Hallucinations IA : quand l’intelligence artificielle perd pied avec la réalité
L’intelligence artificielle impressionne. Elle génère du texte, du code, des images, elle vous aide à écrire vos mails, à comprendre des articles complexes, à planifier vos vacances. Mais elle a aussi un sacré défaut : elle hallucine !
Et non, ce n’est pas une métaphore ou une blague geek. Le terme « hallucinations » est bel et bien utilisé par les experts en IA pour désigner un phénomène préoccupant : lorsqu’un modèle d’IA invente des faits inexacts, des sources fictives ou du contenu totalement faux… avec un aplomb déconcertant (dernier cas en date, cet avocat sanctionné aux US pour avoir déposer un document avec de fausses citations, entre autres, générées par l’IA)
Alors, pourquoi ces hallucinations arrivent-elles ? Sont-elles dangereuses ? Et surtout, comment peut-on s’en protéger ? Plongée dans un mystère bien réel.
Qu’est-ce qu’une hallucination en intelligence artificielle ?
Une hallucination dans le contexte des IA génératives (comme ChatGPT, Gemini, Claude ou Mistral) désigne un moment où le modèle génère une information incorrecte, incohérente ou tout simplement inventée, sans indiquer qu’elle pourrait être fausse.
Par exemple :
- Vous demandez la biographie d’un auteur peu connu. L’IA vous invente une œuvre qui n’existe pas.
- Vous cherchez une source scientifique. Elle vous cite une étude imaginaire, avec lien, auteurs et date… bidons.
- Vous posez une question juridique. Elle vous donne un article de loi… qui n’existe pas dans le code en question.
Et le plus troublant, c’est que l’IA ne doute jamais. Elle répond avec la même confiance qu’elle aurait en citant des faits avérés.
Pourquoi les IA hallucinent-elles ?
Il faut comprendre comment ces modèles fonctionnent. Une IA comme ChatGPT ne « sait » pas des choses. Elle ne consulte pas de bases de données externes ou d’encyclopédies en temps réel (sauf si elle est connectée au web dans certains cas précis).
Au contraire, elle devine mot après mot ce qui est le plus probable selon son entraînement. Elle a été nourrie avec des milliards de textes trouvés sur Internet, dans des livres, des forums, du code… et elle a appris à imiter ce qu’elle a vu.
Résultat : si vous lui demandez quelque chose qu’elle ne connaît pas précisément, elle remplit les blancs avec ce qui « ressemble » à une bonne réponse. C’est de là que naît l’hallucination.
Des conséquences potentiellement sérieuses
Sur le ton de l’humour, on pourrait dire que l’IA « brode un peu ». Mais dans certains contextes, ces hallucinations peuvent devenir très problématiques :
- Journalisme : des citations inventées attribuées à des personnes réelles.
- Santé : des diagnostics erronés ou des conseils médicaux fictifs.
- Droit : des règles de droit imaginaires qui induisent en erreur.
- Éducation : des étudiants qui recopient des réponses fausses sans vérifier.
Ce n’est pas qu’une question de « petit bug ». Une IA qui hallucine peut mettre en danger la fiabilité des contenus, la crédibilité d’un professionnel, voire la sécurité des personnes.
Comment repérer une hallucination IA ?
Ce n’est pas toujours évident. Les hallucinations sont souvent bien formulées, crédibles et cohérentes en apparence. Mais voici quelques signes d’alerte :
- Sources invérifiables : L’IA cite des livres, articles ou liens qui n’existent pas.
- Trop de certitude : Elle affirme sans nuance, sans « je pense que », « il se peut que… »
- Erreurs de logique : Des affirmations contradictoires ou incohérentes à quelques lignes d’intervalle.
- Détails flous ou improbables : Des faits difficiles à vérifier, mais qui « sonnent bien ».
Peut-on corriger ce problème ?
Les grandes entreprises du secteur y travaillent activement. Plusieurs pistes sont explorées :
- Brancher l’IA sur des bases de données fiables (comme Wikipédia, PubMed, ou la législation officielle) pour qu’elle vérifie ses propres réponses.
- Ajouter des mécanismes de vérification en temps réel : si la réponse contient une affirmation forte, l’IA doit aller chercher une preuve ou ajouter un avertissement.
- Mieux entraîner les modèles sur des contenus de qualité, bien sourcés, pour réduire le risque d’invention.
Mais soyons clairs : les hallucinations ne vont pas disparaître du jour au lendemain. Elles sont inhérentes au fonctionnement probabiliste des IA génératives actuelles.
Comment s’en protéger en tant qu’utilisateur ?
Même si vous n’êtes pas expert, vous pouvez limiter les risques de tomber dans le piège :
- Toujours croiser les infos : Ne prenez jamais pour argent comptant ce que dit une IA. Vérifiez ailleurs.
- Demandez des sources précises… puis vérifiez-les.
- Utilisez l’IA comme un point de départ, pas comme une vérité absolue.
- Posez des questions de clarification si une réponse vous semble trop « belle pour être vraie ».
L’IA hallucine, mais ce n’est pas une fatalité
Les hallucinations font partie des défauts les plus discutés — et critiqués — des IA actuelles. Cela ne veut pas dire qu’il faut s’en méfier comme de la peste. Mais il est essentiel de les comprendre, de les anticiper, et de rester vigilant.
L’intelligence artificielle est un formidable outil, mais ce n’est pas une conscience. Elle peut mentir… sans le savoir.
Et tant qu’on n’aura pas résolu ce problème, il faudra garder à l’esprit cette règle d’or : l’IA est un assistant, pas une autorité.
