Depuis début 2025, de nombreux utilisateurs observent une recrudescence d’erreurs factuelles dans Microsoft Copilot. Ce guide exhaustif présente les causes principales, les mesures immédiates pour fiabiliser vos réponses et les stratégies de gouvernance à mettre en place en entreprise.
Précision insuffisante de Copilot
Vue d’ensemble de la question
Les retours convergent : résumés historiques mélangés, dates d’évènements décalées, statistiques sportives inexactes ou recettes de cuisine incohérentes. Ces dérives sont souvent attribuées à :
- Une mise à jour de modèle datant de février 2025 qui a modifié les pondérations entre raisonnement interne et recherche Bing.
- Une surcharge de requêtes aux heures de pointe, réduisant la profondeur d’analyse contextuelle.
- Des requêtes ambiguës qui laissent trop de latitude au LLM pour “halluciner”.
Réponse & pistes de remédiation
| Piste | Détails pratiques |
|---|---|
| Signaler l’erreur | Cliquer sur “Envoyer un feedback” (icône drapeau) dans Bing/Copilot. Joignez la réponse fautive, la correction attendue et, si possible, la source exacte. Plus le signalement est riche, plus il a de poids dans le pipeline d’apprentissage hors‑ligne. |
| Reformuler / préciser | Relancez la même question en précisant le cadre (période, unités, localisation) et en demandant explicitement « cite au moins deux références fiables ». |
| Vérification croisée | Pour toute donnée sensible : contrôler dans des bases de référence (PubMed, Eurostat, Wolfram Alpha, Recettes de Chefs, etc.) avant diffusion. |
| Réinitialiser la session | Ouvrir une nouvelle conversation pour purger le contexte et éviter les “effets d’ancrage” de tours de dialogue précédents. |
Pourquoi la précision varie‑t‑elle ?
Un LLM fonctionne par probabilité conditionnelle ; lorsqu’il doit combler un vide contextuel, il privilégie la suite de mots la plus vraisemblable, pas nécessairement la plus véridique. Entre deux réponses équivalentes statistiquement, il choisira parfois la moins exacte si elle « sonne » plus cohérente. Cette mécanique explique les divergences post‑mise‑à‑jour : un ajustement minime dans le corpus d’entraînement peut amplifier ou atténuer certaines associations d’idées.
Technique de prompt pour limiter les hallucinations
Utilisez le motif suivant :
Tu es un assistant factuel.
Contrainte : cite 3 sources primaires.
Contrainte : si incertain, réponds "Je ne sais pas".
Demande : {votre question ici}.
L’instruction « si incertain » force Copilot à signaler les manques plutôt qu’à extrapoler.
Processus de signalement détaillé
- Reproduisez l’erreur pour obtenir l’URL d’instance (paramètre
uhb=dans l’adresse Bing). - Faites une capture d’écran annotée (entourer la donnée erronée).
- Ajoutez la bonne information, citant son origine (ISBN, DOI ou numéro d’article).
- Envoyez le tout via le formulaire ou, en entreprise, via le portail Microsoft Service Trust.
Les tickets complets sont intégrés en priorité dans la file de RLHF Regression Testing utilisée à chaque nouvelle version de modèle.
Auto‑correction et amélioration continue
Pourquoi Copilot ne se “corrige”‑t‑il pas instantanément ?
À la différence d’outils analytiques classiques, Copilot n’entretient pas de mémoire partagée en ligne ; toute modification du modèle nécessite une phase de validation hors production pour éviter des régressions majeures. Microsoft regroupe les retours des utilisateurs, les étiquette, puis effectue des “fine‑tunings” ou “model sparsification” environ toutes les 6–8 semaines.
Boucle de feedback structurée
Un bon rapport d’erreur contient :
- Le prompt original, sans données sensibles masquées.
- La sortie de Copilot, horodatée.
- La correction attendue et la justification (source, calcul). Exemple : “La bataille d’Azincourt date de 1415, pas 1414, selon la British Library MS Cotton Vitellius A XIII”.
- L’impact métier : “Utilisé dans une brochure grand public, risque de réputation : élevé”.
Projection sur la feuille de route 2025
Bien qu’aucune date officielle n’ait encore été communiquée, la feuille de route Microsoft 365 mentionne :
- Une API Feedback Realtime permettant aux administrateurs M365 E5 de pousser des corrections prioritaires.
- Un Confidence Score exposé dans l’interface (similaire à celui de Microsoft Fabric) pour visualiser l’incertitude du modèle.
Ces fonctionnalités visent à raccourcir le cycle “erreur → correction → redéploiement” à moins de 30 jours.
Désactiver ou restreindre Copilot en environnement professionnel
Options de gouvernance
| Option | Mise en œuvre | Conséquences |
|---|---|---|
| Désactivation complète | GPO : Computer Configuration › Administrative Templates › Windows Components › Windows AI Features › Turn off Copilot Edge : edge://settings/sidebar puis désactiver Copilot Pare‑feu/Proxy : bloquer le domaine .copilot.microsoft.com | Aucun risque d’hallucination, mais perte de productivité sur la rédaction, la synthèse documentaire et l’analyse rapide. |
| Usage contrôlé | Limiter Copilot aux canaux non critiques (ex. : brainstorming interne). Exiger une validation humaine avant tout contenu externe ou décisionnel. Former les équipes à la méthode de vérification en trois points : source, cohérence, mise à jour. | Risque réduit tout en conservant la valeur ajoutée sur les tâches à faible enjeu. |
| Solution hybride | Intégrer Copilot dans les flux back‑office (génération de brouillons internes). Publier uniquement après relecture par un sujet‑matter expert. Surveiller les indicateurs erreurs signalées / réponses utiles pour ajuster le niveau d’activation. | Équilibre entre efficacité opérationnelle et fiabilité. |
Implémentation via Intune Cloud Policy (exemple)
Name : Block Windows Copilot – Marketing Dept OMA-URI : ./Vendor/MSFT/Policy/Config/WindowsAI/TurnOffWindowsCopilot Data : 1 Scope : Marketing security group
Une fois la stratégie appliquée, vérifiez sous Intune › Device Configuration › Report que le paramètre a le statut « Succeeded » sur 100 % du parc ciblé.
Bonnes pratiques générales pour limiter les erreurs
Checklist quotidienne
- Précision du prompt : ajoutez dates, lieux et unités de mesure.
- Demande de sources : imposez un format de citation (APA, ISO‑690, etc.).
- Validation manuelle : fact‑checking systématique avant publication.
- Feedback systématique : chaque erreur récurrente doit être consignée.
- Multi‑canal : confrontez la réponse à d’autres IA (Claude, Perplexity) et à des bases spécialisées.
Mise en place d’un tableau de bord de suivi
Créez un tableau dans Power BI ou Excel :
- Colonne A : ID de la demande.
- Colonne B : Date/heure.
- Colonne C : Erreur détectée (catégorie).
- Colonne D : Gravité (1 à 5).
- Colonne E : Action corrective.
- Colonne F : Statut (Ouvert, Transmis Microsoft, Corrigé).
En agrégeant ces données chaque mois, vous obtenez un indicateur fiable du Taux d’erreur résiduel et de l’évolution de la précision après chaque mise à jour de Copilot.
Exemple de politique interne “Double‑check”
Pour tout contenu client généré par Copilot : 1. L’auteur vérifie la cohérence et la datation. 2. Un relecteur indépendant confirme les sources. 3. Le manager valide la version définitive avant diffusion.
FAQ Rapide
Copilot est‑il moins fiable que ChatGPT 4o ? Pas systématiquement ; la fiabilité dépend surtout de la rigueur du prompt et des sources utilisées. Toutefois, la dernière itération de ChatGPT 4o intègre un mode “Web realtime” qui peut diminuer les erreurs sur l’actualité très récente. Puis‑je activer Copilot uniquement dans Office Excel ? Oui. Dans le Centre d’administration Microsoft, activez la licence Copilot for Microsoft 365 uniquement pour Excel, puis désactivez-la pour Word, PowerPoint, etc., via des ensembles d’applications personnalisés. Comment mesurer objectivement la valeur ajoutée de Copilot ? Mettez en place des tests A/B : groupe A (Copilot désactivé) vs. groupe B (Copilot activé). Mesurez le temps moyen de production d’un rapport, le nombre d’erreurs post‑relecture et la satisfaction utilisateur.
Conclusion
Copilot reste un levier puissant d’automatisation éditoriale, mais son adoption doit s’accompagner d’un cadre méthodique. En combinant prompts précis, vérification croisée et gouvernance technique, vous pouvez réduire drastiquement les hallucinations tout en conservant les gains de productivité. Les futures mises à jour, annoncées pour le second semestre 2025, devraient encore améliorer le mécanisme de feedback. D’ici là, suivez la checklist ci‑dessus et n’hésitez pas à mutualiser vos retours dans la communauté Microsoft pour accélérer l’évolution du service.