spb/uqo_cours

1% ------------------------------------------------------------------------------2\section{Du chatbot à l'agent : ce que sont ces outils}3\label{sec:comprendre}4% ------------------------------------------------------------------------------56\begin{enbref}7Trois générations d'outils (assistant, assistant ancré, agent), le vocabulaire minimal, et la carte des zones où les modèles se trompent. À retenir : plus la question est locale et réglementaire, plus le risque d'invention est élevé, et les tribunaux canadiens sanctionnent déjà les citations fictives.8\end{enbref}910\subsection{Trois générations d'outils}1112Il est utile de distinguer trois générations, parce que les règles qui s'appliquent à l'une ne conviennent pas nécessairement à l'autre.1314\begin{figure}[!htb]15\centering16\resizebox{\linewidth}{!}{%17\begin{tikzpicture}[node distance=0.55cm and 0.6cm]18\node[bloc,text width=4.3cm,minimum height=3.2cm,anchor=north] (g1) at (0,0) {19  \textbf{\large 1. Assistant conversationnel}\\[3pt]20  \faIcon{comments}\\[3pt]21  Vous tapez, il répond.\\ Texte, tableaux, code, images.\\ \textbf{N'agit pas} sur votre ordinateur.};22\node[bloc,text width=4.3cm,minimum height=3.2cm,anchor=north,right=of g1,fill=uqoTeal!10,draw=uqoTeal] (g2) {23  \textbf{\large 2. Assistant ancré}\\[3pt]24  \faIcon{book-open}\\[3pt]25  Répond \textbf{à partir de vos documents} ou de sources citées.\\ Moins d'inventions, jamais zéro.};26\node[bloc,text width=4.3cm,minimum height=3.2cm,anchor=north,right=of g2,fill=uqoOr!12,draw=uqoOr!80!black] (g3) {27  \textbf{\large 3. Agent}\\[3pt]28  \faIcon{robot}\\[3pt]29  Reçoit un objectif, \textbf{planifie, agit} (fichiers, terminal, Web), \textbf{vérifie} et itère.};30\node[etiq,below=3pt of g1,text width=4.4cm] {ChatGPT · Claude · Gemini · Copilot · Le Chat};31\node[etiq,below=3pt of g2,text width=4.4cm] {NotebookLM · Deep Research · Perplexity · chatbot du cours};32\node[etiq,below=3pt of g3,text width=4.4cm] {Claude Code · Codex · Cursor · Copilot agent · Gemini CLI · Antigravity};33\draw[flo,line width=1.4pt] (g1.east) -- (g2.west);34\draw[flo,line width=1.4pt] (g2.east) -- (g3.west);35\node[etiq,above=2pt of g2.north,yshift=2pt] {\color{uqoOr!80!black}\bfseries autonomie et capacité d'action croissantes \faIcon{long-arrow-alt-right}};36\end{tikzpicture}}37\caption{Trois générations d'outils : de l'assistant qui propose à l'agent qui agit}\label{fig:generations}38\end{figure}3940La différence entre la première et la troisième génération est de nature, pas de degré. Un assistant conversationnel vous propose un texte que vous décidez ou non d'utiliser. Un agent modifie votre classeur Excel, réécrit votre script, supprime un fichier. La question « qui est responsable ? » a la même réponse dans les deux cas (vous), mais les conséquences d'une inattention ne sont pas du même ordre. Le chapitre~\ref{sec:anatomie} démonte le mécanisme pièce par pièce.4142{\small\Needspace{9\baselineskip}43\begin{tabularx}{\textwidth}{E{3.2cm}XXX}44\caption{Les trois générations d'outils : entrée, sortie, mémoire, risque et garde-fou}\label{tab:generations}\\45\rowcolor{uqoBleu}  & \hc{Assistant conversationnel} & \hc{Assistant ancré} & \hc{Agent} \\46\endfirsthead47\captionsuite{Les trois générations d'outils : entrée, sortie, mémoire, risque et garde-fou}48\rowcolor{uqoBleu}  & \hc{Assistant conversationnel} & \hc{Assistant ancré} & \hc{Agent} \\49\endhead50\suitepage{4}51\endfoot52\finTableau53\endlastfoot54Entrée & Une requête & Une requête + vos documents & Un objectif + un dossier de travail \\55\rowcolor{uqoBgClair}56Sortie & Un texte proposé & Un texte cité & Des \textbf{actions} et un résultat vérifié \\57Mémoire & La conversation (+ profil) & La conversation + les sources & La conversation + les fichiers + \texttt{CLAUDE.md}/\texttt{AGENTS.md} \\58\rowcolor{uqoBgClair}59Risque principal & Hallucination reprise telle quelle & Sur-confiance dans une citation & Action non relue ; injection de requête \\60Garde-fou principal & Vérifier dans la source primaire & Ouvrir la source citée & Approuver chaque action, exiger des preuves \\61\rowcolor{uqoBgClair}62Durée d'une tâche & Secondes & Minutes & Minutes à heures, sans vous \\63\end{tabularx}64}6566\subsection{Vocabulaire essentiel}6768{\small\Needspace{9\baselineskip}69\begin{tabularx}{\textwidth}{E{3.6cm}X}70\caption{Vocabulaire essentiel}\label{tab:vocabulaire}\\71\endfirsthead72\captionsuite{Vocabulaire essentiel}73\endhead74\suitepage{2}75\endfoot76\finTableau77\endlastfoot78LLM (grand modèle de langage) & Modèle statistique entraîné à prédire la suite d'un texte. Il ne « sait » rien au sens propre ; il produit la continuation la plus plausible. C'est pourquoi il peut être fluide et faux à la fois. \\79\rowcolor{uqoBgClair}80Jeton (\emph{token}) & Unité de texte (environ trois quarts de mot en anglais, moins en français). Les forfaits et les limites d'usage se comptent en jetons. \\81Fenêtre de contexte & Quantité de texte que le modèle peut prendre en compte d'un coup (de 200\,000 à plus d'un million de jetons en 2026). Quand elle se remplit, la qualité se dégrade. Voir §\ref{sec:contexte}. \\82\rowcolor{uqoBgClair}83Hallucination & Affirmation fausse, inventée ou non étayée, présentée avec assurance : chiffre réglementaire erroné, décision de justice inexistante, référence fictive, formule mal appliquée. Voir §\ref{sec:hallucinations}. \\84Requête (\emph{prompt}) & Ce que vous tapez. Sa qualité conditionne la réponse. Voir chapitre~\ref{sec:conversationnel}. \\85\rowcolor{uqoBgClair}86Ancrage (\emph{grounding}, RAG) & Fournir au modèle les documents pertinents pour qu'il réponde à partir d'eux plutôt que de sa mémoire d'entraînement. Le chatbot du cours est ancré dans les notes de cours. \\87Appel d'outil (\emph{tool call}) & Mécanisme par lequel le modèle demande l'exécution d'une action (lire un fichier, lancer une commande) et reçoit le résultat. C'est le cœur de l'agent. Voir §\ref{sec:toolcall}. \\88\rowcolor{uqoBgClair}89Mode plan / lecture seule & Mode où l'agent explore et propose sans rien modifier. Toujours commencer par là. \\90Bac à sable (\emph{sandbox}) & Environnement isolé qui limite ce que l'agent peut toucher (dossiers, réseau). \\91\rowcolor{uqoBgClair}92Injection de requête & Attaque où un texte lu par l'agent (page Web, PDF, courriel) contient des instructions cachées que l'agent exécute. Voir §\ref{sec:securite}. \\93MCP & \emph{Model Context Protocol} : standard ouvert de connexion des modèles aux outils et données externes. Voir §\ref{sec:mcp}. \\94\rowcolor{uqoBgClair}95Modèle d'évaluation automatisé (AVM) & Programme qui estime la valeur d'un immeuble à partir de données (régression, réseaux de neurones, IA). Défini dans les normes CUSPAP ; voir chapitre~\ref{sec:profession}. \\96\end{tabularx}97}9899\subsection{Ce que les modèles font bien, et mal}100\label{sec:hallucinations}101102{\small\Needspace{9\baselineskip}103\begin{tabularx}{\textwidth}{XX}104\caption{Ce que les modèles font bien, et ce qu'il faut vérifier systématiquement}\label{tab:fiable}\\105\rowcolor{uqoBleu} \hc{\faIcon{check-circle}~Fiable en général} & \hc{\faIcon{exclamation-triangle}~À vérifier systématiquement} \\106\endfirsthead107\captionsuite{Ce que les modèles font bien, et ce qu'il faut vérifier systématiquement}108\rowcolor{uqoBleu} \hc{\faIcon{check-circle}~Fiable en général} & \hc{\faIcon{exclamation-triangle}~À vérifier systématiquement} \\109\endhead110\suitepage{2}111\endfoot112\finTableau113\endlastfoot114Expliquer un concept vu en classe en d'autres mots, à votre niveau & Chiffres réglementaires québécois (FARP, formation continue de l'OEAQ, rôle triennal, indexation TAL, tranches de droits de mutation) \\115\rowcolor{uqoBgClair}116Reformuler, structurer, résumer un texte \textbf{que vous fournissez} & Données de marché (prix médians, taux, mises en chantier) : le modèle n'a pas accès au marché de Gatineau de cette semaine \\117Écrire et déboguer une formule Excel ou un script Python à partir d'une spécification claire & Références et citations (articles, décisions, normes) : taux d'invention élevé, voir ci-dessous \\118\rowcolor{uqoBgClair}119Proposer une liste de vérification, un plan, des contre-arguments & Calculs à plusieurs étapes faits « de tête » sans outil d'exécution : demander l'exécution réelle du calcul \\120Critiquer une démarche que vous lui soumettez (avec les repères du cours) & Conventions propres au cours (seuils d'ajustement 15\,\% / 25\,\%, arrondi au 5\,000\,\$, profit séparé des indirects) : le modèle applique des conventions génériques \\121\rowcolor{uqoBgClair}122Traduire, corriger la langue & Jugement professionnel : sélection finale des comparables, pondération de la réconciliation, opinion de valeur \\123\end{tabularx}124}125126\textbf{Les chiffres de 2026 sur les hallucinations.} Les modèles se sont améliorés, mais le problème n'a pas disparu et dépend fortement de la tâche. Sur une tâche technique bien délimitée (noms de bibliothèques logicielles), les cinq modèles de pointe de 2026 inventent encore entre 4,6\,\% et 6,1\,\% des réponses \parencite{halluc2026}. Sur des tâches de résumé ancré, les meilleurs descendent sous 1,5\,\% ; sur des questions juridiques spécialisées sans ancrage, les taux dépassent 50\,\% \parencite{halluc_stats}. En clair : \textbf{plus la question est pointue, locale et réglementaire, plus le risque est élevé}, et l'évaluation immobilière québécoise est exactement ce type de domaine.127128\begin{figure}[!htb]129\centering130\begin{tikzpicture}131  \def\w{16}132  \def\h{1.15}133  \draw[fill=uqoVert!15,draw=none] (0,0) rectangle (\w*0.33,\h);134  \draw[fill=uqoOr!25,draw=none] (\w*0.33,0) rectangle (\w*0.66,\h);135  \draw[fill=uqoRouge!20,draw=none] (\w*0.66,0) rectangle (\w,\h);136  \draw[uqoGris,thick] (0,0) rectangle (\w,\h);137  \node[font=\small\sffamily,align=center] at (\w*0.165,\h/2) {\textbf{Résumé ancré dans vos documents}\\ \textcolor{uqoVert}{\bfseries $<$ 1,5\,\%} d'erreurs};138  \node[font=\small\sffamily,align=center] at (\w*0.495,\h/2) {\textbf{Faits techniques délimités}\\ \textcolor{uqoOrange}{\bfseries 4 à 6\,\%}};139  \node[font=\small\sffamily,align=center] at (\w*0.83,\h/2) {\textbf{Questions juridiques et réglementaires}\\ locales, sans ancrage : \textcolor{uqoRouge}{\bfseries $>$ 50\,\%}};140  \draw[flr,line width=1.2pt] (0,-0.35) -- (\w,-0.35) node[midway,below,font=\footnotesize\sffamily\color{uqoRouge}] {risque d'hallucination croissant avec la spécificité de la question};141\end{tikzpicture}142\caption{Taux d'hallucination selon le type de question (ordres de grandeur 2026)}\label{fig:halluc}143\end{figure}144145\begin{exemple}[Exemple concret : à quoi ressemble une référence inventée, et comment la démasquer en trois minutes]146Un étudiant demande à un chatbot « une décision québécoise sur la valeur marchande d'un immeuble exproprié ». Réponse obtenue :147148\begin{quote}\small\itshape149« Voir \emph{Ville de Gatineau c. Tremblay}, 2019 QCTAQ 08745, où le Tribunal administratif du Québec retient que la valeur marchande doit refléter l'usage optimal à la date d'expropriation (par.~42 à 47). »150\end{quote}151152Tout a l'air vrai : parties plausibles, référence neutre au bon format, numéro de paragraphe, principe juste. Trois vérifications, dans l'ordre :153154\begin{enumerate}[label=\textbf{\arabic*.},leftmargin=2em]155  \item \textbf{Chercher la référence neutre} (« 2019 QCTAQ 08745 ») dans CanLII et SOQUIJ. Aucun résultat : le numéro n'existe pas. Fin de l'histoire.156  \item Si un document sort, \textbf{vérifier que les parties et l'année correspondent} : les modèles greffent souvent un vrai numéro sur de fausses parties.157  \item Si tout concorde, \textbf{ouvrir le passage cité} (par.~42 à 47) et lire s'il dit ce qu'on lui fait dire. Un principe exact attribué au mauvais jugement reste une fausse citation.158\end{enumerate}159160Ce qu'on écrit dans la copie : soit la vraie décision trouvée dans CanLII avec son lien, soit rien. Jamais la référence donnée par l'outil « telle quelle ».161\end{exemple}162163\begin{alertbox}[Le cas des citations fictives : un avertissement pour toute profession]164Depuis 2024, les tribunaux canadiens sanctionnent des avocats et des justiciables qui ont déposé des décisions inexistantes générées par l'IA. En Ontario, \emph{Ko v. Li} (2025 ONSC 2766) a mené à une procédure pour outrage au tribunal \parencite{cassels_koli} ; en 2026, le Tribunal du Barreau de l'Ontario a imposé 31\,150\,\$ de dépens à une avocate pour des références fabriquées \parencite{lawtimes_mazaheri}. Au Québec, la Cour supérieure et la Cour du Québec ont condamné des parties à des frais de 500 à 5\,000\,\$ pour des « citations jurisprudentielles fictives générées par un outil d'IA », même sans intention de tromper \parencite{soquij2026,caij_panorama}. Un rapport d'évaluation qui citerait une norme, une décision ou une donnée de marché inventée exposerait son signataire exactement au même type de conséquence devant le syndic de l'Ordre.165\end{alertbox}166