1 — Modèles d’IA et hallucinations structurées

Des travaux récents décrivent des modèles d’IA générative qui produisent des corrélations non traçables dans leurs données d’entraînement. Les relations générées restent stables, reproductibles, mais ne correspondent à aucun sous-ensemble identifiable du jeu de données.

Les auteurs parlent d’hallucinations structurées : il ne s’agit plus d’erreurs isolées, mais de motifs internes qui émergent de la dynamique d’apprentissage. Les modèles semblent créer un niveau d’organisation propre, partiellement indépendant de la réalité observée.

🔗 Source : étude sur les corrélations émergentes dans les modèles d’IA, 2025.

2 — Dérive lente dans les prévisions météo haute résolution

Des équipes de climatologie européenne signalent une dérive progressive dans certains modèles atmosphériques haute fréquence. Les systèmes prévoient régulièrement de faibles variations de pression qui ne se matérialisent jamais.

Ces écarts restent faibles, mais présentent une cohérence temporelle. Les chercheurs évoquent un bruit prédictif conditionné : le modèle anticipe une structure parce que ses paramètres internes s’y attendent, même lorsque les données réelles ne la confirment pas.

Cette dérive soulève la question de la frontière entre description et fabrication de motifs.

🔗 Source : revue européenne de prévision météorologique, 2025.

3 — Signaux d’“activité fantôme” dans la surveillance financière

Plusieurs systèmes de surveillance financière détectent une hausse de signaux décrits comme une activité algorithmique fantôme : des motifs d’alertes qui suivent des rythmes réguliers, parfois quasi circadiens, sans transactions réelles associées.

Les algorithmes de détection réagissent à des structures qu’aucune entité identifiée ne génère. Certains analystes envisagent que ces motifs pourraient être le produit des architectures de détection elles-mêmes, sous forme d’échos internes.

🔗 Source : revue spécialisée en systèmes financiers et détection algorithmique, 2025.

4 — Conclusion

IA générative, prévisions météo et surveillance financière décrivent une même tendance : des modèles qui produisent des structures cohérentes sans ancrage clair dans les données d’origine.

La frontière entre représentation et déformation se fragilise. Les modèles prédictifs ne se contentent plus de refléter le réel, ils contribuent à façonner les attentes et les décisions qui s’y rapportent.

5 — Perspective opérationnelle (axe : perception)

Vous affinerez votre vigilance en observant :

Ces indices peuvent signaler l’influence de modèles implicites, présents dans votre manière d’interpréter les signaux, indépendamment de la situation objective.

Les illusions les plus subtiles sont celles qui ressemblent le plus à des prévisions.

6 — Bibliographie ciblée

Nassim Nicholas Taleb — The Black Swan (2007)

Un ouvrage de référence sur les illusions de prévisibilité et les limites des modèles prédictifs. Les chapitres consacrés aux erreurs de projection éclairent directement la veille du jour.

– En collaboration avec Cassian Morel  |  T.U.N.E., Veille 006