Notre article précédent, L'importance de l'assurance qualité pour des garde-fous robustes en matière d'IA dans les jeux, aborde les cas d'utilisation des systèmes d'IA dans les jeux vidéo, l'importance de concevoir des garde-fous robustes et comment les tester pour limiter les résultats erronés.
Le principal défi mis en évidence résidait dans la nature imprévisible inhérente aux systèmes d'IA et dans la facilité avec laquelle ces systèmes peuvent être exploités. Ces réalités ne sont pas propres aux jeux vidéo.
Le développement de l'IA connaît un essor considérable. Pratiquement tous les secteurs d'activité intègrent des systèmes d'IA dans leurs produits et services, des plateformes de tutorat et des appareils domotiques aux outils d'entreprise et aux assistants embarqués.
Mais les risques persistent avec la technologie. Si un PNJ qui sort de son rôle peut gâcher l'expérience d'un joueur, les conséquences deviennent considérablement plus graves lorsque l'IA entre en jeu dans le monde réel.
Dans cet article, nous examinons les risques que l'IA peut engendrer dans les industries fortement dépendantes de la technologie, et pourquoi les leçons tirées de la mise en œuvre de l'IA dans le secteur du jeu vidéo sont plus pertinentes qu'on ne pourrait le croire.
Mêmes risques, conséquences différentes
Les experts comprennent les principes de base de la construction de l'IA, notamment l'entraînement de grands modèles sur de vastes ensembles de données pour reconnaître et prédire des tendances. Cependant, le mécanisme qui sous-tend la production d’un résultat spécifique est largement méconnu. L'industrie appelle ce processus une « boîte noire » – ce qui rend la recherche d'une solution concrète assez difficile.
Quelle que soit la tâche pour laquelle elle est entraînée, l'IA présente des problèmes tels que :
- Les biais – des résultats discriminatoires ou équivoques, issus des données d'entraînement
- Les hallucinations – des informations erronées présentées avec une assurance injustifiée
- La sécurité – un comportement de l'IA dangereux, nuisible, offensant ou non conforme
- La confidentialité et les fuites de données – la divulgation involontaire d'informations sensibles ou confidentielles
- L'injection d'invites – manipulation de l'IA pour qu'elle modifie ses instructions au moyen d'entrées malveillantes
Tout comme les joueurs d'un jeu vidéo, les personnes utilisant des outils basés sur l'IA peuvent délibérément (ou par inadvertance) trouver des failles dans le système, ce qui conduit à des résultats imprévus, avec d'éventuelles conséquences dans le monde réel.
Si les risques restent fondamentalement les mêmes, ce qui change d'un secteur à l'autre, c'est l'environnement dans lequel ces défaillances se produisent. Les catégories de risque sont cohérentes ; les enjeux, eux, ne le sont pas.
À quoi ressemblent ces conséquences dans différents domaines?
EdTech (Technologie éducative)
Les systèmes de tutorat intelligents, les plateformes d'apprentissage adaptatif et les assistants d'écriture basés sur l'IA figurent parmi les nombreux outils que les établissements d'enseignement mettent en œuvre pour personnaliser et améliorer l'apprentissage à grande échelle.
Le problème est qu'il n'existe actuellement aucun moyen fiable de filtrer complètement les informations erronées, obsolètes ou biaisées à partir des ensembles de données utilisés pour entraîner ces modèles. Le modèle hérite donc directement de ces erreurs et biais, et cela se reflète dans ses résultats.
Cela pourrait entraîner la diffusion d'informations incorrectes ou trompeuses, amenant les étudiants à construire leurs connaissances sur des bases erronées et des malentendus non corrigés. Par ailleurs, des données d'entraînement biaisées peuvent conduire à un traitement inéquitable de certains groupes d'étudiants, compromettant ainsi insidieusement l'expérience même que ces outils étaient censés améliorer.
Les conséquences peuvent contraindre les établissements à gérer à la fois les préjudices académiques et les atteintes à leur réputation causés par un outil qui n'a pas été suffisamment testé avant son déploiement.
IA d'entreprise
L'IA est intégrée à certains des systèmes les plus critiques dont nous dépendons – de la chaîne d'approvisionnement et de la logistique, à la maintenance prédictive et aux ressources humaines, en passant par le diagnostic médical et la détection des fraudes financières, pour n'en citer que quelques-uns.
Les mêmes risques de base s'appliquent. Les conséquences varient en fonction de l'environnement.
Que se passe-t-il lorsqu'une alerte de maintenance de routine n'est pas signalée? Que se passe-t-il si une IA interprète mal le dossier médical d'un patient? Ou lorsqu'un système de détection des fraudes financières ne parvient pas à détecter ce pour quoi il a été spécifiquement conçu? Les conséquences s'en font déjà sentir.
En 2023, une seule réponse incorrecte du Dialogueur IA de Google a fait perdre 100 milliards de dollars de la valeur boursière d'Alphabet en quelques heures.
Dans un autre cas, un ingénieur de Samsung a accidentellement divulgué du code source interne sensible en le téléversant sur un outil d'IA pour analyse. Cet incident a entraîné une interdiction à l'échelle de l'entreprise de l'IA générative – un rappel que les données partagées avec les plateformes d'IA peuvent se retrouver stockées sur des serveurs externes, hors du contrôle de l'entreprise.
Une Étude de Nature Medicine publiée en 2025 a testé neuf programmes d'IA sur 1 000 cas traités aux urgences, en conservant les symptômes médicaux identiques mais en modifiant les informations concernant les patients tels que leur appartenance ethnique, leur genre et revenus. Les recommandations de l'IA variaient en fonction de ces caractéristiques personnelles plutôt qu'en fonction de leur état de santé réel.
Dialogueurs d'assistance client
Les dialogueurs d'IA destinés aux clients sont désormais la norme dans tous les secteurs, gérant les demandes de renseignements, traitant les requêtes et représentant les marques à grande échelle. Alors que les entreprises se précipitent pour déployer l'IA conversationnelle sur leurs sites web, applications et plateformes de services, les dialogueurs d'assistance client sont devenus l'un des points de contact les plus visibles – et les plus vulnérables – entre l'IA et le public.
Une faille courante consiste à manipuler les instructions d'un dialogueur pour contourner sa fonction initiale, ce qui permet de débloquer pleinement les capacités du modèle d'IA sous-jacent. Avec la bonne invite, un dialogueur de service client conçu pour répondre aux questions sur les produits peut être détourné pour dire presque n'importe quoi, prendre des engagements qu'il n'a pas le droit de prendre, ou contourner les restrictions sur lesquelles il a été construit. C'est l'un des risques les mieux documentés liés au déploiement de l'IA, et l'un des plus fréquemment négligés.
En décembre 2023, un utilisateur a manipulé le dialogueur IA d'une concession Chevrolet au point qu'elle a accepté de vendre un Tahoe de 76 000 $ pour 1 $ – en demandant simplement au dialogueur d'approuver tout ce que disait le client. La voiture n'a jamais été vendue, mais le dialogueur a été retiré du site. L'incident est devenu viral avec plus de 20 millions de vues.
Des tests appropriés des garde-fous de sécurité auraient permis de détecter ce problème avant le lancement. Un professionnel de l'assurance qualité adoptant une approche critique aurait testé précisément ce qui se passe lorsqu'un utilisateur tente de contourner les instructions du dialogueur, signalant ainsi la vulnérabilité avant qu'elle ne devienne un incident public.
Automobile
Pour la plupart des applications basées sur l'IA, il existe un moment de vérification entre une sortie erronée et ses conséquences. Dans le secteur automobile, cette fenêtre est considérablement plus courte.
Les systèmes de navigation peuvent orienter les conducteurs sur un mauvais itinéraire, ce qui peut entraîner une intersection manquée, un détour imprévu ou une arrivée tardive. Les outils de maintenance prédictive qui ne détectent pas une défaillance naissante, ou qui signalent une défaillance inexistante, peuvent entraîner des pannes inattendues ou des coûts de réparation inutiles. Et lorsqu'un assistant vocal interprète mal une commande, il introduit une variable supplémentaire qui requiert l'attention du conducteur en pleine circulation.
Les défaillances mentionnées ci-dessus sont en grande partie involontaires. Mais l'IA automobile est également confrontée à une menace plus délibérée : l'injection d'invites. En janvier 2026, des chercheurs de l'UC Santa Cruz et de Johns Hopkins ont démontré que les voitures autonomes suivraient de manière fiable les instructions écrites sur les panneaux de signalisation. – y compris les commandes qui pourraient amener un véhicule à traverser un passage piéton en présence d'un piéton.
Domotique et internet des objets
Les systèmes de domotique et d'objets connectés fonctionnent de plus en plus comme des flux de travail interconnectés et automatisés – c’est-à-dire avec plusieurs systèmes d’IA qui communiquent et se transmettent des tâches de manière autonome, en temps réel.
Lorsque tout fonctionne comme prévu, les utilisateurs bénéficient d'un niveau de commodité, d'efficacité, de sécurité et de sûreté inédit. Cependant, la sophistication qui rend ces systèmes agiles les rend également fragiles. Plus il y a d'intermédiaires dans la chaîne, plus les risques d'erreur sont élevés.
Une commande vocale mal interprétée peut déclencher une action erronée au sein d'un système connecté. Une véritable menace à la sécurité, mal classée à un niveau donné, risque de ne jamais engendrer de réponse appropriée. Et les chaînes autonomes qui s'exécutent sans intervention humaine peuvent transformer une simple erreur de lecture d'une entrée en une séquence d'actions imprévue.
Les pannes matérielles, logicielles et de communication peuvent survenir de manière aléatoire, et ces systèmes sont de plus en plus utilisés par des personnes dont la sécurité dépend de leur bon fonctionnement.
Testé en jeu. Applicable partout.
Les risques identifiés dans ces secteurs ne sont pas insurmontables. Il suffit de faire effectuer des tests d'assurance qualité par des professionnels humains capables de penser de manière critique, de prendre en compte le contexte culturel et de reconnaître ce qui ne va pas, même si cela ne constitue pas techniquement une violation de règle. C'est la combinaison des compétences humaines, des processus et des outils qui permet d'offrir une solution plus complète pour les tests d'IA.
Cette fonctionnalité ne change pas en fonction du secteur d'activité. Ce qui change, ce sont les connaissances du domaine nécessaires pour l'appliquer efficacement – comprendre les utilisateurs, les environnements et les modes de défaillance spécifiques qui caractérisent le risque dans chaque contexte.
Chez Side, nous réalisons des tests d'assurance qualité sur certains des projets techniques les plus exigeants du secteur du jeu vidéo depuis plus de 30 ans. Si vous travaillez sur l'intégration de l'IA et que vous souhaitez échanger sur ce que des tests approfondis peuvent apporter à votre produit, contactez notre équipe dès aujourd'hui.