Corriger une affirmation fausse d'un assistant

Le réflexe est de signaler la réponse à l'éditeur du modèle et d'attendre. Cela suffit rarement, car la plupart des affirmations fausses sont la reproduction fidèle de quelque chose qui reste publié : votre ancienne page de tarifs, un test portant sur une version d'il y a deux ans, un vieux PDF, un communiqué que personne n'a retiré. Tant que la source reste en ligne, la réponse se régénère, et signaler un symptôme dont la cause est encore sur votre propre domaine dépense le seul canal dont vous disposez.

Le fichier de compétence

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name: assistant-misstatement-repair
description: À utiliser quand un assistant affirme de façon répétée quelque chose de faux sur votre produit, une fonctionnalité jamais livrée, un forfait retiré ou un tarif qui a changé.
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# Corriger une affirmation fausse d'un assistant

Le réflexe est de signaler la réponse à l'éditeur du modèle et d'attendre. Cela suffit rarement, car la plupart des affirmations fausses sont la reproduction fidèle de quelque chose qui reste publié : votre ancienne page de tarifs, un test portant sur une version d'il y a deux ans, un vieux PDF, un communiqué que personne n'a retiré. Tant que la source reste en ligne, la réponse se régénère, et signaler un symptôme dont la cause est encore sur votre propre domaine dépense le seul canal dont vous disposez.

## Ce qu’il vous faut d’abord

- Le prompt exact qui produit l'affirmation, avec l'assistant et la date, puisque les réponses varient d'une exécution à l'autre
- Les URL éventuellement citées par la réponse, plus le texte de la réponse mot pour mot
- Un relevé daté de ce qui a réellement changé et quand : historique des tarifs, fonctionnalités retirées, forfaits renommés
- L'accès à vos propres pages archivées et non liées, y compris PDF, changelogs et anciennes landing pages de campagne

## Méthode

1. Reproduisez l'affirmation trois fois dans des sessions propres avant tout travail. Une réponse aberrante isolée n'est pas un motif et ne justifie pas l'effort qui suit.
2. Suivez les citations données par la réponse, mais traitez la source annoncée comme une piste et non comme un fait. Un modèle peut attribuer une affirmation à une page qui ne la contient pas.
3. Cherchez la formulation dans votre propre patrimoine avant de regarder ailleurs. Anciennes pages de tarifs, articles d'aide périmés, vieux PDF et communiqués sont la cause la plus fréquente, et la seule que vous puissiez corriger entièrement.
4. Corrigez la source elle-même plutôt que de publier une réfutation ailleurs. Une nouvelle page disant que l'affirmation est fausse laisse deux documents contradictoires dans le corpus, et le plus ancien porte en général plus de liens.
5. Supprimez ou redirigez les pages obsolètes au lieu de les laisser en ligne sous un bandeau de correction, puisque ce bandeau est de la prose que l'extraction peut tout simplement ne pas emporter.
6. Pour les sources tierces, demandez une correction avec les preuves jointes, en acceptant qu'un site d'avis puisse se contenter d'annoter plutôt que de réécrire.
7. Utilisez aussi le retour prévu par l'éditeur du modèle, mais après avoir corrigé la source, pour qu'un nouveau crawl trouve une page conforme à votre réclamation.
8. Retestez le même prompt chaque mois et notez la date à laquelle la réponse change. Le délai de correction va de quelques semaines à plusieurs mois, et sans journal daté personne ne peut dire si le correctif a marché ou si le modèle a simplement changé d'avis.

## Ce que ça produit

Un court relevé de correction par affirmation fausse, contenant le prompt, la source retracée, le correctif appliqué, la date, et les résultats des retests mensuels jusqu'au changement de la réponse.

## Là où ça dérape

- Signaler la réponse à l'éditeur alors que la page qui l'a causée est toujours en ligne, si bien que l'affirmation revient au crawl suivant
- Publier une page de correction en laissant la page erronée indexée, ce qui donne au corpus deux réponses et aucun moyen de choisir
- Juger le correctif sur une seule réexécution, alors que les réponses varient d'une exécution à l'autre et qu'un résultat propre isolé ne prouve rien
- Supposer que la source est forcément externe alors qu'il s'agit le plus souvent de votre propre contenu retiré

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Extrait de la bibliothèque de compétences QuQi - https://www.quqi.io/fr/skills/assistant-misstatement-repair

Ce qu’il vous faut d’abord

• Le prompt exact qui produit l'affirmation, avec l'assistant et la date, puisque les réponses varient d'une exécution à l'autre
• Les URL éventuellement citées par la réponse, plus le texte de la réponse mot pour mot
• Un relevé daté de ce qui a réellement changé et quand : historique des tarifs, fonctionnalités retirées, forfaits renommés
• L'accès à vos propres pages archivées et non liées, y compris PDF, changelogs et anciennes landing pages de campagne

Méthode

1. 01 Reproduisez l'affirmation trois fois dans des sessions propres avant tout travail. Une réponse aberrante isolée n'est pas un motif et ne justifie pas l'effort qui suit.
2. 02 Suivez les citations données par la réponse, mais traitez la source annoncée comme une piste et non comme un fait. Un modèle peut attribuer une affirmation à une page qui ne la contient pas.
3. 03 Cherchez la formulation dans votre propre patrimoine avant de regarder ailleurs. Anciennes pages de tarifs, articles d'aide périmés, vieux PDF et communiqués sont la cause la plus fréquente, et la seule que vous puissiez corriger entièrement.
4. 04 Corrigez la source elle-même plutôt que de publier une réfutation ailleurs. Une nouvelle page disant que l'affirmation est fausse laisse deux documents contradictoires dans le corpus, et le plus ancien porte en général plus de liens.
5. 05 Supprimez ou redirigez les pages obsolètes au lieu de les laisser en ligne sous un bandeau de correction, puisque ce bandeau est de la prose que l'extraction peut tout simplement ne pas emporter.
6. 06 Pour les sources tierces, demandez une correction avec les preuves jointes, en acceptant qu'un site d'avis puisse se contenter d'annoter plutôt que de réécrire.
7. 07 Utilisez aussi le retour prévu par l'éditeur du modèle, mais après avoir corrigé la source, pour qu'un nouveau crawl trouve une page conforme à votre réclamation.
8. 08 Retestez le même prompt chaque mois et notez la date à laquelle la réponse change. Le délai de correction va de quelques semaines à plusieurs mois, et sans journal daté personne ne peut dire si le correctif a marché ou si le modèle a simplement changé d'avis.

Ce que ça produit

Un court relevé de correction par affirmation fausse, contenant le prompt, la source retracée, le correctif appliqué, la date, et les résultats des retests mensuels jusqu'au changement de la réponse.

Là où ça dérape

• Signaler la réponse à l'éditeur alors que la page qui l'a causée est toujours en ligne, si bien que l'affirmation revient au crawl suivant
• Publier une page de correction en laissant la page erronée indexée, ce qui donne au corpus deux réponses et aucun moyen de choisir
• Juger le correctif sur une seule réexécution, alors que les réponses varient d'une exécution à l'autre et qu'un résultat propre isolé ne prouve rien
• Supposer que la source est forcément externe alors qu'il s'agit le plus souvent de votre propre contenu retiré

Utiliser cette compétence dans votre propre IA

Le fichier téléchargé est un simple markdown dont l'en-tête porte le nom et le déclencheur. Quand un assistant sait charger des compétences tout seul, c'est cet en-tête qu'il lit pour décider que celle-ci s'applique.

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