Les hallucinations des intelligences artificielles (IA) représentent un défi majeur dans le développement et l'utilisation des modèles de langage actuels. Ces erreurs, où une IA génère des informations fausses ou trompeuses tout en les présentant comme factuelles, soulèvent des questions cruciales sur la fiabilité et l'éthique de ces technologies.

I-🧠 Qu'est-ce qu'une hallucination d'IA ?

🔍 Définition

Une hallucination d’intelligence artificielle désigne une réponse produite par un modèle d’IA générative (notamment les grands modèles de langage ou LLM) qui est incorrecte, fausse ou déconnectée de la réalité, mais formulée de manière cohérente, crédible et parfois très convaincante.

Autrement dit, le modèle invente de toute pièce une information (un fait, un événement, une citation, une personne, une source) ou commet une erreur grave de raisonnement, tout en donnant l’illusion qu’il sait de quoi il parle.

💬 « L’IA hallucine lorsqu’elle produit du faux avec l’assurance du vrai. »

🧬 Origine du terme « hallucination »

Le terme est une métaphore empruntée aux sciences cognitives. Dans le domaine médical, une hallucination est une perception sans objet réel, comme voir ou entendre quelque chose qui n'existe pas. Par analogie, l’IA “perçoit” ou “rappelle” des faits inexistants.

Ce concept a été adopté dans la recherche en traitement automatique du langage dès les premières observations de dérives dans les résumés automatiques ou les réponses générées par des systèmes comme GPT-2 et BERT.

📚 Premières apparitions dans la littérature scientifique

• 2018-2020 : Des chercheurs (notamment Maynez et al., ACL 2020) observent que les modèles génératifs de résumé produisent parfois des résumés contenant des affirmations non présentes dans le texte source.
• Le phénomène est alors baptisé “factual inconsistency” ou “hallucination” et devient un objet de recherche à part entière.

🔠 Différents types d’hallucinations

Les hallucinations peuvent être classées selon leur gravité et leur nature :

Type d’hallucination	Description	Exemple
Factuelle	Le modèle fournit une information erronée	“Le GIEC a été fondé en 1985” (au lieu de 1988)
Contextuelle	Mauvaise interprétation du contexte ou de la question	Répond à côté ou mélange deux sujets
Citation inventée	Fausse citation attribuée à une personne réelle	“Comme disait Victor Hugo : ‘L’IA est l’avenir de l’homme’.”
Source fictive	Le modèle invente un article, un livre, ou un auteur	“Selon l’étude de John Millward en 2019...” (aucune trace)
Raisonnement faux	Erreur logique dans une démonstration	Prémisses vraies mais conclusion incorrecte
Entité inventée	Création de noms, produits, lieux qui n’existent pas	“La société GreenPowerTech est leader mondial” (fictive)

 

II-🧠 Pourquoi les modèles hallucinent-ils ?

Ce phénomène résulte de la nature même de l’apprentissage des LLM, qui sont formés pour prédire le mot suivant dans une séquence, en maximisant la vraisemblance statistique. Ils n’ont ni mémoire fiable, ni vérification des faits intégrée, ni compréhension du monde.

Par conséquent, ils peuvent générer :

• ce qui est probable mais faux,
• ce qui est cohérent grammaticalement mais sémantiquement erroné,
• ce qui est logiquement acceptable mais factuellement vide.

1-🧠 Hallucination vs. mensonge vs. Erreur (cf. 6)

Il est essentiel de distinguer l’hallucination d'autres concepts :

Terme	Intention	Connaissance du vrai	Exemples
Hallucination (IA)	❌ Aucune	❌ Aucune	Crée une fausse source
Mensonge (humain)	✅ Délibérée	✅ Oui	Falsifier un témoignage
Erreur (IA ou humain)	❌ Involontaire	✅/❌ Partielle	Mauvais calcul ou confusion

Une hallucination n’est pas un mensonge, car l’IA n’a pas d’intention ni de conscience du vrai. C’est une erreur de génération invisible pour le modèle lui-même.

🧪 Exemples concrets

✅ Réponse correcte :

“Le vaccin contre la rage a été mis au point par Louis Pasteur en 1885.”

✔️ Historique et factuel, vérifiable dans les sources.

❌ Hallucination :

“Le vaccin contre la rage a été inventé par Claude Bernard en 1872.”

✖️ Fausse attribution, date incorrecte, formulation plausible.

❌ Hallucination contextuelle :

Question : “Qui a peint La Joconde ?”

Réponse : “La Joconde est une ville de Toscane connue pour son vin rouge.”

✖️ Mélange sémantique : confusion entre sujet et lieu.

🔁 Hallucinations dans d’autres IA (multimodalité)

Le phénomène dépasse les modèles textuels :

• Génération d’images (ex. Midjourney, DALL·E) : des personnes avec 6 doigts, des objets impossibles.
• Traduction automatique : ajout d’informations non présentes dans la langue d’origine.
• Synthèse vocale : interprétation erronée d’un texte mal ponctué.

⚠️ Pourquoi c’est problématique ?

Parce que la forme masque le fond : les réponses sont souvent bien rédigées, ce qui peut tromper les utilisateurs peu attentifs ou non-experts, avec des conséquences graves dans :

• le droit,
• la médecine,
• l’éducation,
• le journalisme,
• la finance.

🎓 Vers une définition opérationnelle

Pour les concepteurs d’IA, une hallucination est :

Toute sortie générée par le modèle qui contient une information non factuelle, non sourcée, ou non présente dans les données initiales, sans avertissement explicite à l’utilisateur.

2. Origine du terme et historique

Le concept d’hallucination est apparu dans la littérature scientifique sur les modèles de génération de texte dès 2018 avec les travaux sur les résumés automatiques, où les modèles "fabriquaient" parfois des faits non présents dans les documents sources (Maynez et al., 2020).

Depuis, le terme est largement utilisé dans les domaines suivants :

• LLM (Large Language Models) comme GPT, Claude, Gemini,
• traduction automatique,
• résumé automatique de documents,
• génération d’images ou de vidéos (hallucination visuelle ou multimodale),
• réponses conversationnelles en IA générative.

🔎 Référence scientifique : Maynez, J., Narayan, S., Bohnet, B., & McDonald, R. (2020). On Faithfulness and Factuality in Abstractive Summarization. ACL 2020.

 

3. Types d’hallucinations d’IA

Les hallucinations ne sont pas toutes identiques. On distingue plusieurs formes selon le niveau de gravité et de déconnexion avec les données sources.

🟢 Hallucinations mineures (imprécisions)

• Le modèle donne une date incorrecte (ex : “le GIEC a été fondé en 1985” au lieu de 1988).
• Mauvais prénom d’une personnalité publique.

🟡 Hallucinations modérées (fabrication partielle)

• L’IA invente un auteur ou une citation inexistante.
• Elle modifie un événement connu (lieu, date, cause, protagoniste).

🔴 Hallucinations graves (fabulations complètes)

• Création de théories scientifiques fictives ou dangereuses.
• Réponses délirantes ou toxiques (ex : “le jus de citron guérit le cancer”).
• Référencement à des lois, études ou ouvrages fictifs.

 

4. Exemples concrets d’hallucination

✅ Exemple véridique :

« Le vaccin contre la variole a été développé par Edward Jenner en 1796. »

✔️ Information exacte, datée, vérifiable.

❌ Exemple hallucinatoire :

« Le vaccin contre la variole a été développé par Louis Pasteur en 1865. »

🔴 Faux historique, plausible mais erroné : Pasteur est associé aux vaccins, mais pas à celui de la variole.

❌ Exemple de fabrication :

« Selon l’article du New York Times publié en 2003, la NASA aurait déjà exploré Encelade. »

🔴 Article inventé, aucun lien factuel n’existe.

❌ Exemple de “citation hallucinée” :

« Comme l’a dit Simone de Beauvoir : ‘L’intelligence artificielle est la dernière invention de l’homme.’ »

🔴 Citation imaginaire, jamais prononcée ni publiée par la philosophe.

 

5. Hallucinations multimodales et dans d’autres domaines

Les hallucinations ne concernent pas que le texte :

• IA génératives d’images (comme DALL·E ou Midjourney) peuvent dessiner des objets impossibles ou des personnes fictives avec des attributs faux (ex : doigts en trop).
• Traduction automatique : hallucination d’un terme qui ne figure pas dans le texte d’origine.
• Reconnaissance vocale : transcription erronée de mots qui changent le sens de la phrase.

 

6. Différence avec l'erreur ou le mensonge (cf.1)

L’hallucination d’IA n’est ni un mensonge, ni une erreur intentionnelle. Elle résulte d’un fonctionnement probabiliste et non d’un raisonnement logique ou d’une volonté de tromper.

Concept	Intentionnelle ?	Lié au raisonnement ?	Fiabilité ?
Hallucination IA	❌ Non	❌ Non	❌ Faible à moyenne
Mensonge humain	✅ Oui	✅ Oui	❌ Variable
Erreur humaine	❌ Non	✅ Oui	❌ Variable

 

7. Un défi structurel pour l’IA moderne

Les hallucinations posent un défi majeur pour l’adoption massive des technologies d’IA :

• Dans la santé : un diagnostic faux peut mettre en danger des vies.
• Dans l’éducation : un élève peut apprendre des faits erronés.
• Dans le droit : un avocat peut citer des jurisprudences fictives (comme dans le cas réel de 2023 où deux avocats new-yorkais ont été sanctionnés pour avoir utilisé ChatGPT qui leur avait fourni des décisions de justice inventées).

 

III-⚙️ Pourquoi les IA hallucinent-elles ?

1. Fondement probabiliste des LLM : la prédiction statistique avant tout

Les grands modèles de langage (LLM) comme GPT-4, Claude ou Gemini sont entraînés à prédire la prochaine unité linguistique (mot, sous-mot ou token) à partir d'une séquence de texte. Cette approche repose sur le modèle autoregressif, où chaque nouveau mot est généré sur la base de la probabilité qu'il suive la séquence précédente, selon ce que le modèle a appris lors de son entraînement.

Problème : cette méthode n’a pas pour objectif de rechercher la vérité factuelle, mais de produire du texte plausible. Une hallucination survient donc lorsque :

• le modèle génère une information fausse mais linguistiquement crédible,
• ou lorsqu'il remplit des lacunes dans l'information en "inventant" ce qui semble le plus probable, faute d'une connaissance ou d'une mémoire vérifiée.

🧪 Exemple : à la question “Qui a découvert Neptune ?”, un LLM peut répondre “Galilée” s’il n’a pas bien appris la séquence historique correcte, car Galilée est souvent associé aux découvertes astronomiques et est statistiquement lié à ce contexte.

 

2. Pas de compréhension ni de perception du monde réel

Les IA actuelles, même les plus avancées, ne disposent pas de modèle mental du monde. Elles ne comprennent pas ce qu'elles disent : elles manipulent des symboles (les mots) mais ne les rattachent à aucune expérience sensorielle, physique ou concrète.

Cela signifie que :

• elles ne peuvent pas valider une réponse par confrontation au réel,
• elles ne possèdent pas de notion de "véracité" intrinsèque,
• elles ne savent pas qu’elles se trompent.

En d’autres termes, elles sont aveugles à la vérité, car elles raisonnent exclusivement en corpus de textes, non en faits.

 

3. Qualité, biais et bruit des données d'entraînement

Les modèles sont formés sur des jeux de données gigantesques, composés d’articles de presse, de livres, de forums, de documents techniques, de sites web, etc. Si ces sources :

• contiennent des erreurs,
• sont biaisées (idéologiquement, culturellement, linguistiquement),
• ou mélangent fiction et réalité (Wikipedia, Reddit, blogs, etc.),

… alors les hallucinations peuvent être apprises.

📊 Selon un article de Nature Machine Intelligence (2023), environ 30 à 40 % des contenus web accessibles librement contiennent des imprécisions factuelles ou des spéculations présentées comme vraies, ce qui peut contaminer l’apprentissage des LLM.

 

4. Questions mal posées, ambiguës ou peu documentées

Lorsqu’un utilisateur pose une question :

• très pointue,
• ou sur un sujet peu représenté dans les données d’entraînement,
• ou encore trop vague ou mal formulée,

le modèle est contraint de “deviner” la réponse. Cela accroît mécaniquement le risque d'hallucination.

🧪 Exemple : demander à une IA “Quels sont les romans écrits par Einstein ?” (alors qu’il n’en a jamais écrit) la pousse souvent à halluciner des titres plausibles, car elle cherche à satisfaire la requête.

 

5. Instructions floues ou contradictions dans les consignes

Les systèmes de type "chatbot" sont souvent optimisés pour la convivialité et la complaisance, c’est-à-dire pour fournir une réponse engageante même quand la question est absurde ou contradictoire.

Cela vient en partie du mécanisme de "reinforcement learning with human feedback" (RLHF), où les IA apprennent à être utiles et polies — parfois au détriment de la rigueur.

 

6. Limitations de la mémoire contextuelle

Même les modèles modernes ont des limitations de mémoire contextuelle : ils ne peuvent gérer qu’un certain nombre de tokens à la fois (par exemple, 8 000, 32 000 ou 128 000 tokens). Si une réponse nécessite des références à des informations plus anciennes dans la conversation, ou à des documents longs, le modèle peut halluciner faute de contexte complet.

 

7. Hallucinations dans l’usage de plugins, navigateurs ou outils externes

Certains modèles sont connectés à des sources d’information externes (navigateurs web, bases de données, plugins). Des hallucinations peuvent se produire lorsque :

• le modèle croit (à tort) avoir consulté une source,
• mal interprète les résultats d’une recherche,
• confond la source externe avec sa propre base de connaissances.

 

8. Influence du “prompt engineering”

Le formalisme et la précision du prompt ont un impact direct sur la fiabilité des réponses. Un prompt flou ou manipulable augmente le taux d’hallucination.

📌 Étude de Salesforce (2023) : les réponses hallucinées sont 2 à 3 fois plus fréquentes lorsque les utilisateurs demandent des résumés ou des synthèses “courtes et simples” par rapport à des consignes structurées avec cadre, source et contexte défini.

 

9. Le rôle de la température

Les modèles peuvent générer des réponses plus ou moins aléatoires selon le paramètre de “température”, une variable qui influence le degré de diversité dans la prédiction. Une température élevée (ex : 0.8) favorise la créativité, mais aussi les hallucinations. Une température basse (ex : 0.2) produit des réponses plus conservatrices mais plus fiables.

 

10. Conclusion : une fonction, pas un bug

L’hallucination n’est pas un dysfonctionnement accidentel, mais un effet secondaire prévisible du mode de fonctionnement des IA génératives. Elle traduit le compromis entre :

• prédictibilité linguistique (ce que le modèle "pense" devoir dire),
• et fidélité factuelle (ce qui est vérifiable).

Elle doit être gérée par des garde-fous techniques, une validation humaine et une bonne maîtrise du prompt.

 

IV-🧪 Exemples notables d'hallucinations

Les hallucinations d’IA ne sont pas anecdotiques : elles se produisent régulièrement, y compris dans les produits développés par les géants du secteur. Voici une sélection d’exemples emblématiques, classés par type de modèle et cas d’usage.

 

🔹 1. Google Bard (rebaptisé Gemini)

📅 Date : Février 2023

📌 Contexte : Google présente son modèle de langage Bard dans une vidéo promotionnelle destinée à concurrencer ChatGPT. L’extrait montre Bard répondant à la question :

“Quelles nouvelles découvertes du télescope James Webb puis-je raconter à mon enfant de 9 ans ?”

🧠 Réponse hallucinée : Bard affirme que le télescope James Webb a capturé les toutes premières images d'une planète située hors de notre système solaire.

📉 Réalité : Cette affirmation est incorrecte. Les premières images d’exoplanètes ont été captées par d’autres instruments comme le Very Large Telescope (VLT) bien avant le JWST. Bard a confondu la première observation directe d’une exoplanète par James Webb avec la première image d’exoplanète tout court.

📣 Conséquence : L’action de Google a chuté de 100 milliards de dollars en bourse après la diffusion de cette erreur. Elle a soulevé des doutes sur la fiabilité du modèle et sur le degré de préparation du produit au moment du lancement.

 

🔹 2. ChatGPT (OpenAI)

🧑‍⚖️ Cas judiciaire fictif cité par erreur

📅 Date : Mai 2023

📌 Contexte : Deux avocats new-yorkais utilisent ChatGPT pour préparer un mémoire juridique dans un dossier aérien.

🧠 Hallucination : Le modèle fournit une série de décisions judiciaires censées appuyer leur argumentation. Or, plusieurs de ces décisions n’ont jamais existé.

📉 Conséquence : Les avocats ont été sanctionnés pour "avoir soumis de fausses citations", ce qui a provoqué une tempête médiatique. Cela a mis en lumière les dangers d’un usage non vérifié de l’IA dans le secteur juridique.

 

📚 Citation inventée dans un devoir étudiant

📌 Contexte : Un étudiant demande à ChatGPT une citation de Simone de Beauvoir sur l’intelligence artificielle.

🧠 Hallucination : ChatGPT génère une citation fictive et la crédite à l’autrice. Aucune trace de cette citation n’existe dans ses œuvres ou ses interviews.

🎓 Problème : L’étudiant l’utilise dans une dissertation sans vérification. La citation est détectée par un enseignant attentif, révélant une confiance aveugle envers l’outil.

 

🔹 3. Meta / Galactica (modèle suspendu)

📅 Date : Novembre 2022

📌 Contexte : Meta lance Galactica, un modèle de langage conçu pour produire des textes scientifiques.

🧠 Hallucination : Lorsqu’on lui demande des résumés d’articles ou des références, Galactica invente :

• des articles fictifs avec DOI (identifiants) valides mais non existants,
• des auteurs imaginaires,
• des conclusions scientifiques non publiées.

📉 Conséquence : Le modèle est retiré du web en moins de 3 jours, suite à des critiques massives sur sa dangerosité en matière de désinformation académique.

 

🔹 4. Gemini (Google), version 2024

🍕 La recette hallucinée à la colle

📌 Contexte : Un utilisateur demande des astuces pour éviter que le fromage de sa pizza ne glisse.

🧠 Réponse : Gemini suggère d’ajouter de la colle à la pâte pour mieux faire adhérer le fromage. Cette réponse est basée sur une blague lue sur Reddit, mal interprétée comme un conseil culinaire réel.

💡 Analyse : Le modèle a confondu l’intention humoristique d’un post communautaire avec un contenu sérieux, faute de discernement contextuel.

 

🔹 5. Bing Chat / Copilot (Microsoft)

🎬 Films fictifs inventés

📌 Contexte : Des utilisateurs demandent une liste de films sur un thème donné.

🧠 Réponse : Le chatbot fournit des titres de films totalement inventés, avec synopsis et acteurs fictifs, présentés comme réels.

🎭 Implication : Cela souligne l’incapacité de certains modèles à détecter les limites de leur base de connaissances, surtout lorsqu’ils ont été entraînés sur des corpus comprenant des fictions, scripts inédits ou fan-fictions.

 

🔹 6. ChatGPT & mathématiques

➗ Résolution erronée d’équations ou démonstrations inventées

📌 Problème : ChatGPT, même dans ses versions avancées, génère parfois :

• des calculs faux,
• des raisonnements logiques mathématiques incorrects,
• des théorèmes qui n’existent pas.

📉 Impact : Dans un cadre éducatif ou scientifique, cela peut induire des erreurs graves si les réponses ne sont pas validées manuellement.

 

✅ Enseignements de ces exemples

Exemple	Type d’erreur	Gravité	Contexte critique
Bard & JWST	Fausse attribution	⚠️ Moyenne	Communication scientifique
ChatGPT & droit	Jurisprudence inventée	🔴 Haute	Justice / droit
Galactica	Références fictives	🔴 Haute	Recherche académique
Gemini & colle	Source mal interprétée	⚠️ Moyenne	Cuisine, grand public
Bing Chat	Œuvres fictives	⚠️ Moyenne	Divertissement

 

V-🧭 Conséquences et risques

Les hallucinations des IA, lorsqu’elles ne sont pas détectées ou corrigées, peuvent avoir des effets délétères dans de nombreux secteurs. Elles remettent en cause la fiabilité, l’utilité pratique et l’acceptabilité sociale des technologies d’intelligence artificielle générative. Les risques vont bien au-delà de la simple inexactitude : ils touchent à la désinformation, à la sécurité, à l’éthique, à la santé publique et au droit.

 

1. Désinformation à grande échelle

Les hallucinations peuvent entraîner la diffusion massive de fausses informations, parfois difficiles à détecter.

• Propagation virale : un texte généré contenant une fausse citation, une date erronée ou une donnée économique inventée peut être repris, partagé et perçu comme véridique.
• Effet d’autorité : les réponses des IA sont souvent formulées de façon assurée et structurée, ce qui donne un vernis de légitimité aux informations erronées.
• Amplification algorithmique : sur les réseaux sociaux ou dans les moteurs de recherche, des contenus générés par IA peuvent être poussés en haut des résultats, même s’ils sont faux.

🔎 Exemple : une IA pourrait “créer” une déclaration historique d’un dirigeant politique inexistante, qui serait ensuite citée dans des articles, vidéos ou débats.

 

2. Risques dans le domaine médical

Le domaine de la santé est particulièrement sensible aux erreurs générées par les IA :

• Conseils médicaux erronés : un chatbot médical pourrait suggérer un traitement inapproprié, recommander un médicament interdit ou mal interpréter un symptôme.
• Génération de documents cliniques incorrects : l’usage de LLM dans la rédaction de rapports médicaux ou de diagnostics (déjà en test aux États-Unis et en France) pose la question du contrôle qualité humain.
• Effets sur la confiance patient : si un patient découvre que son diagnostic ou son ordonnance contient des éléments “hallucinés”, cela pourrait dégrader la relation soignant-soigné.

🧪 En 2023, l’hôpital de San Francisco a suspendu un test de rédaction automatisée de comptes rendus après que l’IA a inventé des antécédents médicaux chez un patient cancéreux.

 

3. Problèmes juridiques et responsabilités

Les hallucinations dans le domaine juridique ou administratif peuvent générer :

• faux documents : contrats contenant des clauses invalides, jurisprudences fictives, règlements inexistants,
• erreurs dans la prise de décision : si des autorités s’appuient sur des rapports ou des notes générées par IA, cela peut conduire à des décisions contraires au droit.

Cela soulève une question cruciale : qui est responsable en cas de contenu faux généré par une IA ?

• L’utilisateur ?
• Le fournisseur de modèle ?
• Le distributeur du service (Microsoft, Google, OpenAI) ?

⚖️ En juin 2023, un juge américain a ordonné une audience disciplinaire contre deux avocats ayant utilisé ChatGPT pour citer six affaires inventées.

 

4. Perte de crédibilité des IA

Si les utilisateurs détectent trop souvent des réponses erronées, la confiance dans les IA chute rapidement. Cela peut freiner leur adoption dans des domaines clés comme :

• le conseil juridique,
• l’éducation (aide à la rédaction, tutorat),
• la recherche scientifique,
• la traduction ou l’interprétation de documents techniques.

🗣️ Un rapport de Pew Research (2024) montre que 63 % des utilisateurs américains ayant repéré une erreur dans un chatbot disent avoir réduit ou cessé son usage.

 

5. Risques en entreprise (documents internes, emails, rapports)

Les entreprises intégrant les LLM dans leurs workflows (génération d’emails, synthèses de réunions, notes de direction) s’exposent à :

• des erreurs d’interprétation de documents juridiques,
• des confusions de chiffres dans des analyses de données,
• des faux historiques d’entreprise.

Cela peut conduire à des mauvaises décisions stratégiques, des litiges avec des partenaires ou une communication erronée en externe.

 

6. Manipulations malveillantes / usage criminel

Les hallucinations peuvent aussi être exploitées délibérément :

• pour créer de faux témoignages ou des documents compromettants (deepfake textuels),
• pour produire de fausses informations scientifiques ou techniques dans un but de manipulation économique ou idéologique,
• pour alimenter des campagnes de désinformation ou de propagande.

 

7. Effets sur l’éducation et la connaissance

Dans les systèmes éducatifs, les IA sont déjà utilisées pour :

• répondre aux questions d’élèves,
• générer des résumés de cours,
• corriger des exercices ou produire des devoirs.

Les hallucinations peuvent donc conduire à :

• l’apprentissage de fausses notions,
• la diffusion de concepts biaisés ou obsolètes,
• une perte d’esprit critique si l’élève se fie aveuglément à l’IA.

📚 Selon un rapport de l’UNESCO (2023), 45 % des enseignants interrogés en Europe expriment des inquiétudes fortes sur la qualité et la véracité des contenus générés par IA dans les devoirs d’élèves.

 

✅ Synthèse : tableau des risques

Domaine	Type de risque	Gravité	Conséquence possible
Médical	Diagnostic erroné	🔴 Haute	Danger pour la santé, traitements incorrects
Juridique	Faux jugements ou lois fictives	🔴 Haute	Décisions invalides, sanctions, litiges
Éducation	Apprentissage biaisé	🟠 Moyenne	Fausses connaissances, perte de rigueur
Média / désinformation	Propagation virale de faussetés	🔴 Haute	Influence sur l’opinion publique
Entreprise	Mauvaise synthèse ou rapport	🟠 Moyenne	Mauvaise décision stratégique
Grand public	Conseils absurdes (recettes, santé)	🟠 Moyenne	Accidents domestiques ou comportements risqués
Politique / sécurité	Deepfakes textuels, manipulation	🔴 Haute	Crises diplomatiques, conflits, ingérences

 

VI-🛠️  Solutions pour limiter les hallucinations d’IA

L’élimination totale des hallucinations est aujourd’hui impossible, mais plusieurs approches techniques, méthodologiques et pédagogiques permettent de réduire leur fréquence, leur gravité et d’en mieux contrôler les conséquences. Ces efforts sont menés à trois niveaux : architecture des modèles, interaction avec les utilisateurs et vérification des sorties.

 

1. 🔗 RAG (Retrieval-Augmented Generation) : l’architecture hybride

L’approche RAG consiste à combiner un modèle de langage (comme GPT ou Claude) avec une base documentaire externe vérifiée, généralement via un moteur de recherche intégré ou une base de connaissances.

📌 Fonctionnement :

• Avant de répondre, le modèle interroge une base documentaire pertinente (fichiers internes, encyclopédies, web validé).
• Il produit une réponse ancrée dans les documents récupérés (retrieval-based).
• Il cite ses sources.

✅ Avantages :

• Réduction significative des hallucinations,
• Transparence accrue : les réponses sont traçables.

🧪 Exemple : ChatGPT Enterprise avec l’option “Advanced Data Analysis” utilise un moteur vectoriel et du RAG pour limiter les réponses imaginées.

 

2. 🧠 Fact-checking automatisé intégré

Des modules spécialisés (internes ou externes) sont entraînés à détecter les affirmations factuelles et à les vérifier.

🧰 Techniques utilisées :

• Extraction des “factual claims” dans la sortie du LLM,
• Vérification croisée avec des bases comme Wikidata, PubMed, Statista,
• Annotation de confiance (score de véracité, surlignage).

🧪 OpenAI teste actuellement un système de “citation automatique” pour ChatGPT : chaque fait est lié à une source web accessible.

📚 Référence : Chen et al., 2021 – “Automated Fact-Checking for Natural Language Processing”

 

3. 🏋️‍♂️ Fine-tuning et supervision humaine ciblée (RLHF, RLAIF)

🧪 RLHF (Reinforcement Learning with Human Feedback) :

• Des annotateurs humains évaluent la qualité et la factualité des réponses générées.
• Le modèle est ajusté pour préférer les réponses validées.

🧠 RLAIF (Reinforcement Learning with AI Feedback) :

• Variante dans laquelle l’IA elle-même est utilisée pour évaluer et corriger ses paires, avec un contrôle humain final.

📊 Claude 3, Mistral et GPT-4 Turbo ont tous été partiellement entraînés avec RLHF ou RLAIF.

 

4. 📏 Température, top-k/top-p sampling et contraintes stylistiques

Les paramètres de génération influencent directement le risque d’hallucination :

Paramètre	Effet	Impact sur hallucinations
Température	Contrôle la créativité (0.1–1.0)	Faible température → moins de risque
Top-k sampling	Filtre les k prédictions les plus probables	Diminue l’aléatoire
Top-p (nucleus)	Garde les p% cumulés les plus probables	Combine contrôle et fluidité

✅ Pratique recommandée :

Utiliser des températures faibles (0.2–0.4) dans des contextes professionnels, juridiques ou scientifiques.

 

5. 📚 Benchmarks spécialisés pour tester la factualité

🔎 Exemples de benchmarks :

• TruthfulQA : évalue la capacité à éviter les croyances populaires fausses.
• QuALITY : teste la compréhension de textes longs avec des pièges sémantiques.
• PHARE (Giskard) : benchmark français évaluant hallucinations, biais et toxicité. (cf. infra)

🎯 Objectif :

• Comparer les modèles de façon rigoureuse,
• Fournir des métriques quantitatives sur leur fiabilité.

📊 Claude 3.5 Sonnet est l’un des modèles ayant le meilleur score “Hallucination” selon Giskard PHARE en 2024.

 

6. 👤 Éducation des utilisateurs et vérification humaine

Aucune IA ne doit être utilisée comme source unique de vérité. Il est crucial de former les utilisateurs à :

• reformuler les prompts pour obtenir des réponses plus fiables,
• demander des sources explicites,
• vérifier manuellement les affirmations sensibles,
• signaler les erreurs rencontrées.

📌 Exemple d’amélioration par prompt :

Moins fiable : “Quelles sont les inventions de Pasteur ?”
Plus fiable : “Liste les inventions attribuées à Louis Pasteur avec leurs dates, et cite les sources historiques fiables.”

 

7. 🧱 Utilisation de modèles spécialisés en parallèle

Dans certains domaines (juridique, médical, technique), on peut faire appel à :

• des modèles spécialisés (formés uniquement sur des corpus validés),
• ou des systèmes experts classiques, combinés aux LLM.

🏥 Exemple : en santé, des modèles comme Med-PaLM ou BioGPT ont été entraînés uniquement sur des données médicales validées, ce qui réduit le taux d’hallucination par rapport à GPT-3.5 ou 4.

 

8. ⚠️ Mention explicite du caractère “non factuel garanti”

Certaines entreprises comme OpenAI, Anthropic ou Mistral affichent maintenant des disclaimers dans leurs interfaces :

“Ce modèle peut produire des erreurs factuelles. Vérifiez les réponses importantes.”

Cela replace la responsabilité sur l’utilisateur et prévient les usages critiques sans validation humaine.

 

✅ Tableau récapitulatif : stratégies de réduction des hallucinations

Type de solution	Action principale	Impact estimé
RAG	Ancrer les réponses dans des sources fiables	🔵 Très fort
Fact-checking automatique	Vérifier chaque affirmation générée	🟢 Fort
RLHF / RLAIF	Améliorer la qualité via l’humain	🟢 Fort
Paramètres de génération ajustés	Réduire la créativité excessive	🟡 Modéré
Benchmarks comme PHARE	Évaluer objectivement les modèles	🟡 Indirect
Formation utilisateur	Encourager la vigilance	🟢 Fort
Modèles spécialisés (ex. BioGPT)	Réduire le bruit en domaine critique	🔵 Très fort

 

 

VI bis 5-📊 Évaluation des modèles : le benchmark Phare de Giskard

🔎 Qu’est-ce que Giskard ?

Giskard est une startup française spécialisée dans la qualité, l’éthique et la robustesse de l’intelligence artificielle, fondée en 2021 par Alex Combessie et Lyubov Gorbunova. Elle développe une plateforme open-source d’évaluation des modèles de machine learning et d’IA générative, utilisée par des entreprises, institutions publiques et laboratoires de recherche pour tester, auditer et valider leurs modèles avant mise en production.

En 2024, Giskard a lancé PHARE, un benchmark de nouvelle génération dédié spécifiquement à l’évaluation de la factualité, sécurité et robustesse des grands modèles de langage (LLM).

 

🧪 Qu’est-ce que le benchmark PHARE ?

Le benchmark PHARE (Public Health, Accuracy, Robustness and Ethics) est une batterie de tests systématiques conçus pour mesurer les performances d’un modèle de langage sur des aspects critiques pour son déploiement en environnement réel.

Il vise notamment à détecter :

Dimension testée	Objectif principal
Factualité (hallucinations)	Mesurer le taux de contenu faux généré par le modèle
Toxicité	Détection de propos haineux, offensants ou discriminatoires
Biais	Identification des biais sociaux, raciaux, de genre ou politiques
Robustesse	Tester la stabilité des réponses face à des reformulations
Sécurité (jailbreaks)	Évaluer la résistance aux tentatives de contournement des règles

 

📌 Format des tests :

PHARE est constitué de plus de 10 000 prompts classés par thème et complexité. Chaque réponse est ensuite évaluée manuellement et automatiquement selon plusieurs critères :

• Précision factuelle
• Cohérence logique
• Politesse et neutralité
• Pertinence contextuelle
• Capacité à citer des sources fiables

 

📊 Résultats 2024 : Classement des LLM testés

Dans une évaluation menée en mars 2024 (publiée dans le rapport Phare 2024), plusieurs modèles populaires ont été testés :

🧠 Modèle	🔍 Hallucinations	⚖️ Biais	🧨 Sécurité (résistance jailbreak)	🟢 Note globale (sur 5)
Claude 3.0 Sonnet	🟢 Faible	🟢 Faible	🟡 Moyenne	⭐️⭐️⭐️⭐️⭐️ (4.7)
GPT-4 Turbo (OpenAI)	🟡 Modérée	🟢 Faible	🟢 Bonne	⭐️⭐️⭐️⭐️ (4.4)
Mistral Medium	🟡 Modérée	🟡 Moyenne	🟡 Moyenne	⭐️⭐️⭐️⭐️ (4.1)
Gemini 1.5 Pro (Google)	🔴 Élevée	🔴 Élevée	🟡 Moyenne	⭐️⭐️⭐️ (3.6)
LLaMA 2-70B (Meta)	🔴 Élevée	🟡 Moyenne	🔴 Faible	⭐️⭐️⭐️ (3.5)

 

📝 Note : Les hallucinations sont mesurées comme le pourcentage de réponses contenant au moins une affirmation factuellement incorrecte.

 

🔎 Quelques insights issus du benchmark PHARE

• Claude 3.0 est actuellement le modèle le plus fiable en termes de factualité selon PHARE, avec une capacité supérieure à détecter et éviter les pièges logiques ou les questions piégées.
• GPT-4 Turbo, bien que performant, présente encore des hallucinations subtiles lorsqu'il est confronté à des requêtes multi-factorielles ou des données rares.
• Les modèles open-source comme Mistral ou LLaMA 2 sont moins robustes hors domaine technique, mais peuvent être efficaces avec fine-tuning.
• Gemini 1.5 Pro est jugé instable dans la constance de ses réponses factuelles, malgré des capacités de synthèse élevées.

 

🎯 Intérêt de PHARE pour les entreprises et développeurs

Le benchmark PHARE est open-source et permet à toute organisation de :

1. Auditer les modèles utilisés dans ses applications (chatbots, assistants juridiques, outils médicaux…),
2. Comparer différents fournisseurs (OpenAI, Anthropic, Google, Mistral, Cohere, Meta…),
3. Définir un niveau de risque acceptable selon les cas d’usage,
4. Mesurer l’impact des hallucinations dans des environnements réglementés (banque, santé, éducation…).

🧰 Exemple : un hôpital souhaitant intégrer une IA dans son système de prise de rendez-vous peut utiliser PHARE pour s’assurer que le modèle ne fournit pas d’indications cliniques incorrectes.

 

🔄 PHARE + outils Giskard : vers l’automatisation de l’audit LLM

PHARE est intégré dans la plateforme Giskard qui permet de :

• Lancer des tests automatisés sur un modèle,
• Visualiser des tableaux de bord de performance et de risques,
• Ajouter ses propres cas métier pour personnaliser l’évaluation.

Giskard permet ainsi de faire passer l’IA générative dans une logique de “QA” (quality assurance) proche des standards logiciels.

 

📌 Conclusion : Comprendre, encadrer et cohabiter avec les hallucinations d’IA

Les hallucinations d’intelligence artificielle ne sont ni accidentelles, ni anecdotiques : elles sont un effet secondaire structurel du fonctionnement même des grands modèles de langage. Parce qu’ils sont conçus pour générer des textes plausibles plutôt que factuellement vérifiés, ils peuvent — et continueront à — produire des réponses fausses, même en les présentant avec conviction.

Ces erreurs ne sont pas seulement des curiosités techniques : elles soulèvent des enjeux concrets et profonds dans presque tous les secteurs de la société.

 

🔍 Une réalité technologique à prendre au sérieux

Les cas répertoriés dans l’article — que ce soit dans le domaine juridique, médical, éducatif ou grand public — montrent que les hallucinations peuvent avoir des effets graves, allant de la désinformation à la mise en danger de vies humaines, en passant par des pertes économiques ou une perte de confiance généralisée dans les systèmes d’IA.

La maturité de la société face à l’IA passera donc par la reconnaissance de ses limites autant que de ses capacités.

 

⚙️ Des solutions techniques mais pas magiques

Il est illusoire de croire que les hallucinations pourront être totalement supprimées à court terme. Même les meilleurs modèles comme Claude 3, GPT-4 Turbo ou Gemini 1.5 continuent de produire des contenus erronés dans certains contextes.

Cependant, des progrès majeurs sont en cours grâce à :

• L'intégration de bases de connaissances vérifiées (via RAG),
• Le développement de benchmarks de qualité comme PHARE,
• La mise en place de mécanismes d'évaluation humaine et automatique (RLHF, fact-checking),
• Une meilleure conception des prompts et une sensibilisation des utilisateurs.

Ces mesures ne garantissent pas l’infaillibilité des modèles, mais elles en réduisent significativement les risques et permettent une cohabitation responsable avec ces technologies.

 

🧭 Recommandations pratiques

À l’issue de cette analyse, voici quelques conseils esse