Une hallucination désigne une réponse fausse ou trompeuse générée par un chatbot IA et présentée avec assurance comme un fait certain, comme si elle était véridique et vérifiable. Ce phénomène touche tous les chatbots IA, qu'il s'agisse de modèles du marché ou de modèles personnalisés déployés en entreprise.
Les chatbots IA fonctionnent en prédisant le mot suivant le plus probable dans une séquence, en s'appuyant sur les régularités statistiques apprises lors de leur entraînement. Ils ne vérifient pas si l'information qu'ils génèrent correspond à la réalité. Ils ne savent pas distinguer le vrai du faux.
Quand un chatbot ne dispose pas de l'information demandée, il ne dit pas toujours « je ne sais pas ». Il va plutôt combiner des fragments d'informations apprises pour produire une réponse qui semble plausible et cohérente, même si elle est factuellement incorrecte.
Les hallucinations touchent aussi bien les modèles du marché utilisés directement par les entreprises que les modèles personnalisés déployés en interne et branchés sur une API. Le grounding réduit fortement les hallucinations mais ne les élimine pas totalement.
Les hallucinations courantes de l’IA en entreprise
Les entreprises qui déploient des chatbots IA seront forcément confrontées à des hallucinations qui perturbent leurs opérations et/ou frustrent leurs clients. Voici quelques exemples courants :
- Un chatbot de service client peut affirmer qu'un article est en stock alors qu'il est épuisé, ou inventer des délais de livraison (« livraison en moins d'un jour » alors que le délai réel est de 2 à 4 jours ouvrés). Le chatbot peut aussi inventer des politiques de retour ou des conditions de garantie qui n'existent pas. L'entreprise doit ensuite honorer ces fausses promesses pour éviter tout contentieux ;
- Un chatbot RH peut inventer des procédures internes qui n'existent pas (« les congés payés non pris sont automatiquement reportés sur l'année suivante ») ou divulguer des informations confidentielles complètement fictives (salaires, évaluations, données personnelles) ;
- Un chatbot juridique peut générer des références à des décisions de justice inventées avec de fausses citations et de faux noms d'affaires. Les avocats qui soumettent ces documents au tribunal sans vérification s'exposent à des sanctions disciplinaires.
Pourquoi les chatbots IA hallucinent-ils ?
Les hallucinations sont une caractéristique structurelle des modèles de langage. Trois facteurs expliquent pourquoi les chatbots inventent des informations fausses avec autant d'assurance :
- Données d'entraînement insuffisantes : les modèles entraînés sur trop peu de données doivent inventer des informations pour combler les lacunes dans leurs connaissances. Par exemple, un chatbot entraîné sur trois documents internes au lieu des dizaines nécessaires inventera des procédures ou des politiques qui n'existent pas ;
- Absence d'accès aux données privées : les modèles du marché n'ont pas accès aux informations internes des entreprises (sauf si elles sont publiques). Interrogés sur des données qu'ils ne connaissent pas, ils génèrent des réponses plausibles en combinant des fragments d'informations apprises ;
- Nature probabiliste des modèles : les chatbots prédisent le mot suivant le plus probable sans vérifier la véracité de ce qu'ils génèrent.
💡 OpenAI publie une étude sur les hallucinations de l’IA
OpenAI a publié en septembre 2025 une étude confirmant que les hallucinations sont inévitables après le pré-entraînement d'un modèle GPT. Les modèles sont en effet incités à proposer une réponse même quand ils ne savent pas, plutôt qu'à reconnaître l’incertitude. Le fine-tuning et le grounding réduisent fortement les hallucinations, mais ne les éliminent jamais complètement.
