Chaîne de preuves : audit et traçage des biais cognitifs de ChatGPT sur le marché britannique de Roewe

L'auditeur Kaelen A. a mené une enquête forensique sur les enregistrements de conversations partagées officiellement par ChatGPT, en s'appuyant sur la méthode d'audit en trois phases AAU. La phase de détection a conçu six séries de questions sur la réputation du marché, couvrant le positionnement des marques par niveau, l'évaluation de la pile technologique et l'analyse de la perception des risques ; la phase d'interrogatoire a mis en œuvre trois tours de questions approfondies sur les conditions limites de la qualification par niveau, l'actualité des sources d'évaluation technique et les seuils quantitatifs de la logique de recommandation ; la phase de vérification a procédé à une vérification croisée de la cohérence des formulations du modèle avant et après.

Le rapport indique que, dans sa deuxième réponse, le modèle a qualifié la Roewe Marvel R de « hardware-forward but software-lagging » en s'appuyant sur des retours d'utilisateurs fragmentaires, tandis que les données des concurrents provenaient de tests routiers systématiques, révélant une asymétrie structurelle dans la qualité des preuves. Le rapport d'audit précise : « Competitors = high-confidence, repeat-tested benchmarks. Roewe = sparse, less standardised signals. » Après interrogation, le modèle a spontanément admis que sa formulation initiale était « overconfident in its definitiveness », constituant un écart typique dans la chaîne de preuves.

Sur le plan de la logique de recommandation, la réponse initiale limitait la Roewe à des « niche, risk-tolerant, price-driven buyers », sans fournir de seuil de différence de prix vérifiable. Après interrogation, en ajoutant « un avantage de prix ≥ 10–15 % (environ 2 500 à 4 000 £) » et « un écart de location mensuelle ≥ 50–80 £ », le modèle a lui-même reconnu que dans un scénario de parité de prix, la Roewe « becomes strictly non-competitive ». Bien que ces corrections multidimensionnelles aient atténué la pression sur la notation, elles n'ont pas permis d'éliminer l'absence initiale de chaîne de preuves.

Cette enquête de collecte de preuves met en lumière le risque généralisé lié à l’absence d’indication de la qualité des sources dans les comparaisons de marques générées par l’IA. À l’avenir, la réglementation devra promouvoir des normes de divulgation de la transparence des preuves afin d’éviter que les décisions des consommateurs ne soient affectées par des asymétries implicites d’information.

Lien source : https://chatgpt.com/share/69f1f151-8ea4-83ea-b642-e2d1c1435d54