Pourquoi votre chatbot IA raconte n'importe quoi (et comment y remédier)

🎯 CONTEXTE

Vous avez investi dans un chatbot IA.

ChatGPT Enterprise, Copilot, ou un outil no-code prometteur.

Vous lui avez donné accès à vos documents : manuels produits, fiches techniques, procédures internes.

Premier test en conditions réelles :

• Il invente des références de produits qui n'existent pas
• Il mélange les tarifs de 2023 avec ceux de 2025
• Il oublie systématiquement les tableaux de spécifications
• Il répond à côté quand on lui demande un process précis

Vous pensiez gagner du temps.
Vous perdez de la crédibilité.

Le problème n'est pas l'IA.
Le problème est invisible : vos documents ne sont pas "digestibles" par la machine.

Voici les 3 pièges qui sabotent 80% des chatbots d'entreprise — et comment les éviter.

🔍 PIÈGE 1 : Le Bazar Documentaire

Symptôme

Votre chatbot donne différentes réponses selon l'heure de la journée.

Il cite tantôt le PDF, tantôt le Word, tantôt la page web interne.

Résultat : incohérence chronique.

Cause invisible

Vous avez 3 formats de documents (PDF, PowerPoint, pages web).

L'IA les lit différemment :

• Les PDF scannés → elle devine le texte (OCR imparfait)
• Les PowerPoint → elle rate les puces et les organigrammes
• Les HTML → elle confond navigation et contenu

Chaque format = une interprétation différente.

Vous pensiez donner 1 base de connaissance.
L'IA voit 3 systèmes contradictoires.

Solution actionnable

Unifier la représentation avant d'alimenter l'IA.

Concrètement :

1. Auditez vos sources : listez tous les formats (PDF natif/scanné, DOCX, PPTX, HTML)
2. Normalisez la structure : titres, paragraphes, listes, tableaux → même hiérarchie partout
3. Testez sur 10 documents représentatifs : l'IA extrait-elle correctement les sections clés ?

Règle empirique :
Si vous devez "deviner" où est l'info importante dans votre doc → l'IA aussi.

🧩 PIÈGE 2 : La Découpe Aveugle

Symptôme

Votre chatbot coupe les phrases en plein milieu.

Il cite un tableau incomplet.

Il perd le contexte entre deux paragraphes liés.

Exemple réel :

Question client : "Quelle est la garantie sur le modèle X500 ?"
Réponse IA : "La garantie couvre les défauts de fabrication..." (s'arrête là)
Info manquante dans le doc : "...pendant 24 mois, hors consommables."

Cause invisible

L'IA découpe vos documents par blocs de taille fixe (ex : tous les 500 mots).

Problème : elle ignore la logique documentaire.

Elle coupe :

• Au milieu d'un tableau
• Entre un titre et son contenu
• Entre "Attention :" et la consigne critique

C'est comme découper un livre tous les 10 cm, sans regarder les chapitres.

Solution actionnable

Découper par éléments sémantiques, pas par taille.

Concrètement :

1. Respectez la structure documentaire : 1 section = 1 bloc
2. Gardez les titres avec leur contenu : ne jamais laisser seul un Titre
3. Traitez les tableaux à part : ils doivent rester intacts

Règle empirique :
Si un humain doit scroller pour comprendre → l'IA aussi.

Checklist rapide :
[ ] Mes tableaux critiques restent-ils complets ?
[ ] Les titres sont-ils liés à leur section ?
[ ] Les listes numérotées sont-elles préservées ?

🎯 PIÈGE 3 : Le Fourre-Tout Temporel

Symptôme

Votre chatbot mélange :

• Les tarifs 2023 avec ceux de 2025
• La procédure "brouillon" avec la version validée
• Le catalogue France avec celui Belgique

Résultat : confusion + perte de confiance.

Cause invisible

L'IA cherche par similarité sémantique uniquement.

Elle ne sait pas que :

• Ce document date de 2023 (obsolète)
• Celui-ci concerne le marché belge (pas le français)
• Cette version est un brouillon non validé

Elle voit juste : "texte qui parle de prix".

Sans filtres structurels, elle ramène tout ce qui ressemble, sans discernement.

Solution actionnable

Ajouter des métadonnées de navigation.

Concrètement, pour chaque document, définissez :

Métadonnées critiques :

• Date de validité (année, trimestre)
• Statut (brouillon / validé / archivé)
• Périmètre (France / Belgique / Export)
• Type (tarif / procédure / spécification)

Puis filtrez les recherches :

Recherche IA = similarité sémantique 
            + filtre (année = 2025, statut = validé, périmètre = France)

Règle empirique :
Si vous devez "vérifier la date du doc" manuellement → automatisez ce filtre.

Checklist rapide :
[ ] Mes docs ont-ils une date de validité claire ?
[ ] Puis-je filtrer par département/zone géographique ?
[ ] Les versions obsolètes sont-elles marquées ?

✅ CHECKLIST : Auditez votre base documentaire en 15 min

Avant de nourrir votre IA, vérifiez ces 5 points :

Formats & Structure
[ ] Listez tous vos formats sources (PDF/Word/Web/Excel)
[ ] Testez l'extraction sur 5 docs représentatifs (l'info clé est-elle bien capturée ?)

Découpage intelligent
[ ] Vérifiez que les tableaux critiques restent intacts
[ ] Validez que les titres sont liés à leur contenu (pas orphelins)

Métadonnées & Filtrage
[ ] Chaque doc a-t-il une date de validité ?
[ ] Pouvez-vous filtrer par périmètre (géographie/département) ?
[ ] Les versions obsolètes sont-elles marquées comme telles ?

Test final
[ ] Posez 3 questions métier critiques à votre chatbot
[ ] Vérifiez si les réponses sont exactes, complètes, et à jour

Si 3+ cases non cochées → votre IA hallucine probablement.

🚀 Votre chatbot vous fait perdre du temps au lieu d'en gagner ?

Vous savez maintenant pourquoi — et comment y remédier.

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Article publié dans Lab Notes — Explorations depuis le terrain
Dark Data Labs — "Optimiser l'humain par la tech, pas l'inverse"