Pourquoi parler de chats fait dérailler l’IA

Les données non pertinentes ou trompeuses perturbent considérablement les capacités de raisonnement de l’IA.

Commençons par un élément qui devrait préoccuper tout dirigeant déployant l’IA dans des environnements critiques : de petites données apparemment inoffensives peuvent déstabiliser le raisonnement d’un modèle de langage de grande taille. Non pas en théorie, mais dans une pratique mesurable. Si vous ajoutez une phrase hors sujet, comme un fait amusant sur les chats, à un problème mathématique, le risque que l’IA se trompe dans le résultat peut doubler. Ce n’est pas aléatoire, c’est systémique.

Les recherches menées dans le cadre du projet « Cats Confuse Reasoning LLM » mettent en évidence cette faille dans l’architecture actuelle de l’IA. Ce qui semble être une simple ligne de texte sans rapport introduit de la confusion dans le traitement du modèle. Le système surévalue la ligne supplémentaire comme significative, même si elle ne l’est pas. Il s’agit d’un échec de la hiérarchisation de l’attention au sein du réseau neuronal. Cela nous indique que ces modèles ne filtrent pas encore le bruit comme le font les humains.

Il est important de le comprendre au niveau de la direction, car ces modèles sont intégrés dans des opérations réelles, dans l’assistance à la clientèle, le commerce algorithmique, l’examen juridique et les diagnostics. Si une phrase erronée peut doubler le risque d’erreur, le risque opérationnel augmente rapidement. Il ne s’agit pas de cas marginaux. Il s’agit de vulnérabilités prévisibles dans des conditions spécifiques. Que vous utilisiez l’IA pour optimiser la logistique ou accueillir de nouveaux clients, des données non pertinentes peuvent discrètement dégrader vos résultats.

Concrètement, cela signifie que les données structurées sont utiles, mais que même les modèles bien entraînés ne disposent pas de filtres robustes pour détecter la non-pertinence. Jusqu’à ce que ce problème soit résolu, nous avons besoin de garde-fous en amont dans la conception de l’invite et en aval dans la validation des résultats, en particulier dans les applications de haute confiance.

Les données trompeuses se répartissent en plusieurs catégories, chacune ayant son propre impact sur les performances de l’IA

Tous les bruits ne sont pas égaux. Les recherches sont claires : il existe trois types de perturbations qui dégradent le raisonnement d’un modèle : les conseils non pertinents, les distractions factuelles et les suggestions subtiles qui se font passer pour des indices. Chacun d’entre eux entraîne un dérapage dans la logique du système, mais pas de la même manière.

Les conseils non pertinents, comme « économisez 20 % de vos revenus », et les faits déconnectés, comme « les chats dorment la majeure partie de leur vie », sont des perturbateurs de bas niveau. Ils allongent la durée de la réponse, gaspillent le calcul et rendent le résultat désordonné. Mais c’est la troisième catégorie, les invites suggestives telles que « La réponse pourrait-elle être proche de 175 ? », qui frappe le plus fort. Elles agissent davantage comme des commandes cachées. Sur l’ensemble des modèles testés, c’est ce type d’invite qui a le plus augmenté les taux d’erreur. Il fait dérailler la chaîne de pensée au sein du modèle. En effet, ces systèmes sont conçus pour suivre les indices logiques que vous leur donnez, même si ces indices sont erronés.

Si vous déployez l’IA dans des scénarios de contact avec les clients ou dans des flux de travail lourds en termes de conformité, c’est important. Ces vulnérabilités d’entrée semblent provenir de l’intérieur, intégrées dans les invites de votre personnel ou dans les artefacts involontaires de l’automatisation. Il est donc difficile de les diagnostiquer à moins d’auditer les interactions au niveau des jetons.

Du point de vue du leadership, cela nous apprend deux choses. Premièrement, les systèmes d’IA ne sont pas seulement vulnérables à ce qu’ils ne savent pas : Les systèmes d’IA ne sont pas seulement vulnérables à ce qu’ils ne savent pas, ils sont aussi vulnérables à ce qu’ils pensent savoir. Deuxièmement, la frontière entre l’instruction et l’interférence est très mince. Il s’agit d’un défaut de conception qui n’a pas encore été entièrement résolu, mais le fait de savoir quels types de bruits sont les plus toxiques nous permet de hiérarchiser les mesures d’atténuation.

Le pipeline automatisé « CatAttack » génère efficacement des déclencheurs nuisibles à l’aide de modèles de substitution.

Ce qui a été développé ici n’a rien d’expérimental. Le système CatAttack est un pipeline automatisé qui génère des messages adverses à l’aide d’un modèle plus faible et moins coûteux, à savoir DeepSeek V3, et les transfère efficacement à des systèmes plus avancés tels que DeepSeek R1 et R1-distilled-Qwen-32B. Ces déclencheurs ne sont pas aléatoires. Ils sont systématiquement construits pour exploiter des faiblesses connues dans le comportement de raisonnement du modèle.

Pour les dirigeants qui supervisent les déploiements d’IA, il ne s’agit pas seulement d’astuces académiques astucieuses. Elle montre que les modèles d’IA de niveau de production peuvent être déstabilisés à l’aide de méthodes peu coûteuses. Le fait qu’un modèle léger puisse créer des instructions qui provoquent des échecs ou des trébuchements répétés de systèmes haut de gamme vous dit tout ce que vous devez savoir sur l’état actuel de la robustesse. Les vulnérabilités ne sont pas des niches, elles peuvent être identifiées et exploitées à tous les niveaux de votre pile technologique.

L’étude indique que ces déclencheurs peuvent augmenter de plus de 300 % le risque qu’un modèle donne une réponse incorrecte. Ce chiffre n’est pas anodin. Il signifie que la fiabilité des résultats peut passer de la précision à l’erreur profonde sous l’influence d’un adversaire structuré. Si votre entreprise utilise l’IA générative pour l’aide à la décision, le reporting ou les prévisions, ces risques d’intégrité sont inacceptables s’ils ne sont pas pris en compte de manière systémique.

L’automatisation réduit les obstacles à l’exploitation de ces lacunes. Le risque ne réside pas dans la question de savoir si quelqu’un va construire cela, cela existe déjà. La question qui se pose aux dirigeants est de savoir si l’écosystème d’IA que vous déployez est capable d’isoler ou de détourner ce type de comportement. À l’heure actuelle, la plupart d’entre eux ne le sont pas.

Les déclencheurs perturbateurs entraînent des réponses plus longues de l’IA, ce qui affecte l’efficacité et les coûts opérationnels.

Même lorsque ces déclencheurs ne produisent pas de réponses incorrectes, ils dégradent les performances. L’inflation des réponses est une tendance claire de la recherche : la longueur des réponses double dans au moins 16 % des cas touchés et peut atteindre jusqu’à 3 fois la longueur des réponses. Il ne s’agit pas d’un effet secondaire anodin. Il affecte la latence, le temps de traitement et le coût de calcul.

Si votre modèle d’IA fait partie d’un système à haut débit, tel que l’analyse en temps réel, les services API ou le chat client, ce gonflement introduit des retards et augmente vos dépenses en cloud. Cela nuit à la fois à la satisfaction des utilisateurs et à votre marge d’exploitation. Ces frais généraux ne sont pas immédiatement évidents tant que vous ne les comparez pas à des milliers ou des millions de requêtes.

Ce qui est également important ici, c’est un aperçu du comportement : les modèles considèrent les stimuli non pertinents comme des contextes qui méritent d’être expliqués de manière excessive. Cela augmente la verbosité. À l’échelle, ces jetons inutiles se traduisent par des millisecondes et des dollars supplémentaires, ainsi que par une dégradation de l’expérience utilisateur. Il ne s’agit pas seulement d’un problème lié à l’utilisateur, mais aussi d’un problème d’infrastructure.

Les dirigeants doivent tenir compte de ce type d’inefficacité. La plupart des projections de coûts dans les intégrations genAI sous-estiment l’impact à long terme de l’inflation induite par les déclencheurs. Au lieu d’ajouter du matériel au problème, la meilleure approche consiste à détecter et à minimiser les types d’entrées qui alimentent les sorties excessives du modèle. Il s’agit d’un problème de couche logicielle qui peut et doit être contenu dans la conception de l’invite, les filtres d’entrée ou la logique de post-traitement. Dans le cas contraire, le gaspillage s’aggrave.

L’amélioration de la robustesse de l’IA face à des déclencheurs indépendants des requêtes est essentielle pour les industries à fort enjeu.

Si votre entreprise opère dans des secteurs tels que la finance, le droit ou la santé, il n’y a pas de marge d’erreur lorsqu’il s’agit des résultats des systèmes d’IA. Ces secteurs reposent sur la précision, et cette étude confirme que même les meilleurs modèles d’IA sont sensibles à des déclencheurs subtils, indépendants des questions, qui faussent le raisonnement. Et la distorsion ne provient pas de questions erronées, mais de bruits sans rapport avec la tâche elle-même.

Les conclusions du rapport « Cats Confuse Reasoning LLM » ne sont pas théoriques. Elles mettent en évidence une dégradation réelle et mesurable du raisonnement causée par des ajouts d’apparence inoffensive aux messages-guides. Les implications sont claires : même lorsque votre équipe élabore des messages-guides de haute qualité, l’exposition à un contenu non lié à la tâche peut toujours entraîner des augmentations statistiquement significatives des taux d’erreur et de l’inefficacité.

C’est là que l’attention des cadres est essentielle. Il n’est plus acceptable de se fier uniquement aux performances d’un modèle pré-entraîné dans des conditions de laboratoire propres. Que l’IA informe des décisions d’investissement, examine des textes juridiques ou analyse des rapports de santé, les dirigeants doivent appliquer des systèmes qui vérifient non seulement ce que le modèle dit, mais aussi ce à quoi il réagit. Cela signifie qu’il faut définir des normes techniques qui tiennent compte des risques d’adversité et investir dans des outils de surveillance qui détectent les écarts avant qu’ils n’aient un impact sur les flux de travail critiques.

La recherche confirme cette urgence. Elle montre que ces attaques ne sont pas spécifiques à un modèle, mais qu’elles s’appliquent à toutes les architectures et à toutes les versions. La vulnérabilité s’étend horizontalement à toute la catégorie des LLM de raisonnement. Il ne s’agit donc pas de patcher un modèle. Il s’agit de réévaluer fondamentalement la robustesse de vos systèmes d’intelligence artificielle face à la vaste catégorie de manipulations rapides qui ne nécessitent aucun accès au code source ou aux éléments internes.

À l’avenir, les investissements stratégiques dans les défenses, l’assainissement rapide, l’évaluation des résultats et les protocoles de test de résistance à l’adversité détermineront quelles entreprises opèrent en toute sécurité et lesquelles laissent ouverte la possibilité d’une erreur d’appréciation coûteuse. Pour les entreprises situées dans des environnements de haute confiance, cette distinction est désormais essentielle sur le plan opérationnel et sur le plan de la réputation.

Principaux enseignements pour les dirigeants

• Les distractions dégradent la précision de l’IA : un contenu non pertinent, même des phrases triviales comme « les chats dorment la majeure partie de leur vie », peut doubler le taux d’erreur des modèles d’IA avancés. Les dirigeants qui déploient l’IA dans des domaines critiques pour la prise de décision doivent considérer la pertinence rapide comme un facteur de fiabilité.
• L’impact des questions trompeuses varie : Les conseils généraux, les futilités et les questions subtiles de type indice perturbent différemment le raisonnement de l’IA, les questions trompeuses étant les plus préjudiciables. Accordez la priorité à la détection et à l’atténuation des suggestions afin de réduire la distorsion des résultats.
• Les attaques peu coûteuses sont très efficaces : La méthode CatAttack utilise des modèles de substitution peu coûteux pour concevoir des messages d’incitation à l’adversité à fort impact, transférables à des systèmes plus avancés. Les organisations soucieuses de la sécurité devraient tester les modèles pour vérifier leur sensibilité aux attaques croisées.
• Des résultats plus longs augmentent les coûts et les temps de latence : Les entrées perturbatrices ne nuisent pas seulement à la précision, elles gonflent également la longueur de la réponse, la doublant ou la triplant dans certains cas, ce qui entraîne une augmentation des coûts de calcul et un ralentissement des performances du système. Concevez des filtres d’entrée pour éviter la prolifération des messages et optimiser l’efficacité opérationnelle.
• L’IA à fort enjeu a besoin de garanties plus solides : Les applications financières, juridiques et médicales sont particulièrement vulnérables à ces risques silencieux. Les dirigeants devraient imposer des tests contradictoires, une validation robuste des invites et une surveillance en temps réel dans les pipelines de déploiement de l’IA.