A hallucination in AI refers to a phenomenon where a model ofGenerative AI (such as LLM) produces information that is incorrect, incoherent or completely invented, while presenting it as factual.
These errors stem from the very nature of LLMs, which are designed to predict statistically plausible rather than verified responses.
Illustration d’hallucination IA @Alexandre SALQUE
Types d’hallucinations en IA
- Invented information 📖 : 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. - Lack of logical coherence 🔄 : 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. - Apparent conviction 🎭 : 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. - Bias and contextual errors ⚠️ : 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
- 🔍 False quote : 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
- 📅 Historical error To claim that an event took place on the wrong date.
- 🏢 Dummy company Providing information about a company that does not exist.
- 👥 Imaginary character Attributing achievements to someone who has never done them.
- Erreurs scientifiques : Google Bard a incorrectement attribué la première image d’exoplanète au télescope James Webb (2023)
📊 Statistics
- 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
- Lack of precise data 📉
AI generates responses based on statistical models and not on a single answer. real understanding. - Compression des données
Les LLM compressent des milliards de données en parameters, 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) - Lack of access to real-time sources ⏳
An AI model may not have access to the latest updates, leading to errors on recent facts. - 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 ?
✔ Checking sources : toujours croiser les informations fournies par l’IA avec des sources fiables.
✔ Access to external databases : connecter l’IA à des bases de connaissances actualisées.
✔ Improved model training : affiner les données d’apprentissage pour minimiser les biais.
✔ Use of filters and post-processing : 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 vulnerability. - 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).
