1. Que sont les hallucinations de l’IA ?

Les hallucinations de l’IA sont des contenus qu’un modèle d’IA génère, mais qui :

• ne correspondent pas à la vérité
• sont inventés ou faux
• sont néanmoins souvent présentés avec une confiance excessive

Le terme « hallucination » décrit de manière imagée comment l’IA « voit » parfois des choses qui n’existent pas ou « invente » des faits, de manière similaire aux hallucinations humaines, mais en se basant sur des motifs statistiques plutôt que sur des troubles de la perception.

2. Pourquoi les modèles d’IA hallucinent-ils ?

Les modèles d’IA hallucinent pour diverses raisons techniques et conceptuelles :

1. Entraînement statistique : Les IA ne comprennent pas les concepts comme les humains. Elles reconnaissent des motifs et des probabilités dans d’immenses volumes de données et génèrent la séquence de mots la plus probable, qui n’est pas nécessairement factuellement correcte.
2. Combler les lacunes (« Confabulation ») : Lorsque l’IA ne trouve pas une information directement dans ses données d’entraînement, elle a tendance à combler les vides avec un contenu qui semble statistiquement plausible, même s’il est inventé.
3. Données d’entraînement limitées : Les IA ne peuvent « savoir » que ce qui était contenu dans leurs données d’entraînement. Les événements récents, les sujets de niche ou les informations erronées dans les données peuvent conduire à des hallucinations.
4. Prompts flous ou ambigus : Des instructions vagues ou mal formulées laissent plus de marge d’interprétation à l’IA, ce qui augmente le risque qu’elle fasse des suppositions et hallucine.
5. Suroptimisation de la fluidité : Les modèles sont souvent entraînés pour donner des réponses fluides et semblables à celles d’un humain. Parfois, ils privilégient cette fluidité au détriment de l’exactitude absolue.

3. Reconnaître et vérifier les hallucinations

Un regard critique est essentiel. Soyez attentif aux signes suivants et utilisez des méthodes simples de vérification :

4. Stratégies pour minimiser les hallucinations

Vous pouvez réduire le risque d’hallucinations grâce à un prompting ciblé :

Vos outils contre les hallucinations de l’IA dans le prompting

Soyez précis et spécifique

Évitez les questions vagues. Donnez un contexte clair et formulez exactement ce que vous attendez.

Demandez des sources

Demandez explicitement à l’IA de citer ses sources, en particulier pour les faits ou les chiffres.

Permettez l’incertitude

Donnez à l’IA la possibilité de dire qu’elle ne sait pas quelque chose, au lieu de deviner.

Fournissez du contexte (Ancrage)

Donnez à l’IA des informations pertinentes (par exemple, des extraits de texte, des données) sur lesquelles elle doit se baser.

Limitez la portée

Ne demandez pas de réponses exhaustives, mais concentrez-vous sur des aspects partiels.

Paramètre de température (si disponible)

Une valeur de « température » plus basse dans certains outils conduit à des réponses plus ciblées, moins « créatives » (et souvent moins sujettes aux hallucinations).

6. Gestion professionnelle des hallucinations identifiées

Si vous découvrez une hallucination, ce n’est pas une raison de paniquer, mais une occasion d’agir avec soin :

1. Ne pas faire confiance aveuglément & corriger immédiatement : Traitez chaque sortie de l’IA comme un brouillon. N’utilisez jamais de contenu halluciné sans vérification, surtout pour des décisions importantes ou la communication externe. Corrigez ou supprimez immédiatement la fausse déclaration.
2. Clarifier en interne (si nécessaire) : Si l’information hallucinée a déjà été partagée en interne, assurez-vous que toutes les personnes concernées sont informées de la correction pour éviter les malentendus.
3. Adapter le prompt & régénérer : Analysez pourquoi l’hallucination a pu se produire (par exemple, un prompt vague). Adaptez votre prompt selon les stratégies ci-dessus (plus précis, donner du contexte, permettre l’incertitude) et réessayez.
4. Donner un feedback (si possible) : De nombreux outils d’IA offrent une fonction de feedback (pouce levé/baissé). Utilisez-la pour indiquer au modèle que la réponse était incorrecte. Cela aide les développeurs à améliorer les modèles.
5. Transparence lors de la diffusion : Si vous partagez du contenu généré par l’IA (même corrigé), soyez transparent sur son origine et sur le fait qu’il a été vérifié. Des formulations comme « Créé avec l’aide de l’IA et vérifié » renforcent la confiance.
6. Documenter (en cas de problèmes répétés) : Si un sujet particulier ou un type de question conduit régulièrement à des hallucinations, documentez-le pour être particulièrement prudent à l’avenir ou pour utiliser des méthodes alternatives de recherche d’informations.