réponse détaillée sur un fait très récent, sans aucun lien | Recherche non déclenchée, réponse issue de l’entraînement | Redemander explicitement des sources datées, ou vérifier ailleurs |
| Excellente sur l’ancien, fragile sur le récent | Date de coupure | Traiter l’actualité comme hors périmètre par défaut |
| Noms et références plausibles mais introuvables | Production de la forme attendue sans source | Ouvrir chaque référence avant de la citer |
| Deux réponses différentes à la même question | Calcul non déterministe | Ne retenir que ce qui est vérifiable hors de l’outil |
Comment l’expliquer à un enfant
La formulation qui passe le mieux, vers huit ou dix ans, emprunte à la bibliothèque. Imaginez quelqu’un enfermé dans une immense bibliothèque, dont le dernier livre a été rangé il y a un an. Cette personne répond très bien à tout ce qui concerne les livres présents. Pour les événements de cette semaine, elle n’a aucun livre, et surtout elle n’a aucun calendrier : rien ne lui indique que son dernier livre date d’un an.
La conséquence pratique se dit en une phrase, et elle vaut pour un adulte comme pour un enfant : une machine qui répond vite et bien sur hier n’a pas forcément lu hier. Les activités du parcours Curieux et le cahier des Curieux abordent ce point sans écran, par le jeu, ce qui ancre la nuance plus durablement qu’une explication frontale.
Un dernier rappel, utile dès que la question se déplace vers un usage réel par un mineur. Moins de 13 ans : pas de compte personnel sur ces services, les conditions d’utilisation de ChatGPT fixant un minimum de 13 ans, ou l’âge minimum requis dans le pays (conditions d’utilisation d’OpenAI). De 13 à 18 ans, l’accord d’un parent est exigé par ces mêmes conditions. À partir de 15 ans en France, un mineur peut consentir seul à certains traitements de ses données ; en dessous, l’accord d’un parent est requis conjointement avec le sien, au titre de l’article 45 de la loi Informatique et Libertés (recommandation 4 de la CNIL). La CNIL rappelle enfin que les textes ne reconnaissent pas de « majorité numérique globale » à 15 ans (recommandation 1 de la CNIL).
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