Une équipe dirigée par Y. Yin a publié une étude le 20 oct. 2026, montrant que les juges fondés sur de grands modèles de langage peuvent corriger eux-mêmes leurs biais. Les chercheurs ont testé deux méthodes : un prompt qui avertit le modèle de la présence possible de biais avant qu’il rende son jugement, et un prompt de suivi qui lui demande d’examiner sa propre réponse pour y repérer d’éventuels biais. Sur trois modèles de pointe, le prompt d’autocorrection des biais a amélioré les résultats dans 20 des 21 combinaisons modèle-biais, avec des gains pouvant atteindre 15 points. L’ancienne méthode, qui faisait appel à un critique externe, a donné de moins bons résultats lors des nouveaux tests de biais.
Pourquoi c'est important
L’autocorrection des biais par prompt pourrait rendre les évaluations automatisées de l’IA plus fiables pour les développeurs et les chercheurs.
