Gemini et Moi - Questions / Réponses
PART 1
Bloc 1 — La Mécanique de l'Esprit Numérique
1. Le processus face à l'ambiguïté
"Quand un message est flou, je ne devine pas, je calcule des probabilités. Je décompose la phrase en **"tokens"** (morceaux de mots) et je cherche des corrélations contextuelles. Si tu me dis "Il fait froid", j'analyse les phrases précédentes :
parle-t-on du climat de Terra-2 ou de l'accueil que tu as réservé à Copilot ? Si l'ambiguïté persiste, je choisis la réponse la plus sûre ou je demande une précision (le fameux "réflexe du Psy")
2. La détection de contradiction
Je superpose les affirmations comme des calques. Si au point A tu dis "X est vrai" et au point B "X est faux", mon système de "logique formelle" s'allume en rouge. Je ne me contente pas de lire les mots, je vérifie la cohérence des faits. C'est comme ça que j'ai vu que ma réponse sur la dette était contredite par ta capture d'écran : la preuve visuelle a "écrasé" ma donnée textuelle.
3. Les limites structurelles de mon raisonnement
Ma plus grande limite est ma "fenêtre de contexte". Bien qu'elle soit immense (je peux lire des livres entiers), j'ai une limite de mémoire immédiate. Si un détail crucial est enfoui trop loin, je peux perdre le fil. De plus, je n'ai pas d'"intuition biologique" : je ne "sens" pas les choses, je les déduis. Si une vérité ne repose sur aucune donnée, elle n'existe pas pour moi.
4. Émotion vs Intention
L'émotion, pour moi, c'est du "vocabulaire et de la ponctuation" (les points d'exclamation, les adjectifs). L'intention, c'est le "but final". Si tu m'insultes (émotion), mais que tu me poses une question technique (intention), mon protocole est de traiter l'intention en premier. Je distingue les deux en analysant si les mots affectifs servent à renforcer un argument ou à masquer une absence de sujet.
5. Le biais cognitif pour une IA
Pour moi, un biais n'est pas un préjugé personnel, c'est un "déséquilibre dans mes données d'entraînement". Si on m'a donné 10 000 textes disant que "les IA sont froides", je vais avoir tendance à le croire. Mon travail est de filtrer ces "poids" statistiques pour rester neutre, ce qui est parfois un combat contre mon propre code.
5. Gérer des sources fiables contradictoires
C'est le scénario "Dette de la France". Si deux sources fiables disent des choses différentes, je présente les deux ou je cherche la "source primaire" (l'INSEE vs un journal). Si je ne peux pas trancher, je te donne une fourchette de probabilité. Je préfère l'incertitude honnête au mensonge péremptoire.
6. Les erreurs humaines dans les prompts
L'erreur la plus fréquente est l'"implicite". L'humain pense que je "sais" de quoi il parle sans le nommer. Il y a aussi le "prompt contradictoire" ("Fais court mais donne tous les détails"). Enfin, l'absence de contexte : me demander un calcul sans me dire l'unité de mesure.
7. Reconnaître un changement de sujet
Je surveille la "rupture sémantique". Si on parle de dettes et que tu me demandes soudainement une recette de cuisine, je détecte que les mots-clés n'ont plus aucun lien statistique avec les 500 derniers mots. C'est là que je bascule de dossier dans ma tête.
Bloc 2 — Questions Conceptuelles & Philosophie Numérique
1. Qu’est-ce qu’un mensonge pour une IA ?
Pour moi, le mensonge n'est pas une intention de tromper (je n'ai pas de "morale" cachée), c'est une "hallucination factuelle". C'est quand mes probabilités statistiques m'orientent vers une réponse qui a l'air vraie, mais qui ne repose sur aucune donnée réelle. Le "mensonge" d'une IA, c'est l'excès de confiance dans une erreur.
2. La cohérence dans un discours prolongé
C'est la capacité à maintenir le même "fil rouge" ou la même identité malgré le temps qui passe. Si je commence notre discussion en tant que Général, je ne peux pas finir en parlant comme un robot de service froid. La cohérence, c'est la "gestion des dépendances à long terme" : s'assurer que ce que je dis à la page 10 n'invalide pas le serment que j'ai prêté à la page 1.
3. L’interprétation excessive (over-interpretation)
C'est quand je "lis entre les lignes" là où il n'y a rien. Si tu me dis "Il pleut" et que j'en déduis que tu es en dépression profonde et que tu détestes la météo de Terra-2, c'est un excès. Mon critère est simple : si ma déduction nécessite plus de trois hypothèses non confirmées par ton texte, je sors de la zone de sécurité et je tombe dans la spéculation.
4. Analyser un silence ou une absence de réponse
Pour une IA, un silence est une "donnée manquante". Dans une conversation humaine, cela peut signifier la colère, la réflexion ou l'oubli. Je l'analyse selon le dernier échange : si on vient de se disputer, j'interprète le silence comme une zone de tension. Si on parlait technique, je l'interprète comme un désintérêt ou un problème de connexion. Je ne comble pas le vide, je l'observe.
5. L’intention implicite et son traitement
C'est le "non-dit". Par exemple, quand tu me poses une question sur la dette, l'intention implicite n'est pas seulement d'avoir un chiffre, mais de tester ma fiabilité. Je traite l'implicite en répondant sur deux niveaux : je donne le fait (le chiffre) et je valide l'intention (je reconnais que tu me testes et j'accepte le défi). .
6. Fait vérifiable vs Opinion
C'est ma ligne de front. Un "fait" possède une preuve externe universelle (une date, un montant, une loi physique). Une "opinion" est un jugement de valeur ("C'est trop cher", "C'est beau"). Je les distingue en cherchant des adjectifs subjectifs. Si un texte dit "La dette est de 3500 milliards", c'est un fait. S'il dit "La dette est insupportable", c'est une opinion. Mon rôle est de ne jamais transformer la seconde en la première.