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je juge qui change d'avis

Pour contrôler un texte écrit par une IA, le réflexe est de demander à une autre IA de le relire. On l'appelle un juge. Nous nous sommes posé une question que personne ne semble mesurer : donné deux fois exactement la même affirmation, le juge répond-il deux fois la même chose ?

carnet de recherche · fiche n°1 · octobre 2026
Question Sur exactement la même entrée, un juge IA rend-il deux fois le même verdict ?
Matériel 3 modèles ouverts (3 à 8 milliards de paramètres), une carte graphique de 8 Go. Coût : 0 €.
Méthode 2 jeux de 90 affirmations à vérité connue, 10 tirages chacune, 3 températures. Face au Vérificateur de Subsidia, qui n'appelle aucun modèle.
Mesure 6 210 verdicts de juges, tous publiés.

Oui, et beaucoup plus qu'on ne le croit

Part des 90 affirmations dont le verdict change d'un tirage à l'autre, sur la même entrée, avec dix tirages :

qwen2.5:7b
température 0,8
  34 % 31 / 90  
température 0,2
  10 % 9 / 90  
température 0
  0 % 0 / 90  
llama3.1:8b
température 0,8
  34 % 31 / 90  
température 0,2
  10 % 9 / 90  
température 0
  0 % 0 / 90  
qwen2.5:3b
température 0,8
  42 % 38 / 90  
température 0,2
  8 % 7 / 90  
température 0
  0 % 0 / 90  

↑ à 0,8, un tiers des verdicts change. Et le réglage compte plus que le modèle.

À la température la plus courante dans les outils, un juge change d'avis sur un tiers des affirmations. À 0,2, c'est encore une sur dix. À 0, la variation disparaît, mais seulement si on le règle et qu'on le dit : un contrôle dont la réponse dépend d'un tirage ne peut pas être refait par un tiers.

Mais la stabilité ne dit rien de la justesse. Un juge peut être parfaitement stable, et se tromper toujours pareil.

Qui trouve les contradictions ?

Second jeu de 90 affirmations : des phrases reformulées, des valeurs modifiées avec unité, des phrases étrangères au passage. Part de verdicts justes, à température 0 :

Verdict juste : phrase
reformulée
valeur
contredite
non
couverte
« contredite »
à tort
qwen2.5:7b
modèle, température 0
90 %90 %100 % 1,1 %
llama3.1:8b
modèle, température 0
100 %24 %97 % 0 %
qwen2.5:3b
modèle, température 0
93 %59 %97 % 2,2 %
Vérificateur
aucun modèle
83 %79 %97 % 0 %

↑ stable à chaque tirage… et faux trois fois sur quatre.

llama3.1:8b confirme tout (100 %) mais ne voit que 24 % des valeurs modifiées. Son score global flatte : c'est la lecture par classe qui le dénonce. Le meilleur juge, qwen2.5:7b, en trouve 90 %, au prix de 1 à 2 % de « contredit » à tort.

Et le contrôle sans modèle ?

Le Vérificateur de Subsidia n'appelle aucun modèle : son verdict se refait à l'identique, sans jeton. Sa règle est étroite : il ne dit « contredit » que pour un nombre avec une unité. Nous l'avons donc mesuré deux fois, sur les mêmes 30 valeurs modifiées :

Premier jeu : le nombre modifié n'a pas d'unité
2235
 
Second jeu : le nombre modifié porte une unité (« 90 min », « 150 % »)
2352
contredite (juste)non couverte (alerte quand même)non évaluéejugée « vérifiée » (faux feu vert)

↑ ce 0 est voulu. Et ces 2 petits rouges nous font plus peur que tout le reste.

Sans unité, il ne détecte rien (0 sur 30), conformément à sa règle. Avec une unité, il en repère 23 sur 29. Dans les deux jeux, il n'a jamais dit « contredit » à tort, et il est parfaitement stable. Mais il a laissé passer 2 modifications comme « vérifiées » : le chiffre changé (un numéro de toque, une distance) n'était pas une valeur qu'il savait reconnaître. Un contrôle déterministe ne voit que ce que ses règles couvrent.

Ce que nous n'affirmons pas
Ce sont trois modèles ouverts de 3 à 8 milliards de paramètres : nous n'avons testé aucun modèle accessible par API, et rien ne dit que leurs juges se comportent pareil. Les affirmations sont synthétiques, tirées d'un seul corpus hétéroclite (le nôtre), 90 par jeu : les intervalles sont larges. La stabilité à 0 est mesurée sur 3 tirages seulement, et 1 affirmation sur 90 a quand même varié pour deux modèles. Les reformulations sont écrites par un modèle, vérifiées sur les nombres, pas sur le sens. Enfin, notre produit est l'un des deux contrôles comparés : les questions, le code et chaque verdict sont publiés.
À retenir
1
Réglez la température d'un juge à 0 et écrivez-le dans le rapport. Sinon le verdict dépend du tirage, et personne ne peut le refaire.
2
Ne jugez pas un juge sur son score global. Un 69 % cachait un 24 % sur les contradictions : regardez classe par classe.
3
Combinez au lieu d'opposer. Le déterministe pour ce qui se compte (valeurs, montants, références), un juge à 0 pour ce qui se lit, chacun avec son taux d'erreur publié.

Le protocole, les deux jeux d'affirmations, les 6 210 verdicts et les scripts sont publiés avec l'étude.

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