Les hallucinations de l’IA sont un type d’erreur généré par les LLM et d’autres modèles d’IA, où de fausses informations sont présentées comme vraies. Un déploiement fiable de l’IA en entreprise passe donc par une bonne compréhension des causes de ces hallucinations (et la mise en place de mesures de prévention).
Les entreprises ne peuvent utiliser des modèles d’IA à des fins stratégiques que si les résultats sont fiables et prévisibles. Lorsqu’un outil IA génère un contenu incorrect avec une confiance apparente, le résultat peut perturber les processus, induire les utilisateurs en erreur et introduire de nouveaux risques opérationnels.
Les hallucinations représentent l’un des défis les plus visibles et les plus discutés dans les systèmes d’intelligence artificielle modernes. Elles peuvent survenir pour plusieurs raisons : limitations des données d’entraînement, ambiguïté des prompts, systèmes de recherche lacunaires ou écarts entre la connaissance du domaine de l’entreprise et le comportement généraliste du modèle.
La bonne nouvelle, c’est qu’il est possible de gérer les hallucinations. Mais pour ce faire, il faut des stratégies claires, une gouvernance et des contrôles technologiques qui réduisent les résultats erronés et renforcent la fiabilité de l’IA. Avec une bonne compréhension et les bons outils, ces erreurs peuvent être détectées, réduites et contrôlées.
Qu’est-ce qu’une hallucination de l’IA ? Définition et caractéristiques
Les hallucinations de l’IA diffèrent des hallucinations humaines : il ne s’agit pas d’expériences sensorielles ou d’événements psychologiques. Au contraire, elles sont inhérentes au fonctionnement des LLM. Un LLM reçoit des données d’entrée et utilise son vaste jeu de données d’entraînement pour prédire la réponse la plus probable à ces données d’entrée. Il ne connaît rien au sens strict : tout ce qu’il peut faire, c’est offrir la meilleure estimation possible sur la base de ses données d’entraînement.
Pour de nombreux types d’entrées, cette estimation est satisfaisante. Exemple : si vous demandez à un LLM de vous indiquer la capitale de la France, la réponse "Paris" sera si fortement pondérée dans les données d’entraînement que vous pouvez être certain d’obtenir la bonne réponse.
Or, nous voulons souvent que les outils d’IA répondent à des questions complexes et résolvent des problèmes pour lesquels des réponses faciles et évidentes ne sont pas déjà intégrées dans les données d’entraînement. Dans ces cas, une réponse probable peut ne pas être exacte. Il arrive qu’un LLM cite de fausses affaires judiciaires dans un mémoire juridique ou se réfère à des études inexistantes dans un rapport gouvernemental. Ces réponses inexactes sont ce que nous appelons des hallucinations. Si les données auxquelles l’outil d’IA répond sont formulées de manière ambiguë ou manquent de données contextuelles importantes, les hallucinations n’en sont que plus probables.
Problème spécifique aux hallucinations de l’IA, c’est qu’elles sont souvent formulées de manière à paraître naturelles et implacables. En fait, les outils d’IA ne savent pas qu’ils hallucinent – s’ils le savaient, ils ne le feraient pas. Contrairement aux humains, ils ne savent pas dire franchement qu’ils ne sont pas sûrs de quelque chose. Il est très rare qu’une IA déclare ne pas avoir de réponse à une question. Et si vous devez vérifier chaque affirmation d’un LLM, il cesse d’être un gain de productivité.
Les hallucinations sont devenues le principal défi en matière de fiabilité de l’IA. Plus les entreprises adoptent l’IA pour l’aide à la décision, l’automatisation des workflows, les tâches de conformité et les interactions avec les clients, plus le risque posé par des résultats confiants mais incorrects augmente.
Exemples d’hallucinations de l’IA
Les hallucinations de l’IA se répartissent en plusieurs catégories :
Erreurs factuelles – Déclarations incorrectes sur des événements réels, des personnes ou des points de données qui semblent faire autorité.
Citations fabriquées – Sources, documents, jurisprudences ou URL inventés qui n’existent pas.
Scénarios impossibles – Résultats décrivant des situations logiquement incohérentes ou physiquement impossibles.
Hallucinations visuelles – Outils de génération d’images produisant des caractéristiques déformées, des objets absurdes ou des scènes irréalistes.
Erreurs de génération audio/média – Audio ou vidéo de synthèse dont le contenu est incorrect ou dont les indices émotionnels ne sont pas adaptés.
Les hallucinations non détectées peuvent avoir de lourdes conséquences pour les entreprises. Ainsi, le cabinet de conseil Deloitte a produit pour le gouvernement australien un rapport assisté par l’IA qui contenait de nombreuses références universitaires fabriquées de toute pièce et des décisions de justice inventées. Résultat : le cabinet a dû rembourser une partie de ses honoraires. Par ailleurs, des résultats de recherche générés par IA ont porté préjudice à de petites entreprises en fabriquant des remises aux clients ou des plaintes à leur encontre.
Dans un contexte professionnel, les hallucinations peuvent se traduire par des risques opérationnels, des manquements à la conformité et des pertes financières :
Les agents du service client peuvent ainsi fournir en toute confiance des informations de compte incorrectes ou inventer des détails de politique inventés, ce qui nuit à la confiance et nécessite des mesures correctives coûteuses. Dans l’une des premières affaires judiciaires liées à l’IA, la compagnie aérienne Air Canada a été jugée responsable lorsque son chatbot a proposé à un client une réduction inexistante sur le prix d’un billet en cas de deuil.
Les systèmes de gestion des connaissances peuvent intégrer des citations fabriquées dans les rapports internes, ce qui entraîne de mauvaises décisions et des problèmes d’audit.
Les outils automatisés de conformité et de gestion des risques peuvent signaler des violations inexistantes ou créer de fausses alertes, ce qui perturbe les workflows et expose les entreprises à des contrôles par les autorités de régulation.
Conséquences et risques pour les entreprises
Il est clair désormais que les hallucinations de l’IA engendrent directement des risques pour les entreprises. Comme l’indique un manuel de formation d’IBM de 1979 : "Un ordinateur ne peut jamais être tenu pour responsable, il ne doit donc jamais prendre de décision de gestion." Concrètement, lorsqu’un modèle génère de fausses informations, c’est l’entreprise qui déploie le modèle qui en subit les conséquences, et non le modèle ni le fournisseur du modèle. Ces conséquences se manifestent à plusieurs niveaux :
Atteinte à la réputation lorsque les canaux de communication pilotés par IA fournissent des réponses erronées, du contenu offensant ou des faits inventés sous la marque de l’entreprise.
Erreurs opérationnelles lorsque les équipes agissent sur la base de recommandations incorrectes dans des domaines tels que les prévisions, l’inventaire ou la réponse aux incidents de sécurité.
Violations de conformité lorsque des hallucinations apparaissent dans des workflows réglementés (déclarations d’incident, rapports ou communications clients) et qu’elles contreviennent aux exigences légales ou aux politiques internes.
Ces risques tendent à se concentrer dans les secteurs où la précision est étroitement liée à des enjeux financiers, juridiques ou de sécurité :
Santé – Un assistant IA pourrait suggérer un dosage incorrect ou mal interpréter la description d’un symptôme, ce qui contribuerait à un mauvais diagnostic ou à des recommandations de soins inappropriées, avec des conséquences potentiellement désastreuses.
Services financiers – Les systèmes GenAI qui résument les réglementations, les produits d’investissement ou le risque client peuvent introduire de la désinformation, entraînant des ventes inappropriées, des décisions de crédit erronées ou des déclarations trompeuses à l’intention des régulateurs ou des investisseurs.
Services juridiques et professionnels – Des affaires récentes ont montré que des citations hallucinées et des jurisprudences inventées peuvent entraîner des sanctions judiciaires, des litiges avec les clients et des actions disciplinaires.
La confiance des clients est également en jeu. Si les clients obtiennent à plusieurs reprises des réponses incorrectes de la part d’un chatbot ou d’un assistant IA d’une marque, ils peuvent commencent à douter de la fiabilité de l’entreprise qui en est à l’origine. Dès lors, les concurrents qui déploient des systèmes IA protégés et bien gouvernés peuvent faire de la fiabilité un facteur de différenciation, en positionnant leurs services comme plus sûrs et plus fiables pour les cas d’usage stratégiques.
Méthodes avancées de détection des hallucinations
La réduction des hallucinations commence par la détection. Les entreprises ont besoin de moyens pour repérer lorsqu’un système IA invente les réponses avant que ces résultats n’atteignent les clients, les régulateurs ou les systèmes de production. Une stratégie de détection robuste combine généralement plusieurs approches techniques :
Notation de la confiance et de la calibration – Utilisez la confiance déclarée par le modèle, les distributions de probabilité sur les jetons et les techniques de calibration pour repérer les réponses peu fiables ou incohérentes sur le plan interne. Pour les cas d’usage à haut risque, vous pouvez acheminer automatiquement les réponses peu fiables vers une deuxième vérification ou un examen humain.
Validation croisée et vérifications multi-modèles – Comparez les sorties de plusieurs modèles ou confrontez-les à une couche de récupération. Si une réponse ne peut être étayée par les documents récupérés ou si des modèles indépendants ne sont pas d’accord sur des faits essentiels, la réponse est considérée comme suspecte et fait l’objet d’une validation supplémentaire.
Détection d’anomalies dans les résultats et le comportement – Appliquez des techniques de détection d’anomalies à la structure et au contenu des résultats de l’IA, en recherchant des modèles inhabituels, des changements brusques de style ou des écarts par rapport à des réponses antérieures à des requêtes similaires. Cette méthode peut être combinée à des analyses comportementales (par exemple, des changements soudains dans les données qu’un agent lit ou écrit) pour détecter les actions induites par des hallucinations.
Validation HITL (human-in-the-loop) et examen par des experts – Dans les workflows réglementés ou à fort impact, les entreprises peuvent acheminer une partie des résultats de l’IA vers des experts pour approbation. Les réviseurs humains valident l’exactitude des faits, repèrent les erreurs d’interprétation subtiles et identifient les hallucinations. Ce feedback permet ensuite d’affiner les prompts, les stratégies de récupération et les politiques, créant ainsi une boucle fermée qui réduit les taux d’erreur au fil du temps.
Vérification automatisée des réponses (fact checking) et surveillance en temps réel – Les entreprises peuvent connecter les systèmes d’IA à des graphes de connaissances, index de recherche et sources de données faisant autorité. Lorsqu’un modèle affirme un fait, une couche de fact-checking interroge ces sources, compare les affirmations à la vérité de terrain et confirme, bloque ou modifie la réponse. Des tableaux de bord en temps réel permettent de suivre les indicateurs d’hallucination, tels que le taux de réponses bloquées ou corrigées, afin que les équipes puissent repérer rapidement les dérives et ajuster les politiques ou l’entraînement.
Rubrik Agent Cloud peut aider les entreprises à surveiller, régir et corriger l’activité des agents IA. Le but : détecter et vérifier les résultats involontaires ou inexacts de l’IA avant qu’ils n’aient un impact sur l’entreprise. Outre une visibilité sur les actions des agents, et l’application des politiques, cette plateforme offre la possibilité d’annuler tout comportement indésirable des agents IA, pour lutter contre le risque d’hallucinations ou de changements involontaires.
Stratégies globales de prévention et d’atténuation
Au final, il est préférable de prévenir les hallucinations plutôt que de les détecter après coup. D’où la nécessité d’une approche structurée qui porte sur les données alimentant les modèles IA, les modèles eux-mêmes et les pratiques de gouvernance entourant leur déploiement. Les entreprises peuvent combiner plusieurs couches de défense pour réduire la fréquence et l’impact de résultats incorrects.
Un programme de prévention efficace commence par la qualité des données. La constitution de jeux de donnéesfiables, cohérents et diversifiés réduit l’ambiguïté qui est souvent à l’origine des hallucinations. Les workflows de vérification aident les équipes à confirmer l’exactitude des sources, tandis que les mises à jour régulières empêchent les modèles de s’appuyer sur des informations obsolètes ou incomplètes. Traiter les données comme un produit à entretenir plutôt que comme un actif statique rend le comportement de l’IA plus stable dans la durée.
Les entreprises peuvent également affiner directement le comportement du modèle. Ajuster l’entraînement des modèles à partir d’exemples spécifiques au domaine permet de produire des résultats conformes à la terminologie, à la politique et aux attentes de l’entreprise. L’ajustement des paramètres de génération, comme la baisse de la température pour réduire le caractère aléatoire, peut réduire la probabilité de réponses spéculatives ou fabriquées. L’ingénierie de prompt ajoute un autre niveau de contrôle en fournissant des instructions structurées, un contexte et des limites qui orientent le raisonnement du modèle et réduisent l’ambiguïté de ses réponses.
De nombreuses entreprises déploient aujourd’hui la génération assistée par récupération (Retrieval Augmented Generation, RAG) pour ancrer les résultats des modèles dans des informations faisant autorité. Les systèmes RAG récupèrent les documents pertinents à partir de sources de connaissances internes (référentiels de politiques, documentation technique, jeux de données vérifiés, etc.) et les introduisent dans le modèle au moment de la requête. Cette approche permet d’ancrer les réponses dans des preuves réelles, ce qui réduit considérablement les hallucinations et assure la traçabilité en vue d’un audit ou d’un examen.
Toutes ces mesures techniques sont plus efficaces lorsqu’elles sont soutenues par un cadre de gouvernance clair. Les entreprises ont besoin de politiques qui définissent où, quand et comment utiliser l’IA, de systèmes de surveillance qui détectent les dérives ou les comportements inattendus, et de processus de vérification qui escaladent ou bloquent les tâches à haut risque. La supervision centralisée aide les entreprises à aligner les déploiements d’IA sur les objectifs métiers, les obligations réglementaires et la sécurité opérationnelle. Adossée à une structure de gouvernance mature, la gestion des hallucinations passe d’un processus réactif à une pratique continue et préventive.
Construire un écosystème d’IA fiable avec Rubrik
Les entreprises qui déploient l’IA à grande échelle doivent reconnaître que les hallucinations ne sont pas des cas marginaux mais des comportements systémiques qui nécessitent une atténuation structurée. La fiabilité est le fruit d’un renforcement de tout l’écosystème d’IA. elle repose sur des données de qualité, des architectures de modèles fondées sur des sources fiables, une surveillance continue et une gouvernance solide. Lorsque ces éléments fonctionnent en parfaite synergie, les entreprises peuvent réduire les résultats inexacts, limiter l’impact en aval et déployer l’IA avec une plus grande confiance dans les workflows critiques.
Rubrik accompagne cet effort en fournissant des outils qui sécurisent les données dont dépendent les systèmes IA et qui régissent le comportement des agents IA dans les environnements de production. Ses fonctionnalités de sécurisation des données aident les entreprises à protéger et à valider les informations utilisées pour entraîner ou prompter des modèles, tandis que Rubrik Agent Cloud ajoute de la visibilité, du contrôle et de la remédiation dans le domaine de l’IA agentique. Ensemble, ces capacités contribuent à créer une base solide pour l’IA d’entreprise.
À l’heure où l’adoption de l’IA s’accélère, les entreprises doivent pouvoir compter sur des partenaires de long terme capables de maîtriser à la fois la sécurité des données et les risques liés à l’IA. Rubrik offre un framework continu pour la gouvernance, l’assurance de l’intégrité et la résilience opérationnelle, aidant ainsi les entreprises à construire et à maintenir un écosystème d’IA digne de confiance. Envie d’en savoir plus ? Contactez Rubrik pour une démonstration ou une consultation.