Saviez-vous que les hallucinations de l’intelligence artificielle (IA) posent un vrai problème ? Ces erreurs, où les IA inventent des informations, peuvent parfois surprendre, voire choquer. Alors, découvrons pourquoi ces hallucinations surviennent, comment elles impactent l’utilisateur, et surtout, les moyens pour en limiter les dégâts.
Les IA génératives, notamment les grands modèles de langage (LLM) des chatbots, sont capables d’inventer des informations. Cela constitue à la fois leur principal avantage et une de leurs faiblesses.
Cette faculté leur permet d’être inventives, mais elle engendre aussi parfois un mélange entre faits et inventions. Bien qu’il soit difficile de les rendre totalement fiables, certaines techniques aident à limiter ces erreurs.
Pourquoi les hallucinations de l’IA surviennent-elles ?
Les hallucinations de l’IA, présentes dans des outils comme ChatGPT d’OpenAI, Bard ou Gemini de Google, ne sont pas de simples bugs. En réalité, elles découlent directement du fonctionnement des grands modèles de langage (LLM).
Je note que ces modèles ne sont pas conçus pour extraire des faits. Ils sont destinés à prédire des réponses plausibles en se basant sur des milliards de données d’entraînement.
Andy Zou, un chercheur de Carnegie Mellon, explique : « Ils composent des réponses qui semblent correctes, mais qui peuvent être totalement erronées ».
Par exemple, en 2023, ChatGPT a induit un avocat américain, Steven Schwartz, en erreur. Ce dernier a utilisé des références juridiques fictives générées par l’IA dans un dossier judiciaire.
Pire encore, Bard, l’IA de Google, a proposé des informations fausses dès sa démonstration initiale. Elle a affirmé que le télescope spatial James Webb avait pris la toute première image d’une exoplanète. En fait, cet exploit appartient au Very Large Telescope, au Chili.
C’est-à-dire que ces erreurs ne sont pas uniquement dues à des lacunes dans les données d’entraînement. Les modèles d’IA, comme GPT-4 ou Bard, compressent des relations complexes en milliards de paramètres. Et cela peut parfois entraîner la perte d’informations essentielles.
Comme le souligne Amr Awadallah, cofondateur de Vectara : « Ils reconstruisent près de 98 % des données, mais les 2 % restants peuvent être inventés. »
De plus, l’apprentissage par renforcement à partir de feedback humain est utilisé par OpenAI pour affiner ChatGPT. Cependant, cette méthode peut parfois aggraver le problème.
« Ce processus encourage les modèles à toujours fournir une réponse, même en cas d’incertitude, » ajoute-t-il.
Comment réduire les hallucinations de l’IA ?
Heureusement, il existe des moyens concrets pour limiter ces dérives. Les chercheurs, à force de persévérance, ont développé des stratégies variées pour rendre les IA plus fiables.
Classement : Les modèles d'#IA avec les taux d'hallucination les plus bas ✔️
— Anthony Rochand (@AnthonyRochand) January 12, 2025
Via @VisualCap #Transfonum pic.twitter.com/8beEewa3fD
D’abord, citons la génération augmentée par récupération (RAG). Je vous rappelle que cette méthode oblige un chatbot à consulter des sources fiables avant de répondre.
Par exemple, Gemini, le modèle de Google lancé en 2023, propose une option appelée « double vérification de la réponse ». Elle met en évidence en vert les informations validées et en marron celles qui sont incertaines.
C’est-à-dire que même avec cette approche, les erreurs ne disparaissent pas, car Internet regorge également de données incorrectes.
Ensuite, l’introspection des modèles est une technique prometteuse. Elle consiste à faire réfléchir un chatbot sur ses propres réponses.
Lorsque ChatGPT, par exemple, est invité à vérifier plusieurs fois une réponse, il tend à réduire ses incohérences. De tels ajustements renforcent la fiabilité, notamment pour des tâches nécessitant un raisonnement complexe.
Par ailleurs, l’entraînement des modèles sur des données plus précises est crucial. Toutefois, cette approche reste coûteuse et nécessite des ressources importantes.
Malgré cela, elle contribue à améliorer significativement la précision des outils comme GPT-4 ou Gemini.
Enfin, une autre méthode consiste à développer des outils de validation externe. Ces systèmes, indépendants des modèles d’IA, comparent les réponses générées à des recherches en ligne.
Cependant, ces vérifications demandent beaucoup de calculs et restent limitées, car même les données sur Internet peuvent contenir des erreurs.
Mais attendez… Il y a un hic !
Malheureusement, certaines formes d’hallucinations sont plus difficiles à éliminer. Par exemple, les modèles récents, comme GPT-4, ont tendance à générer des réponses plus détaillées et convaincantes, rendant leurs erreurs moins détectables par les utilisateurs.

En parallèle, les interactions des utilisateurs jouent également un rôle. Lorsque ces derniers incluent des informations incorrectes dans leurs questions, les chatbots, comme Bard ou ChatGPT, valident souvent ces erreurs.
Une étude menée en 2024 par Mirac Suzgun, chercheur à Stanford, a révélé que les modèles d’IA « tendent à être d’accord avec l’utilisateur, même lorsqu’il a tort. »
Cela dit, les progrès sont notables. Le taux d’hallucinations de GPT-3.5, mesuré à 3,5 % en 2023, a été réduit à 1,8 % avec GPT-4 début 2025.
De son côté, le modèle Gemini continue d’évoluer, avec des outils comme la double vérification qui renforcent sa fiabilité. Mais là encore, ces solutions ne suffisent pas à tout résoudre.
Et vous, avez-vous déjà rencontré une réponse hallucinée ? Partagez vos expériences dans les commentaires !
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