Hallucination : quand l’IA invente des réponses crédibles mais fausses
Une hallucination, en intelligence artificielle, désigne un phénomène où un modèle génère des informations incorrectes, non fondées ou inventées, tout en les présentant comme factuelles. Cela concerne particulièrement les modèles de langage génératif comme ChatGPT ou LLaMA.
Pourquoi c’est important
Les hallucinations peuvent induire en erreur les utilisateurs, générer de la désinformation ou compromettre la fiabilité d’un système automatisé. Dans les contextes critiques (médical, juridique, éducation…), leur présence est un risque majeur pour la confiance dans l’IA.
Comment le mettre en œuvre (ou plutôt : comment les éviter)
- Coupler les modèles génératifs à des bases de données fiables via des systèmes RAG.
- Utiliser la vérification croisée avec des sources externes.
- Intégrer des filtres ou des mécanismes de validation humaine en post-traitement.
- Ajuster le prompt engineering pour limiter les dérives spéculatives du modèle.
Bonnes pratiques à retenir
- Ne jamais publier une réponse générée par l’IA sans vérification dans les cas sensibles.
- Surveiller les métriques de factualité et les tester sur des jeux de données spécifiques.
- Former les utilisateurs à détecter les signes d’hallucination (affirmations sans sources, incohérences logiques…).
Comprendre et maîtriser les hallucinations est essentiel pour concevoir des systèmes d’IA responsables, transparents et adaptés à des usages professionnels.