# Vérifier avant d'agir

> Détecter une hallucination, recouper une information, juger si un contenu généré par l'IA est prêt à partir vers un employeur ou une administration. Protocole en 3 questions, cas concrets en accompagnement à l'emploi.
> Source : [laurentberthelier.site/verifier-avant-dagir/](https://laurentberthelier.site/verifier-avant-dagir/)

**Pour qui :** Jeunes + conseillers · **Durée :** 5 min · **Niveau :** Débutant

Les cinq pages précédentes t'ont appris à calibrer la confiance de l'IA, à échapper à sa flatterie, à bien la prompter, à garder ton jugement. Elles préparent l'échange. Celle-ci ferme la boucle — **comment repérer une hallucination, recouper une information, et juger si un contenu généré est prêt à partir** vers un employeur, un jury ou une administration.

> 💡 **C'est quoi, « hallucination » ?** L'IA invente une information fausse, mais l'écrit avec le même aplomb qu'une information vraie. Par exemple : elle cite une aide de France Travail qui n'a jamais existé.

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## 1 — Les signaux d'une hallucination

Une IA ne « ment » pas au sens où elle saurait la vérité et la cacherait. Elle produit la suite de mots la plus plausible — et la plausibilité n'est pas la vérité. Voici ce qui doit déclencher une vérification systématique.

- **🎯 Précision suspecte** — Un chiffre, une date, un nom propre, une référence légale donnés avec assurance et sans source citée. Plus c'est précis, plus ça mérite d'être vérifié.
- **📚 Référence introuvable** — Un article de loi, une convention collective, un dispositif France Travail cité par son nom exact — qui ne ressort nulle part ailleurs en recherche.
- **🔁 Incohérence interne** — Deux réponses contradictoires à la même question reformulée, dans la même conversation ou entre deux outils.
- **🕓 Information datée** — Tout ce qui touche à un statut, un montant, un seuil, un dispositif en vigueur « aujourd'hui » — ces choses changent, l'IA peut répondre avec une date de coupure dépassée.
- **🙋 Confort excessif** — Une réponse qui colle parfaitement à ce que tu espérais entendre, sans nuance ni réserve — voir [Sortir du miroir](https://laurentberthelier.site/sortir-du-miroir/).
- **🧩 Détail qui comble un trou** — Un élément narratif (nom d'entreprise, anecdote, citation) qui rend une histoire plus crédible mais que tu n'as jamais fourni en entrée.

> **Le réflexe à abandonner.** Redemander à la même IA « es-tu sûr ? » ne suffit pas. Le modèle peut confirmer sa propre erreur avec autant d'assurance qu'il l'a produite. La vérification doit sortir du modèle : recherche externe, source primaire, ou avis d'une personne compétente.

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## 2 — Le recoupement en trois questions

Pas besoin d'être expert technique. Trois questions, dans cet ordre, suffisent pour la majorité des usages en accompagnement et en candidature.

**1. Est-ce vérifiable, et l'ai-je vérifié ailleurs ?**
Toute affirmation factuelle (texte de loi, montant d'aide, procédure administrative, nom d'organisme) doit trouver une confirmation hors de l'IA : site officiel, document source, professionnel du domaine.

```
« Demande-moi de citer ta source » → puis vérifie la source, pas seulement son existence
```

**2. Est-ce cohérent avec ce que je sais déjà ?**
Si la réponse contredit ton expérience de terrain, ta connaissance du dispositif ou du candidat, la contradiction est un signal — pas une erreur à corriger silencieusement dans ton coin.

*Exemple : un conseiller qui connaît la convention collective sait quand l'IA s'éloigne du réel.*

**3. Quel est le coût d'une erreur ici ?**
Une formulation maladroite dans un brouillon de lettre coûte peu. Une date d'éligibilité erronée transmise à un jeune, ou une référence légale fausse dans un dossier, coûte beaucoup. Le niveau de vérification doit suivre l'enjeu, pas l'inverse.

> **Bon réflexe.** Demander à l'IA elle-même d'indiquer son niveau de confiance et ses sources change peu sa fiabilité, mais change beaucoup ta vigilance — voir [Protocole de calibration](https://laurentberthelier.site/protocole-calibration/) pour les prompts qui forcent cette transparence.

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## 3 — Cas concrets en accompagnement à l'emploi

Quatre situations fréquentes en Mission Locale ou en CISP, avec ce qui fonctionne et ce qui pose problème.

### 📝 Générer une lettre de motivation

L'IA invente parfois une expérience, un diplôme ou une qualité que le candidat n'a pas, pour « mieux coller » à l'offre.

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|---|---|
| **Ce qui marche** | Fournir le CV réel et l'offre en entrée, demander une structure et un ton, puis relire ligne à ligne avec le candidat avant envoi. |
| **Ce qui pose problème** | Demander « une lettre pour un poste de vendeur » sans CV en entrée : l'IA invente alors une expérience plausible mais fausse. |

### 🎤 Préparer un entretien (méthode STAR, questions pièges)

L'IA simule bien un entretien standard, mais peut inventer des pratiques RH spécifiques à un secteur ou une entreprise qu'elle ne connaît pas vraiment.

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|---|---|
| **Ce qui marche** | Utiliser l'IA pour générer des questions probables et structurer des réponses STAR à partir de vraies expériences du candidat. |
| **Ce qui pose problème** | Demander « que va me demander cette entreprise précisément » — l'IA peut répondre avec assurance sans aucune connaissance réelle de cette entreprise. |

### 🧭 Informer sur un dispositif, une formation, un droit

C'est la zone à plus haut risque : un montant d'aide erroné ou une condition d'éligibilité fausse a un coût réel pour le jeune.

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|---|---|
| **Ce qui marche** | Utiliser l'IA pour reformuler ou résumer une information déjà vérifiée sur France Travail, service-public.fr ou la documentation interne. |
| **Ce qui pose problème** | Demander directement « quel est le montant de la Garantie Jeunes » sans vérifier ensuite sur une source officielle à jour. |

### 📄 Rédiger une accroche de CV

Risque plus faible factuellement, mais l'IA peut produire un ton ou des superlatifs qui ne correspondent pas à la réalité du parcours.

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|---|---|
| **Ce qui marche** | Donner 3-4 faits réels et demander une reformulation valorisante mais sobre, à valider avec le candidat. |
| **Ce qui pose problème** | Accepter une accroche « clé en main » qui décrit un profil plus expérimenté que la réalité — l'entretien la démentira. |

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## 4 — Avant d'envoyer, de publier, d'archiver

Le dernier filtre, à appliquer systématiquement sur tout contenu généré qui sort du brouillon.

- Tous les faits précis (chiffres, dates, noms, références légales) ont une source hors IA.
- Le contenu a été relu par la personne concernée (candidat, jeune, collègue), pas seulement par moi.
- Rien ne décrit une expérience, un diplôme ou une compétence que la personne n'a pas réellement.
- Si l'enjeu est élevé (droit, argent, décision administrative), une deuxième source confirme l'information.
- Le ton ne sur-vend pas le profil au point de créer un écart avec l'entretien ou la réalité du poste.

> **En une phrase.** L'IA accélère la mise en forme, jamais la vérité du contenu. La vérification reste, et restera, un acte humain.

Ici, tu apprends à vérifier une réponse *après coup*. Le Cycle 2 montre le geste complémentaire : donner tes propres documents à l'IA *avant*, pour qu'elle ait moins à inventer — [Documenter](/documenter/).

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## Quiz — Testez vos connaissances

> Widget de quiz intégré directement dans la page `/verifier-avant-dagir/` (section `#quiz`, juste avant le pied de série et le footer — cette page n'a pas de « Bibliothèque de liens »). Pas de page séparée : mécanique reprise du gabarit déjà en place sur `/decouper/` et `/atelier-prompts/` (onglets de niveau, QCM à 4 réponses + Vrai/Faux mélangés aléatoirement — Fisher-Yates —, barre de progression, panneau de résultat avec explication + lien « → Revoir l'épisode », écran de score, bouton rejouer), habillée avec les couleurs déjà présentes sur `/verifier-avant-dagir/` (`--teal`, `--warn`, `--surface`, `--line`, `--ink`, `--ink-soft`) — préfixe de classes `vqz-` pour éviter toute collision avec le CSS existant de la page.

**24 questions, 3 niveaux de 8 (Facile / Intermédiaire / Expert)**, toutes vérifiables dans le contenu de cette page uniquement. Mélange de QCM (4 réponses) et de Vrai/Faux, réparti aléatoirement à chaque partie.

### Niveau Facile (8 questions)

1. **QCM** — Numéro de l'épisode « Vérifier avant d'agir » dans le Cycle 1 → **Épisode 06**.
2. **Vrai/Faux** — L'épisode est annoncé de niveau « Débutant » → **Vrai**.
3. **QCM** — Durée annoncée de l'épisode → **5 min**.
4. **Vrai/Faux** — Une « hallucination » est une information vraie mais mal formulée → **Faux** (c'est une information fausse énoncée avec aplomb).
5. **QCM** — Nombre de signaux d'hallucination présentés → **Six**.
6. **QCM** — Nombre de questions du protocole de recoupement → **Trois questions**.
7. **Vrai/Faux** — Redemander « es-tu sûr ? » à la même IA suffit à vérifier une information → **Faux**.
8. **QCM** — Nombre de situations présentées en onglets dans « Cas concrets » → **Quatre**.

### Niveau Intermédiaire (8 questions)

1. **QCM** — Signal correspondant à « un chiffre, une date… donnés avec assurance et sans source citée » → **Précision suspecte**.
2. **QCM** — Épisode vers lequel renvoie le signal « Confort excessif » → **Sortir du miroir**.
3. **Vrai/Faux** — La première question du protocole exige une confirmation uniquement dans la même conversation avec l'IA → **Faux** (confirmation hors de l'IA).
4. **QCM** — Objet de la troisième question du protocole de recoupement → **Le coût d'une erreur ici**.
5. **Vrai/Faux** — Dans le cas « Lettre de motivation », ce qui pose problème est de fournir le CV réel en entrée → **Faux** (c'est l'inverse : ce qui pose problème, c'est l'absence de CV).
6. **QCM** — Raison pour laquelle « Information / orientation » est la zone à plus haut risque → **Un montant ou une condition d'éligibilité erronés coûtent réellement au jeune**.
7. **Vrai/Faux** — Indiquer son niveau de confiance rend l'IA totalement fiable → **Faux** (cela change surtout la vigilance de l'utilisateur).
8. **QCM** — Risque principal identifié pour « CV et accroches » → **Un ton ou des superlatifs ne correspondant pas à la réalité du parcours**.

### Niveau Expert (8 questions)

1. **QCM** — Action requise si l'enjeu est élevé (droit, argent, décision administrative) → **Faire confirmer l'information par une deuxième source**.
2. **Vrai/Faux** — Il suffit que le contenu soit relu par la personne qui a utilisé l'IA → **Faux** (il doit être relu par la personne concernée : candidat, jeune, collègue).
3. **QCM** — Méthode citée dans le cas concret « Préparation entretien » → **La méthode STAR**.
4. **QCM** — Épisode précédent dans le pied de navigation du Cycle 1 → **Garder son cerveau**.
5. **Vrai/Faux** — La phrase finale dit que l'IA accélère la vérité mais jamais la mise en forme → **Faux** (c'est l'inverse : elle accélère la mise en forme, jamais la vérité).
6. **QCM** — Signal correspondant à « un élément narratif qui rend une histoire plus crédible mais jamais fourni en entrée » → **Détail qui comble un trou**.
7. **QCM** — Raison pour laquelle l'IA ne « ment » pas au sens strict → **Elle produit la suite de mots la plus plausible, et la plausibilité n'est pas la vérité**.
8. **Vrai/Faux** — L'exemple du glossaire porte sur une aide de France Travail inventée → **Vrai**.

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## Série « Penser avec l'IA » — Cycle 1 · 6/10

1. [Formuler — Atelier de prompts](https://laurentberthelier.site/atelier-prompts/)
2. [Paramétrer — Un cerveau supplémentaire](https://laurentberthelier.site/cerveau-supplementaire/)
3. [Recadrer — Sortir du miroir](https://laurentberthelier.site/sortir-du-miroir/)
4. [Calibrer — Protocole de calibration](https://laurentberthelier.site/protocole-calibration/)
5. [S'émanciper — Garder son cerveau](https://laurentberthelier.site/garder-son-cerveau/)
6. **Vérifier — Vérifier avant d'agir** *(cette page)*
7. [Actualiser — Désapprendre le prompting](https://laurentberthelier.site/desapprendre-le-prompting/)
8. [Appliquer — Prompter un CV](https://laurentberthelier.site/prompter-claude-cv/)
9. [Compléter — Prompter une lettre](https://laurentberthelier.site/prompter-claude-lettre/)
10. [Limiter — Où s'arrêter](https://laurentberthelier.site/ou-sarreter/)

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©️ Laurent Berthelier assisté par Claude.ai - [https://laurentberthelier.site/](https://laurentberthelier.site/)