Pourquoi les modèles de langage hallucinent et pourquoi c’est important

L’intelligence artificielle a fait d’énormes progrès ces dernières années. De la rédaction de rapports à la réponse à des questions complexes, les modèles de langage comme ChatGPT et d’autres agents IA sont devenus des outils quotidiens pour des millions de personnes. Pourtant, malgré leur sophistication, ces systèmes partagent un défaut frustrant: ils produisent parfois des réponses confiantes et convaincantes qui sont tout simplement fausses.

Ce phénomène est connu sous le nom d’hallucination. Et bien que le terme suggère quelque chose de mystérieux, la recherche montre que les hallucinations ne sont pas des bugs dans le système: elles sont intégrées dans la façon dont ces modèles sont entraînés et évalués. Comprendre pourquoi elles se produisent est la première étape vers une utilisation responsable de l’IA.

Que signifie « hallucination »?

Une hallucination se produit lorsqu’un modèle de langage génère des informations plausibles mais fausses.

• Demandez à une IA « Quand Einstein est-il né? » et vous obtiendrez probablement la bonne réponse.
• Mais interrogez-la sur un scientifique peu connu ou un fait rarement documenté, et le modèle pourrait fournir une date ou un détail avec une confiance absolue — même s’il est faux.

Contrairement aux générations précédentes de chatbots, les systèmes d’aujourd’hui produisent rarement du charabia. Au contraire, leurs erreurs semblent réalistes. C’est ce qui rend les hallucinations délicates: elles ressemblent et sonnent comme de véritables connaissances, mais elles induisent en erreur.

Des exemples issus d’évaluations récentes incluent:

• Donner trois dates de naissance différentes (toutes fausses) pour la même personne.
• Compter les lettres d’un mot de manière incorrecte et insister sur le mauvais nombre.
• Produire de faux titres d’articles académiques qui sonnent officiels.

Dans chaque cas, le modèle ne ment pas délibérément. Il s’appuie sur des schémas statistiques dans ses données d’entraînement, comble les lacunes avec la complétion la plus probable, et la présente comme un fait.

Pourquoi les modèles de langage hallucinent-ils en premier lieu?

Pour comprendre pourquoi les hallucinations se produisent, il est utile d’examiner comment les modèles de langage sont entraînés.

Le pré-entraînement: apprendre des patterns, pas des vérités

Les modèles sont d’abord « pré-entraînés » sur d’énormes corpus de textes: livres, sites web, articles. Ils n’apprennent pas des faits, ils apprennent les probabilités que des mots et des phrases apparaissent ensemble. En d’autres termes, ce sont des devineurs experts.

Même si les données d’entraînement étaient parfaitement propres, des erreurs surviendraient quand même. Pourquoi? Parce que l’objectif d’entraînement récompense la prédiction du mot suivant, pas la reconnaissance de la vérité. D’un point de vue statistique, les erreurs sont inévitables.

L’analogie de l’examen

Pensez à un étudiant face à un examen à choix multiples. Lorsqu’il est confiant, il répond correctement. Lorsqu’il est incertain, il devine. Parfois il a de la chance, parfois non. Les modèles de langage font quelque chose de similaire: lorsqu’ils ne « savent » pas, ils produisent quand même une réponse car c’est ce que la récompense d’entraînement encourage.

Types d’erreurs d’hallucination

Les chercheurs identifient plusieurs causes:

• Faits arbitraires: Les détails rares (comme des dates de naissance obscures) n’apparaissent qu’une fois dans les données d’entraînement. Les modèles ne peuvent pas les apprendre de manière fiable, donc les suppositions abondent.
• Modèles imparfaits: Certaines tâches (comme le comptage de lettres) exposent des limites architecturales. Si un modèle encode le texte en blocs (« tokens ») plutôt qu’en lettres individuelles, le comptage de base devient plus difficile.
• Données corrompues: Si les données d’entraînement contiennent des erreurs ou des demi-vérités, ces erreurs peuvent ressurgir dans les générations.

Le point à retenir: les hallucinations ne sont pas des caprices aléatoires. Ce sont des sous-produits statistiques de la façon dont les modèles apprennent.

Pourquoi les corrections post-entraînement ne résolvent-elles pas le problème?

Après le pré-entraînement, les modèles subissent un post-entraînement utilisant des techniques comme l’apprentissage par renforcement à partir de retours humains (RLHF). L’objectif est de les aligner avec les préférences humaines et de réduire les erreurs.

Mais voici le piège: la façon dont nous évaluons les systèmes IA renforce les hallucinations.

Passer un test récompense les suppositions

La plupart des benchmarks, les tests sur lesquels les modèles sont notés utilisent une notation binaire: correct ou incorrect. Les réponses comme « Je ne sais pas » n’obtiennent aucun crédit. Cela signifie qu’un modèle qui devine toujours obtiendra souvent un meilleur score qu’un modèle qui admet occasionnellement son incertitude.

C’est à nouveau le problème de l’examen scolaire: le bluff paie. Les réponses confiantes et spécifiques comme « 30 septembre » surpassent les réponses honnêtes comme « Quelque part en automne » ou « Je ne sais pas ».

Classements et pression

Parce que les classements (leaderboards) stimulent le prestige et l’adoption, les développeurs de modèles optimisent pour ces métriques. Le résultat involontaire? Les modèles sont entraînés à être de meilleurs candidats aux tests, pas de meilleurs diseurs de vérité.

Cela explique pourquoi les hallucinations persistent même dans les systèmes les plus avancés.

Peut-on alors faire confiance aux modèles IA?

Les hallucinations ne signifient pas que l’IA est inutile. Elles signifient que nous devons établir les bonnes attentes.

• Les outils de recherche et de récupération (RAG) peuvent ancrer les réponses dans des documents réels, réduisant les hallucinations. Mais même ces systèmes échouent lorsque l’information récupérée est ambiguë ou incomplète.
• Les modèles améliorés par le raisonnement peuvent compter les lettres ou résoudre des problèmes en plusieurs étapes mieux que les versions précédentes; mais des compromis demeurent.

En fin de compte, le progrès dépend de l’amélioration des méthodes d’évaluation. Si les benchmarks récompensaient l’honnêteté (par ex., crédit partiel pour s’abstenir en cas d’incertitude), les modèles apprendraient que dire « Je ne sais pas » est parfois la bonne décision.

Ce que cela signifie pour les entreprises et les professionnels

Pour les entreprises et les professionnels qui adoptent des outils IA, les hallucinations comportent des leçons claires:

• Utilisez l’IA comme copilote, pas comme oracle. Traitez ses résultats comme des brouillons ou des suggestions, pas comme des vérités absolues.
• Vérifiez les informations critiques. Surtout dans les contextes juridiques, médicaux ou financiers, la supervision humaine est essentielle.
• Concevez des workflows avec des vérifications. Associez la rapidité de l’IA au jugement humain pour obtenir les meilleurs résultats.

Chez AgentAya, nous croyons que comprendre ces limitations fait partie de la prise de décisions plus intelligentes. En coupant à travers le bruit et en présentant des comparaisons claires, nous aidons les professionnels à trouver des outils qui équilibrent innovation et fiabilité.

Conclusion

Les hallucinations ne sont pas des dysfonctionnements mystérieux: ce sont des résultats naturels de la façon dont les modèles de langage sont construits et testés. Des faits rares dans les données d’entraînement aux incitations aux tests qui récompensent le bluff, les causes sont structurelles.

La bonne nouvelle? Avec la sensibilisation, de meilleures méthodes d’évaluation et une adoption réfléchie, nous pouvons gérer les hallucinations plutôt que d’être pris au dépourvu par elles. L’IA est là pour rester, mais lui faire confiance sagement signifie savoir quand elle pourrait deviner.