Hallucination des modèles : quand l'IA ne veut pas dire qu'elle ne sait pas

Qu'est-ce qu'une hallucination de modèle IA ?

Une hallucination se produit lorsqu’un modèle d’IA génère une information fausse ou inventée, tout en donnant l’impression qu’elle est correcte.
Contrairement à un humain qui peut reconnaître qu’il ignore une réponse, l’IA ne cherche pas la vérité : elle se contente de prédire le mot ou la phrase la plus probable en fonction des données sur lesquelles elle a été entraînée.
Si l’information demandée est absente ou mal représentée dans son corpus, le modèle va combler les vides en produisant un contenu qui semble cohérent mais qui peut être totalement faux.

Exemple :
Le modèle affirme : « En septembre 2022, Emmanuel Macron a annoncé une réforme des retraites majeure ».
Dans la réalité, il n’existe aucune trace d’une annonce précise à cette date !
Le modèle choisit cette formulation car, dans ses données, il a souvent vu des phrases politiques structurées ainsi : une date + une déclaration + un sujet d’actualité.
Il ne trouve pas de date dans son corpus, mais plutôt que de signaler son incertitude, il combine des éléments statistiquement liés (Macron, réforme, date récente) pour produire une réponse qui semble crédible, mais qui est totalement inventée.

Pourquoi l'IA ne dit-elle pas qu'elle ne sait pas ?

Les modèles n’ont pas de conscience de ce qu’ils savent réellement. Ils ne peuvent pas évaluer la fiabilité de leurs réponses, car ils ne disposent pas d’un mécanisme interne pour distinguer le vrai du faux.
Leur entraînement les pousse à toujours produire une réponse, car un modèle qui répond « je ne sais pas » est perçu comme moins utile par les utilisateurs et obtient de moins bons retours lors de son ajustement.

Ainsi, même lorsqu’aucune information fiable n’est disponible, le modèle génère un contenu plausible, en assemblant des mots et des faits qui semblent cohérents statistiquement, mais qui peuvent être entièrement inventés.

Un problème de conception

Les IA génératives sont entraînées sur de vastes ensembles de textes pour prédire la suite la plus probable d’une séquence de mots. Elles reposent sur des réseaux de neurones de type transformer, qui génèrent une phrase mot par mot, en choisissant à chaque étape le mot suivant ayant la probabilité la plus élevée selon le contexte.

Cependant, cette probabilité ne représente pas un degré de certitude : le modèle ne vérifie pas les faits, il choisit simplement le mot le plus statistiquement probable.
Il n’existe donc aucune notion interne de vérité ou de connaissance vérifiée.

Ainsi, le modèle peut produire une réponse fausse tout en semblant sûr de lui, car la phrase générée correspond à des schémas fréquents dans ses données d’entraînement.

Cette limite a des conséquences concrètes :

• En médecine, une hallucination peut inventer un traitement ou une posologie inexistante.
  
• En droit, un modèle peut citer un arrêt ou un article de loi qui n’existe pas.
  
• En journalisme, il peut attribuer une citation à la mauvaise personne ou inventer une date précise pour donner plus de crédibilité à son propos.
  

Quelles solutions pour réduire les hallucinations ?

Plusieurs approches sont testées pour limiter les erreurs :

• RAG (Retrieval-Augmented Generation) : l’IA s’appuie sur une base documentaire fiable pour formuler sa réponse.
  
• Auto‑vérification : le modèle évalue et corrige sa propre sortie avant de la transmettre.
  
• Fine‑tuning spécialisé : l’entraînement inclut des cas où l’IA doit répondre « je ne sais pas ».
  
• Raisonnement automatisé : des règles logiques externes sont appliquées pour valider la réponse.
  

Des entreprises comme OpenAI (avec ChatGPT), Google (avec Gemini) ou Anthropic (avec Claude) combinent déjà ces techniques.
Elles cherchent à produire des systèmes plus fiables, en particulier dans les secteurs sensibles comme la santé ou le droit, où une réponse erronée peut avoir de graves conséquences.

Les modèles futurs seront-ils plus fiables ?

Les modèles les plus récents, comme Gemini 2.0, montrent déjà des progrès en réduisant légèrement le taux d’hallucination par rapport à GPT‑4. Pourtant, certains modèles plus avancés en raisonnement, tels que GPT‑o3, produisent encore davantage de réponses inventées.

L’avenir de l’IA repose donc sur un équilibre délicat entre créativité et exactitude. Les chercheurs misent sur des systèmes hybrides, capables de vérifier leurs informations avant de répondre, pour offrir des outils à la fois performants et fiables.