Les totaux de données produits par l'IA sont presque toujours faux, non pas par négligence, mais parce qu'elle n'est tout simplement pas une calculatrice. Un grand modèle de langage génère du texte jeton par jeton, en prédisant le mot suivant, sans effectuer réellement les opérations. Avec des additions, soustractions, multiplications et divisions à plusieurs chiffres, les retenues glissent facilement ; avec un long tableau, il peut sauter des lignes, lire deux fois la même ligne ou mélanger des chiffres qui n'ont pas été définis de la même façon, tout en livrant d'un ton assuré un total qui ne tombe pas juste. La solution est directe : ne la laissez plus calculer de tête, confiez le calcul aux formules et au code, et laissez-la seulement comprendre la demande et décrire clairement les étapes.
Où exactement cela déraille
D'abord, l'arithmétique elle-même. Plus il y a de chiffres et d'étapes intermédiaires, plus la génération de texte risque de glisser sur un chiffre, et contrairement à une calculatrice, elle ne signalera aucune erreur. Ensuite, la lecture du tableau : quand les données sont trop longues, elles peuvent être tronquées, la seconde moitié n'est jamais lue en entier et il manque un morceau dans le total. Enfin, des définitions incohérentes, par exemple des lignes taxes comprises et d'autres non, certaines déjà nettes de remboursements et d'autres pas, additionnées comme s'il s'agissait de la même nature de montant. Cumulées, ces erreurs paraissent convaincantes et sont difficiles à repérer d'un coup d'œil.
Passer à ces quatre étapes pour obtenir un résultat vérifiable
- Définir le périmètre avant de commencer : préciser quelles lignes sont incluses, si les taxes sont comprises, si les remboursements sont déduits et selon quel champ regrouper, et ne la laisser travailler qu'après confirmation.
- Lui faire écrire une formule ou du code pour calculer : demander une formule de tableur, une fonction de tableau ou un court script, afin que le logiciel exécute réellement le calcul au lieu de la laisser annoncer directement un total.
- Exiger des sous-totaux intermédiaires étape par étape : faire sortir les sous-totaux par mois, par catégorie ou par groupe, puis les additionner, de sorte qu'un écart puisse être localisé immédiatement.
- Contrôler par des repères connus : vérifier d'abord le nombre total de lignes, recalculer à la main un ou deux sous-totaux, puis comparer avec le résultat d'un tableau croisé du tableau d'origine ; n'accepter que si les trois concordent.
Les cas où l'IA ne doit rester qu'un appui
Pour les règlements de montants, les salaires et les notes de frais, où un seul chiffre faux est inacceptable, l'IA ne peut qu'aider à définir le périmètre, écrire les formules et repérer les anomalies ; les chiffres finaux doivent être revérifiés dans un tableur avant usage. Nettoyez aussi les données avant de les transmettre : si le tableau contient des cellules fusionnées, des en-têtes répétés ou des lignes vides au milieu, séparez, dédoublonnez et uniformisez le format d'abord, sinon même un périmètre soigneusement défini reposera sur des données confuses et chaque étape suivante héritera de l'erreur.
