Les « hallucinations » de l’IA générative : comprendre le phénomène et s’en prémunir

communication9677
il y a 1 jour
3 min de lecture

Ça nous est tous déjà arrivé

Vous échangez avec votre IA préférée sur un sujet que vous connaissez bien, et soudain, vous réalisez qu’il vient de vous fournir une information complètement fausse. Le plus troublant, c’est que cette erreur est habilement dissimulée parmi d’autres éléments parfaitement réalistes, cohérents et pertinents.

Loupe qui cherche si c'est une information fausse ou pas

Votre connaissance du sujet vous a permis de repérer la faute et de corriger l'IA ? Parfait.

Mais si vous interrogez l'IA sur un domaine inconnu ? Une erreur peut se cacher, indétectable, au milieu d'une réponse qui semble parfaitement crédible.

Ce phénomène est fréquent dans le domaine de l’intelligence artificielle. Son nom ? L’hallucination.

Comprendre ce qu'est une hallucination de l'IA

En intelligence artificielle, on parle d’hallucination lorsqu’un modèle génératif (comme ChatGPT, Copilot, ...) fournit une réponse crédible en apparence, mais qui s'avère être totalement fausse ou trompeuse.

En réalité, l’IA « improvise » une réponse sans avoir réellement accès à l’information demandée. Ce n’est pas un mensonge conscient car l’IA n’a aucune intention de tromper mais simplement le résultat involontaire d’un fonctionnement interne imparfait.

Pourquoi cela arrive ?

Plusieurs facteurs expliquent pourquoi même les IA les plus avancées peuvent halluciner :

Données manquantes ou obsolètes : L'IA apprend de ses données d'entraînement. Si l'information demandée n'y figure pas ou est dépassée, l'IA a tendance à "combler le vide" en devinant plutôt que de dire "je ne sais pas".
Mémoire limitée : L'IA n'a qu'une "mémoire à court terme" sur votre échange actuel (une "fenêtre contextuelle" limitée). Dans les longues conversations, elle peut oublier les détails précédents, menant à des incohérences ou des erreurs contextuelles.
Difficulté d'interprétation : L'IA peut mal interpréter votre demande, confondre des termes similaires ou ne pas saisir le contexte précis.

Ces limites font que l'IA peut répondre avec aplomb et assurance même lorsque c'est faux.

Touche de clavier pour vérifier les données

Comment éviter les hallucinations de l'IA ?

Face à ce défaut bien connu des IA génératives, plusieurs bonnes pratiques existent pour minimiser les hallucinations :

Gardez toujours un humain dans la boucle (Human in the loop) : L’IA doit être considérée comme un assistant plutôt qu'un décideur autonome. Vérifiez toujours les informations fournies par l'IA, particulièrement lorsque celles-ci concernent des décisions importantes ou sujets sensibles.
Donnez à votre IA accès à des données fiables (principe du RAG) : Une excellente manière d’éviter les erreurs consiste à connecter l’IA directement à vos propres sources de données internes, à jour et vérifiées. C’est le principe du Retrieval Augmented Generation (RAG) : concrètement, au lieu d’inventer une réponse, l’IA consulte votre documentation interne (base clients, FAQ, manuels de produits, etc.) pour répondre précisément à votre question.
Adoptez une vérification croisée systématique : Prenez l’habitude de vérifier constamment les informations critiques fournies par l’IA. Vous avez un doute sur un chiffre, une date ou une affirmation ? Vérifiez-les directement avec plusieurs sources indépendantes (Google, documents internes fiables…). Si quelque chose paraît étrange, reformulez votre question à l’IA ou demandez-lui clairement d’où provient cette information.

Checklist anti-hallucinations :

Quelques réflexes pratiques pour éviter les pièges de l’IA :

✅ Vérifiez les faits clés : Chiffres, dates, noms propres et croisez-les systématiquement avec une source fiable.
✅ Demandez explicitement la source : Si l’IA affirme quelque chose de précis, exigez qu’elle fournisse une source claire.
✅ Donnez toujours un contexte précis à l’IA : Plus votre question est claire et contextualisée, moins l’IA aura tendance à « improviser ». D'où l'importance de rédiger des prompts qui sont optimisés.

Conclusion

Les hallucinations sont des informations erronées que l’IA présente avec assurance comme étant vraies. Ce phénomène est fréquent, même avec les outils les plus performants. D'où l'importance d'être toujours vigilants et de vérifier les réponses de l'IA.

La réduction de ces hallucinations est d'ailleurs l'un des points essentiels sur lesquels travaillent les concepteurs de modèles d'IA avant de sortir des mises à jour, par exemple, ChatGPT 4.5 possède l'un des taux d'hallucination les plus faibles.

En tant qu'utilisateur de l'IA générative, comprendre ce phénomène vous aidera à tirer pleinement parti de l’intelligence artificielle tout en gardant le contrôle sur ses dérives éventuelles.