Que sont les hallucinations de l’IA ? Comment les éviter

Points clés à retenir

• Les hallucinations de l’IA sont des réponses plausibles qui contiennent des informations inventées ou non étayées.
• De meilleures consignes et des sources fiables peuvent réduire les hallucinations, mais aucun chatbot ne garantit l’exactitude de ses réponses.
• Vérifiez les affirmations importantes, les citations et les références avant d’utiliser les réponses d’une IA dans vos recherches ou vos décisions.

Les hallucinations de l’IA se produisent lorsqu’un système d’IA présente des informations inventées ou non étayées comme des faits. Vous ne pouvez pas les éliminer complètement, mais vous pouvez réduire le risque en fournissant au système des sources fiables, en fixant des limites claires et en vérifiant ses réponses.

Comment cela fonctionne

Un chatbot génère des réponses à partir de schémas appris pendant son entraînement, ainsi que des informations disponibles dans la conversation en cours ou par l’intermédiaire d’outils connectés. Il produit un texte qui correspond à la demande ; ce processus ne permet pas automatiquement d’établir si chaque affirmation est vraie.

Cela explique pourquoi une réponse fluide peut malgré tout contenir une étude inexistante, une caractéristique de produit inexacte ou une citation inventée.

Des hallucinations peuvent survenir lorsque :

• Des informations manquent. Le système peut combler une lacune par un détail plausible au lieu de reconnaître son incertitude.
• La question repose sur une hypothèse fausse. Demander pourquoi un événement s’est produit peut conduire à une explication, même si cet événement n’a jamais eu lieu.
• Les sources sont ambiguës ou contradictoires. La réponse peut fusionner des affirmations incompatibles en une explication fluide.
• La tâche exige des détails non étayés. Une demande de dates, de citations ou de références précises peut donner lieu à des inventions lorsque les éléments probants ne sont pas disponibles.
• Un contexte pertinent est négligé. Même lorsqu’un document est fourni, le système peut mal interpréter un passage ou manquer une réserve importante.

Toute réponse incorrecte n’est pas une hallucination. Des informations obsolètes, une erreur de calcul ou un malentendu peuvent aussi produire des erreurs. En pratique, la question essentielle reste la même : des éléments fiables étayent-ils la réponse ?

L’assurance du ton n’est pas un indicateur fiable. Un système d’IA peut sembler tout aussi certain lorsqu’il explique un fait bien établi que lorsqu’il invente une référence.

Exemples concrets

Les situations suivantes sont des illustrations, et non des comptes rendus d’incidents précis.

Un chatbot invente un article scientifique

Vous demandez des études montrant qu’une pratique particulière au travail améliore la productivité. Le chatbot fournit un titre convaincant, une liste d’auteurs, un nom de revue et une année de publication.

Le problème : l’article n’existe pas, ou l’article réel n’étaye pas l’affirmation.

Que faire : Recherchez le titre de manière indépendante. Confirmez les auteurs et les détails de publication, puis lisez les résultats pertinents. Une référence d’apparence crédible n’est pas une preuve.

Un résumé modifie ce que dit un document

Vous importez une politique d’entreprise et demandez si les prestataires bénéficient d’un avantage particulier. La réponse est affirmative, alors que la politique ne mentionne que les salariés à temps plein.

Le système a transformé une déduction non étayée en une affirmation factuelle.

Que faire : Demandez le passage exact qui étaye la réponse et vérifiez-le dans le document original. Si la politique ne traite pas des prestataires, la réponse appropriée est « non précisé ».

Un assistant invente une fonctionnalité logicielle

Vous demandez comment exporter des données depuis une application. L’assistant donne des instructions détaillées pour une option de menu qui n’existe pas.

Que faire : Consultez la documentation actuelle du produit et vérifiez votre version de l’interface. Demandez à l’assistant de distinguer les étapes documentées des suggestions.

Une réponse sur la santé contient des conseils non étayés

Un chatbot fournit une dose précise de médicament sans disposer de suffisamment d’informations sur la personne, la formulation du médicament ou la situation médicale.

Que faire : Ne considérez pas les conseils générés comme des instructions médicales. Faites confirmer les réponses aux questions sur les médicaments par un professionnel de santé qualifié ou un pharmacien.

Avantages et limites

L’IA peut néanmoins être utile pour la recherche et le travail quotidien. Elle peut suggérer des termes de recherche, expliquer des concepts peu familiers, organiser des notes et vous aider à formuler des questions à approfondir.

Ces usages sont souvent plus sûrs lorsque la réponse est considérée comme un point de départ plutôt qu’une référence faisant autorité.

Les méthodes de travail fondées sur des sources facilitent la vérification. Lorsqu’une réponse renvoie à un passage précis, vous disposez d’un élément concret à examiner. Limiter une tâche aux documents fournis peut également réduire les possibilités d’invention.

Toutefois, ces précautions ont des limites :

• Les références peuvent être trompeuses. Une source réelle peut ne pas étayer la phrase à laquelle elle est associée.
• L’accès au Web ne garantit pas l’exactitude. Les résultats de recherche peuvent inclure des contenus obsolètes, de mauvaise qualité ou incorrects.
• L’accord de plusieurs chatbots ne constitue pas une confirmation indépendante. Ils peuvent répéter la même erreur répandue.
• L’autovérification est imparfaite. Demander à une IA de relire sa réponse peut permettre de repérer des erreurs, mais elle peut aussi les répéter.
• Une source fiable peut malgré tout être déformée. L’omission de réserves peut changer le sens d’un résultat de recherche.

Les conséquences doivent déterminer le niveau de vérification. Chercher des idées de titre pour une réunion nécessite peu de vérifications. Les décisions médicales, juridiques, financières ou liées à la sécurité nécessitent des éléments probants faisant autorité et, le cas échéant, l’examen d’un professionnel.

Comment commencer

Utilisez cette méthode chaque fois que l’exactitude factuelle compte.

1. Définissez la tâche et ses limites

Indiquez à l’assistant ce dont vous avez besoin, à qui la réponse est destinée et quelles informations il peut utiliser.

Avec ChatGPT, par exemple, vous pouvez fournir un document et demander un résumé au périmètre bien délimité plutôt qu’une explication ouverte.

Évitez d’importer des informations confidentielles, personnelles ou à accès restreint, sauf si votre organisation l’autorise et que vous comprenez les mécanismes de contrôle des données de l’outil.

2. Partez des éléments probants

Pour les recherches sur le Web, Perplexity fournit des réponses accompagnées de liens vers les sources, ce qui peut vous aider à repérer des contenus à examiner. Ouvrez les pages citées plutôt que de vous fier uniquement au résumé généré.

Pour les recherches centrées sur des documents, envisagez NotebookLM. Pour vous aider à lire et à comprendre des PDF scientifiques, SciSpace (Typeset) est une autre option pertinente. Aucun de ces outils ne remplace la vérification du texte source.

3. Autorisez explicitement l’incertitude

Essayez cette consigne :

Réponds uniquement à partir des documents fournis. S’ils ne contiennent pas la réponse, indique « Informations insuffisantes ». Distingue les affirmations explicites des déductions. Pour chaque affirmation factuelle importante, indique le passage qui l’étaye. N’invente ni citations ni références.

Cela fixe des limites utiles, mais ne constitue pas une garantie.

4. Vérifiez les détails importants

Avant de partager la réponse ou d’agir sur cette base, vérifiez :

• Les noms, les dates, les chiffres et les unités.
• Si les citations correspondent à la formulation originale.
• Si les sources citées existent et étayent les affirmations.
• Si les informations sont suffisamment récentes pour votre tâche.
• Si des limites ou des éléments contradictoires ont été omis.

Pour les calculs, refaites l’opération avec une calculatrice ou un autre outil approprié.

5. Conservez une trace des vérifications

Conservez la source, le passage pertinent et les éventuelles corrections avec les affirmations importantes. Cela facilite le contrôle, la mise à jour et la transmission du travail à des collègues.

FAQ

Peut-on empêcher complètement les hallucinations de l’IA ?

Non. Des instructions claires, des sources dignes de confiance et des vérifications peuvent réduire le risque, mais ne garantissent pas des réponses sans erreur. Organisez votre méthode de travail de façon à repérer les erreurs importantes avant qu’elles n’influencent des décisions.

Un chatbot qui cite ses sources est-il plus fiable ?

Les références facilitent la vérification d’une réponse, ce qui est précieux. Elles n’en prouvent pas l’exactitude : confirmez que chaque source existe, qu’elle est crédible et qu’elle étaye l’affirmation précise qui est avancée.

Que faire lorsque je repère une hallucination ?

Supprimez ou corrigez l’affirmation à l’aide d’éléments fiables. Examinez ensuite les affirmations voisines, en particulier celles qui reposent sur la même source ou la même hypothèse. Demander au chatbot de réviser sa réponse peut aider, mais vérifiez la nouvelle version plutôt que de considérer des excuses comme une preuve d’exactitude.