Vous connaissez sans doute cette sensation. Vous demandez à un chatbot IA une source précise pour votre mémoire, ou un résumé d’une affaire judiciaire obscure. La réponse s’enchaîne avec fluidité. Une structure de phrases magnifique, un ton convaincant, avec numéros de page et liens à l’appui. Vous vérifiez… et il s’avère que rien de tout cela n’est exact. La source n’existe pas, l’affaire judiciaire est inventée.
Bienvenue dans le monde fascinant, parfois frustrant, des hallucinations de l’IA.
Aujourd’hui, l’intelligence artificielle fait partie intégrante de notre flux de travail quotidien, et nous nous heurtons de plus en plus souvent à ces mirages numériques. Mais qu’est-ce qu’une hallucination de l’IA, exactement ? Pourquoi une machine qui a coûté des milliards fait-elle comme si elle savait tout, et comment distinguer la fiction des faits ?
L’IA peut faire beaucoup de bonnes choses, mais il y a aussi un aspect important de l’IA dont il faut tenir compte. L’IA peut aussi faire des erreurs.
Lorsqu’un modèle de langage comme Claude, Gemini, ChatGPT invente quelque chose qui n’est pas exact, un fait, un nom, une citation, une référence, on appelle cela une hallucination.
Mais « inventer » est en réalité un terme un peu trop humain pour être utilisé pour l’IA. En effet, l’IA prédit mot par mot la suite la plus logique. Elle ne vérifie en réalité pas si tout est bien exact. Il n’y a pas de vérificateur intégré qui va réellement contrôler les faits et se demander : « est-ce bien correct ? »
Le résultat, c’est que vous obtenez un texte complet qui a très belle allure et paraît fiable, mais qui, sur le fond, n’est en réalité pas exact.
Il y a plusieurs raisons qui expliquent ce comportement de l’IA.
Tout d’abord, l’IA fonctionne par reconnaissance de motifs. Elle sait par exemple qu’après une phrase comme « La tour Eiffel a été construite en… », une année suit généralement. Si le modèle n’est pas certain de l’année exacte, il peut quand même en indiquer une.
De plus, l’IA est entraînée pour toujours donner une réponse. Plutôt que de dire « je ne sais pas », le modèle opte parfois pour une réponse qui semble logique. La manière d’écrire joue également un rôle. L’IA a appris à quoi ressemble un article, un rapport ou un texte Wikipédia. Elle peut imiter ce style à la perfection, même si le contenu n’est pas tout à fait exact.
En psychologie, une hallucination consiste à percevoir quelque chose qui n’existe pas. Pour les Large Language Models (LLM), c’est légèrement différent. Une hallucination de l’IA est le phénomène par lequel le modèle génère avec assurance un contenu factuellement incorrect, sans fondement dans les données d’entraînement, ou tout simplement dénué de sens.
Ce qui est trompeur, c’est le ton. Une IA doute rarement à voix haute. Elle ne dit pas : « Je suppose que c’est ceci. » Non, elle présente un mensonge total avec l’assurance d’un professeur d’université.
Exemple : Un chatbot qui recommande une recette complète pour du gaz chloré mortel parce qu’il combine de manière créative des schémas liés au « nettoyage » et aux « recettes », ou un avocat qui reçoit une amende parce qu’il a utilisé une jurisprudence que l’IA avait inventée de toutes pièces.
Pour comprendre pourquoi une IA « ment », il faut comprendre comment elle pense. Un LLM n’est essentiellement pas une base de données comme Google. C’est une machine de prédiction extrêmement sophistiquée.
Lorsque vous posez une question, l’IA ne fouille pas dans une encyclopédie numérique. Elle calcule simplement, sur la base de statistiques, quel est le mot suivant le plus logique dans la phrase.
Il existe quelques causes principales qui font dérailler cette prédiction :
Il est facile de considérer les hallucinations comme une simple erreur logicielle qu’il faut « corriger » au plus vite. Mais les experts techniques et les chercheurs en IA sont désormais unanimes : les hallucinations sont un sous-produit de la nature probabiliste de l’IA. Si nous éliminions les hallucinations à 100 %, nous détruirions aussi la créativité du modèle. En effet, la même « liberté » qui permet à une IA d’inventer une fausse URL lui permet également d’écrire un récit de science-fiction original, de réfléchir à des campagnes marketing ou d’imaginer des métaphores uniques.
Une IA totalement infaillible n’existe pas (encore), mais vous pouvez considérablement réduire le risque d’hallucinations. Voici les principales règles à retenir :
Si vous utilisez l’IA dans un contexte professionnel, obligez le modèle à puiser dans une base de données spécifique (par exemple votre propre manuel RH ou un ensemble de documents) plutôt que dans ses connaissances générales. Dans votre prompt, indiquez littéralement : « Utilise exclusivement le texte ci-dessous pour répondre à la question. Si la réponse ne s’y trouve pas, dis « Je ne sais pas ». »
Ne demandez pas : « Que s’est-il passé l’année dernière dans le monde de la tech ? » Mais plutôt : « Quelles ont été les trois plus grandes acquisitions du secteur de l’IA néerlandais en 2025 ? Ne mentionne que des faits vérifiables. » Plus le cadre est strict, moins l’IA a de marge pour s’égarer.
La règle la plus importante reste : ne faites jamais aveuglément confiance à un résultat critique. Utilisez l’IA comme un stagiaire brillant et ultrarapide. Le stagiaire fait le travail préparatoire, mais c’est vous, le senior, qui vérifiez les faits, cliquez sur les liens et recalculez les chiffres avant toute diffusion.
Toutes les informations ne sont pas aussi fiables lorsque vous utilisez l’IA. Il y a certaines choses sur lesquelles les modèles se trompent plus souvent :
C’est surtout avec ce type d’informations qu’il est important d’être particulièrement critique.
Quel modèle ne fait pas cela ?
Il n’existe aucun modèle sur le marché qui n’hallucine pas. Claude le fait dans une moindre mesure que les autres modèles, et Anthropic investit fortement dans des techniques telles que le RLHF (RLHF signifie Reinforcement Learning from Human Feedback). C’est la technique par laquelle les modèles de langage modernes sont affinés après avoir d’abord été entraînés sur de grandes quantités de texte. Ils utilisent également la Constitutional AI pour le limiter, mais cela reste loin d’être infaillible.
Certains modèles essaient de signaler quand ils ne sont pas sûrs de quelque chose, mais même ce signal n’est pas fiable. C’est un problème fondamental lié au fonctionnement des modèles de langage, et les développeurs ne peuvent pas le résoudre.
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