Une hallucination en IA désigne un phénomène où un modèle d’IA générative (comme les LLM) produit une information incorrecte, incohérente ou totalement inventée, tout en la présentant comme factuelle.
Ces erreurs découlent de la nature même des LLM, conçus pour prédire des réponses statistiquement plausibles plutôt que vérifiées.
Illustration d’hallucination IA @Alexandre SALQUE
Types d’hallucinations en IA
- Informations inventées 📖 : l’IA peut générer des faits inexacts, des références fictives ou des sources inexistantes.
👉 Par exemple, en 2023, ChatGPT a inventé des cas juridiques utilisés dans un dossier judiciaire réel, provoquant un scandale. - Manque de cohérence logique 🔄 : certaines réponses peuvent sembler plausibles mais contiennent des erreurs de raisonnement ou des contradictions internes.
👉 Par exemple, un chatbot peut affirmer que le télescope James Webb a pris la première image d’une exoplanète, alors que cette réalisation revient au Very Large Telescope. - Conviction apparente 🎭 : l’IA ne signale pas toujours ses erreurs, rendant difficile la distinction entre une réponse correcte et une hallucination. Les IA présentent leurs réponses avec assurance, même lorsqu’elles inventent.
👉 Une étude de Stanford (2024) montre que les modèles tendent à « être d’accord avec l’utilisateur, même s’il a tort. - Biais et erreurs contextuelles ⚠️ : l’IA peut mal interpréter une question et générer une réponse hors sujet ou incorrecte.
👉 Par exemple, si un utilisateur mentionne une fausse prémisse (« L’hélium est l’élément le plus abondant »), l’IA confirmera l’erreur plutôt que de la corriger.
💥 Exemples d’hallucinations
- Conseils dangereux : un chatbot a suggéré d’ajouter de la colle sur une pizza pour fixer le fromage, basé sur un commentaire sarcastique de Reddit
- 🔍 Fausse citation : Inventer des références à des articles ou des études qui n’existent pas. En 2023, ChatGPT a généré des citations d’articles juridiques inexistants, utilisés par un avocat dans une affaire réelle
- 📅 Erreur historique : Affirmer qu’un événement a eu lieu à une mauvaise date.
- 🏢 Entreprise fictive : Fournir des informations sur une société qui n’existe pas.
- 👥 Personnage imaginaire : Attribuer des réalisations à une personne qui ne les a jamais faites.
- Erreurs scientifiques : Google Bard a incorrectement attribué la première image d’exoplanète au télescope James Webb (2023)
📊 Statistiques
- 30-90% d’erreurs dans les références scientifiques générées par des chatbots (étude 2024) 3.
- 3,5% → 1,8% : Taux d’hallucinations réduit entre GPT-3.5 (2023) et GPT-4 (2025)
Causes des hallucinations IA
- Manque de données précises 📉
L’IA génère des réponses basées sur des modèles statistiques et non sur une compréhension réelle. - Compression des données
Les LLM compressent des milliards de données en paramètres, perdant parfois des informations critiques (ex : 2% des réponses sont inventées) - Bruits ou biais dans les données d’entraînement 🔊
Les modèles peuvent apprendre des biais ou des erreurs présentes dans leurs données d’entraînement (ex : posts Reddit sarcastiques) - Manque d’accès à des sources en temps réel ⏳
Un modèle d’IA peut ne pas avoir accès aux dernières mises à jour, entraînant des erreurs sur des faits récents. - Optimisation de la fluidité et la complétude 🏃♂️
Les modèles préfèrent fournir une réponse complète plutôt que d’admettre une incertitude, encouragés par l’apprentissage par renforcement humain
💉 Comment réduire les hallucinations ?
✔ Vérification des sources : toujours croiser les informations fournies par l’IA avec des sources fiables.
✔ Accès aux bases de données externes : connecter l’IA à des bases de connaissances actualisées.
✔ Amélioration de l’entraînement des modèles : affiner les données d’apprentissage pour minimiser les biais.
✔ Utilisation de filtres et de post-traitement : détecter et corriger les incohérences avant d’afficher une réponse.
Voici d’autres moyens :
- Génération Augmentée par Récupération (RAG)
Connecter les LLM à des bases de données externes (ex : Gemini de Google vérifie les réponses via des recherches en temps réel). Cela réduit les hallucinations de 30% dans les résumés de documents - Auto-vérification et introspection
Forcer les modèles à réfléchir en plusieurs étapes (« chaîne de pensée ») améliore la cohérence. Exemple : OpenAI teste des modèles capables d’exprimer l’incertitude (« Je ne suis pas sûr de cela »). - Validation humaine et filtres
96% des contenus générés par l’IA nécessitent une relecture humaine selon une étude marketing (2025). Des outils comme Vectara mesurent les hallucinations via des indices de vulnérabilité. - Entraînement sur données ciblées
Les modèles spécialisés (ex : juridique, médical) réduisent les erreurs en se basant sur des corpus vérifiés
🔮 Perspectives futures
Malgré les progrès, les hallucinations restent un défi structurel. Jensen Huang (PDG de Nvidia) estime que le problème persistera « pendant quelques années encore ». Toutefois, des innovations comme le RAG et l’IA « métacognitive » (auto-évaluation de la crédibilité) pourraient limiter les risques, notamment dans les domaines critiques (médical, juridique).
