Intelligence Artificielle
ia hallucination
Publiée le septembre 29, 2025
Publiée le septembre 29, 2025
Avec la montée en puissance des modèles d’intelligence artificielle générative comme ChatGPT, Gemini, Claude ou Mistral AI, un nouveau terme est entré dans le vocabulaire technologique : les hallucinations de l’IA.
Ces hallucinations désignent les moments où une IA génère une information fausse, inventée ou trompeuse, tout en la présentant avec assurance. Ce phénomène soulève des enjeux importants pour la fiabilité de l’IA, son adoption en entreprise et la confiance des utilisateurs.
Dans cet article, nous expliquons ce que sont les hallucinations de l’IA, pourquoi elles apparaissent, leurs impacts, et les solutions pour les limiter.
Une hallucination de l’IA se produit lorsqu’un modèle génère du contenu qui semble crédible, mais qui est en réalité incorrect, inventé ou non vérifiable.
On demande à une IA de citer une étude scientifique inexistante : elle peut inventer un auteur, un titre et même un DOI qui paraît réaliste.
Un chatbot médical peut inventer un médicament qui n’existe pas, mettant en danger un patient si l’information est prise au sérieux.
👉 Le danger des hallucinations est qu’elles sont souvent indiscernables pour un utilisateur non expert, car l’IA les formule avec fluidité et certitude.
Les hallucinations de l’IA ne sont pas de simples bugs logiciels : elles découlent directement de la manière dont les modèles de langage (LLM, Large Language Models) sont conçus et entraînés. Ces modèles ne possèdent ni compréhension réelle du monde, ni mécanismes de vérification factuelle intrinsèques. Ils produisent du texte en fonction de probabilités statistiques, ce qui explique l’apparition d’erreurs.
Les IA génératives comme GPT, Gemini ou Mistral fonctionnent grâce au machine learning et plus précisément au transformer neural network.
Chaque phrase générée est une suite de tokens (morceaux de mots).
Le modèle prédit le token le plus probable qui suit, en se basant sur des milliards d’exemples vus lors de l’entraînement.
Le processus est optimisé pour produire du texte fluide et grammaticalement correct, pas forcément exact.
👉 Exemple : si on demande la biographie d’un auteur peu connu, l’IA peut extrapoler en combinant des fragments d’informations similaires et générer une fausse biographie cohérente mais inventée.
Les LLM apprennent à partir de corpus massifs de textes (sites web, articles, livres, forums).
Si une information n’a pas été rencontrée pendant l’entraînement, le modèle comble le manque en extrapolant.
Si les données contiennent des biais (ex. surreprésentation de certains points de vue), les sorties peuvent reproduire et amplifier ces biais.
👉 Exemple technique : si le modèle n’a jamais vu de données sur une molécule chimique précise, il peut générer une formule plausible… mais fausse.
Lors de l’entraînement, l’IA est optimisée via une fonction de perte (loss function) qui pénalise les réponses incohérentes ou improbables.
Cela encourage le modèle à toujours produire une réponse fluide et vraisemblable, même lorsqu’il ne connaît pas la réponse.
Dire « je ne sais pas » n’est pas favorisé dans l’apprentissage, sauf si cela a été explicitement entraîné.
Résultat : le modèle préfère halluciner une information crédible plutôt que d’avouer une absence de connaissance.
👉 C’est une illusion de compétence : le modèle a appris à “parler comme s’il savait”, pas à garantir la vérité.
Les modèles sont sensibles à la formulation des requêtes.
Une question trop vague pousse l’IA à interpréter et extrapoler, ce qui accroît le risque d’erreurs.
Les prompts complexes peuvent amener le modèle à mélanger différentes connaissances (processus appelé sur-généralisation).
👉 Exemple : demander « Quels romans a écrits Albert Einstein ? » peut conduire l’IA à inventer des titres fictifs, car elle “pense” que la question implique une réponse.
Enfin, il faut noter que :
Les LLM n’ont pas de base de connaissances dynamique : ils ne vérifient pas en temps réel leurs réponses.
Ils n’ont pas de représentation interne du vrai et du faux. Leur objectif est uniquement de produire du texte qui ressemble au langage humain.
Sans intégration de modules de vérification (fact-checking, RAG – Retrieval-Augmented Generation), ils restent vulnérables aux hallucinations.
✅ En résumé : les hallucinations sont un effet structurel du fonctionnement probabiliste des modèles de langage. Tant que ceux-ci n’intègreront pas de mécanismes explicites de vérification factuelle et de calibration de confiance, elles persisteront.
Les hallucinations de l’IA ont des conséquences différentes selon les contextes d’utilisation.
Si un outil d’IA générative fournit régulièrement de fausses informations, les utilisateurs risquent de douter de sa fiabilité.
Dans un cadre professionnel, les hallucinations peuvent avoir un impact grave :
Juridique : fausses références dans un contrat ou une note juridique.
Financier : erreurs dans des recommandations d’investissement.
Commercial : informations trompeuses données à un client.
Les hallucinations peuvent amplifier la diffusion de fausses informations, surtout si elles sont relayées sans vérification.
Il est parfois difficile de repérer une hallucination, mais certains signaux doivent alerter.
Informations trop précises mais invérifiables (ex. dates, chiffres, noms propres).
Références inexistantes (liens morts, citations inventées).
Ton affirmatif sans nuances, alors que la question posée est complexe ou incertaine.
👉 La règle d’or : toujours recouper avec des sources fiables (sites officiels, bases de données scientifiques, médias reconnus).
Les hallucinations sont une conséquence directe du fonctionnement des modèles de langage. Elles ne peuvent pas être totalement éliminées aujourd’hui, mais plusieurs pistes techniques et organisationnelles permettent de les réduire significativement.
Un modèle d’IA est aussi fiable que les données qui l’alimentent.
Qualité des données : plus les données sont vérifiées, diversifiées et exemptes d’erreurs, moins le modèle risque d’inventer.
Mise à jour régulière : les modèles entraînés sur des données obsolètes hallucinent davantage car ils extrapolent à partir d’informations dépassées.
Curations spécialisées : dans les domaines critiques (santé, droit, finance), utiliser des corpus validés par des experts réduit fortement les risques.
👉 Exemple : un modèle médical entraîné uniquement sur des bases validées (PubMed, Cochrane) génèrera moins d’inventions qu’un modèle alimenté par des forums ou des blogs non vérifiés.
De plus en plus d’IA intègrent des couches de vérification automatique.
Ces modules comparent la sortie générée avec des bases de données fiables (scientifiques, juridiques, financières).
En cas de doute, l’IA peut corriger sa réponse, ajouter une référence ou signaler un niveau d’incertitude élevé.
👉 Exemple : Microsoft a intégré dans Copilot des mécanismes de recherche Bing pour vérifier certaines réponses, réduisant ainsi le risque d’erreurs factuelles.
Le RAG est l’une des solutions les plus prometteuses contre les hallucinations.
Principe : avant de générer une réponse, l’IA effectue une recherche documentaire dans une base de données externe (moteur de recherche, base privée, knowledge graph).
Le modèle s’appuie sur ces documents pour générer une réponse ancrée sur des sources réelles.
Cela réduit les inventions, tout en permettant de citer des sources vérifiables.
👉 Exemple : ChatGPT avec plugin « browsing » ou modèles comme Perplexity AI, qui combinent génération et recherche en temps réel.
Un des défis des LLM est leur sur-assurance : même lorsqu’ils se trompent, ils répondent avec certitude.
Des solutions émergent pour que l’IA indique un niveau de confiance probabiliste (par exemple : 80 % de confiance dans la réponse).
Certains prototypes ajoutent des mises en garde automatiques : « Cette information pourrait être inexacte ».
L’explicabilité (Explainable AI – XAI) permet de montrer comment et pourquoi l’IA a généré sa réponse, renforçant la confiance des utilisateurs.
👉 Exemple : des projets comme DeepMind’s Sparrow intègrent des mécanismes de justification et de prudence dans les réponses.
Même avec les meilleures optimisations, aucune IA n’est infaillible. Il est donc crucial de :
Former les collaborateurs à repérer les signaux d’alerte (références inexistantes, chiffres trop précis sans source).
Encourager une double vérification systématique via des sources fiables.
Développer une culture de l’esprit critique numérique, comme cela a été fait avec les moteurs de recherche et les fake news.
👉 Exemple : dans les entreprises, des chartes d’usage de l’IA sont mises en place pour rappeler que les réponses doivent toujours être revues par un humain avant diffusion externe.
Certaines équipes explorent des systèmes hybrides, combinant IA générative et moteurs basés sur des règles :
L’IA génère une réponse.
Un moteur de règles vérifie la conformité avec des faits connus.
Si incohérence → correction ou signalement.
👉 Cela permet de combiner la créativité des LLM avec la rigueur des systèmes experts.
✅ En résumé : réduire les hallucinations passe par une triple approche :
Technique (RAG, fact-checking automatisé, calibration de confiance).
Organisationnelle (mise en place de chartes et formations).
Stratégique (miser sur la qualité des données et des architectures hybrides).
Un chatbot médical qui invente un protocole de soin peut mettre des vies en danger. Les solutions passent par un encadrement strict et l’intégration de bases médicales certifiées.
Un outil d’analyse de marché peut produire des chiffres inventés. Ici, le RAG et l’interconnexion avec des bases financières fiables sont indispensables.
Des étudiants peuvent utiliser l’IA pour rédiger des dissertations… mais risquent de citer des sources inexistantes. Les enseignants doivent sensibiliser à l’usage critique de l’IA.
Des contenus générés automatiquement peuvent inclure des informations fausses, nuisant à la réputation des marques.
La recherche en intelligence artificielle travaille activement à réduire les hallucinations. On peut s’attendre à :
Des modèles hybrides combinant génération et vérification en temps réel.
Des IA capables de reconnaître leurs propres incertitudes et de répondre « je ne sais pas ».
Un cadre réglementaire (comme l’IA Act européen) imposant plus de transparence et de responsabilité aux fournisseurs d’IA.
Les hallucinations de l’IA représentent l’un des plus grands défis de l’intelligence artificielle générative. Elles ne sont pas des anomalies ponctuelles, mais un effet structurel de la manière dont ces modèles fonctionnent.
Pour les utilisateurs comme pour les entreprises, il est essentiel d’apprendre à les détecter et les corriger, tout en intégrant des outils et pratiques de vérification.
À terme, la réduction des hallucinations sera un facteur clé de confiance pour l’adoption massive de l’IA dans la société.