Intelligence artificielle et hallucinations: guide à ne pas être dupe par LLM

LE modèles linguistiques génératifsde plus en plus central dans les travaux journalistiques, académiques et institutionnels, ce sont des outils puissants mais faillibles. Parmi les principaux risques, il y a la génération de contenu faux mais crédible: les hallucinations SO. Nous analysons en détail les causes structurelles du phénomène, nous montrons de véritables exemples qui ont eu des conséquences concrètes, et nous fournissons une méthode de fonctionnement pour minimiser l'erreur: de l'écriture de l'invite à la vérification croisée. Parce qu'aujourd'hui, plus que de savoir comment fonctionne un LLM, il est urgent de savoir Lorsqu'il ne fait pas confiance.

Que sont vraiment les hallucinations dans le LLM

Le terme « hallucination » Référé aux modèles d'intelligence artificielle décrit un comportement anormal, mais commun: la production de sortie cohérente sous la forme, mais fausse ou non fondée dans la substance. Un LLM, en répondant à une invite, peut générer du contenu non présent dans les données de formation, inventez les références bibliographiques, confondez les dates et noms, attribuez des phrases à des personnes qui ne les ont jamais prononcées. Le résultat apparaît correct au niveau linguistique, mais est exempt de l'ancrage de la réalité.

Le terme s'applique également à Systèmes de vision artificielleoù un algorithme peut reconnaître à tort des objets non existants, ou attribuer des étiquettes aux éléments visuels imperceptibles pour l'être humain.

Les hallucinations, dans les deux cas, découlent d'une combinaison de facteurs: l'énorme complexité des modèles, la nature probabiliste de leur fonctionnement et, souvent, la mauvaise qualité ou l'incomplétude des données sur lesquelles ils ont été formés.

Google Cloud définit les hallucinations comme des résultats incorrects ou trompeurs produits par les modèles d'IA, souvent en raison de données de formation insuffisantes, des hypothèses incorrectes ou des préjugés implicites dans l'ensemble de données. Dans des scénarios critiques tels que la santé ou le commerce financier, même une petite erreur prédictive peut avoir des conséquences spectaculaires. Les hallucinations ne dérivent pas uniquement des lacunes de l'information, mais aussi de l'absence d'une base solide de connaissances sur le monde réel: les modèles, tout en apprenant des modèles complexes, n'incluent pas les concepts, les lois physiques ou les liens causaux.

Parce que les hallucinations se produisent dans le LLM

Un LLM n'a pas de représentation de la vérité. Il ne consulte pas de sources, ne vérifie pas, ne sait pas. Fonctionne en fonction de la probabilité. Chaque réponse qui génère est le résultat d'une prédiction statistique: étant donné une séquence de mots, quel est le mot le plus probable qui vient plus tard? Le texte n'est pas «pensé» mais terminé. Pour rendre le mécanisme plus compréhensible, imaginez écrire une invite comme: « Selon une étude publiée en 2020 … ». Le modèle traite le contexte et calcule la probabilité des jetons suivants possibles. « Harvard » peut être plus susceptible de « Zurich » et sera sélectionné.

Mais le modèle ne sait pas si l'étude existe, ni si Harvard l'a jamais publiée. Il ne fait que choisir la continuation la plus plausible en fonction de ses statistiques internes. Ce processus, jeton répété après le jeton, produit des réponses entières qui Ils peuvent sembler autoritaires mais pour être complètement infondés.

En tant que MIT Technology Review, les modèles linguistiques bien résumés Ils sont plus similaires à un Magic 8 Ball qu'à une encyclopédie. Ils sont formés pour générer des phrases plausibles, et non pour garantir la vérité. Et en tant que systèmes statistiques, chaque réponse est le résultat d'une distribution probabiliste: si aujourd'hui ils nous disent « bleu », demain, ils pourraient dire « vert ». Pas pour la méchanceté, mais pour le hasard.

Giorgio Parisi, lauréat du prix Nobel pour la physique, a également souligné la limite structurelle du LLM. Dans un test personnel, il a « convaincu » un 5 x 4 = 25, et a montré comment il est possible de manipuler un LLM également sur les vérités mathématiques de base. La raison? L'IA ne pense ni ne comprend, mais imite.

Contribuer à l'hallucination intervient également lesur-ajustementc'est-à-dire quand le modèle apprend trop des données spécifiques au détriment de la capacité de généraliseret la distorsion des données de formation. Un ensemble de données partiel, déséquilibré, bruyant ou culturellement dominant conduit le modèle à compléter les phrases avec un contenu déformé. Une autre source d'erreur est la Les adversaires attaquent: Manipulations minimales des entrées conçues pour tromper le modèle, comme cela se produit dans les classifications visuelles modifiées par des pixels imperceptibles ou dans les invites de texte formulées pour générer des réponses trompeuses. De plus, ces systèmes ne sont pas équipés d'un «mécanisme de désengagement» similaire à celui humain: ils ne font pas de distinction entre la surcharge cognitive et la nécessité d'une pause. Cela les rend formellement « toujours actifs », mais aussi Impossible de limiter la production de mauvais contenu.

Hallucinations jurisprudentielles: le cas de la Cour de Florence

Un exemple particulièrement significatif d'hallucination à haut risque concerne la région légal. La cour de Florencesection commercialea récemment fait face à une affaire emblématique: un avocat avait déposé des documents de référence à Jugements de la cassation sur le sujet des marchandises contrefaites. Cependant, ces jugements Ils n'existaient pas. Pour les générer avait été Chatteutilisé par un collaborateur du cabinet d'avocats pour rédiger une partie du document. Le collègue de l'adversaire, conscient de l'anomalie, a demandé à l'avocat de l'avocat pour abus de l'outil de procédurecar l'utilisation de fausses données aurait endommagé la régularité de la procédure. Le tribunal a rejeté la demande et a précisé que son jugement n'avait pas été influencé par de fausses peines, mais il a toujours fermement censuré la conduite omissive de l'avocatcoupable de ne pas avoir vérifié l'existence des sources produites. Dans la peine, les juges définissent le phénomène comme « Hallucination jurisprudentielle » et souligne les risques liés à l'utilisation non traitée de l'IA dans le champ médico-légal.

Une situation qui met en évidence une vérité inconfortable: L'IA peut inventer des références réglementaires et, si elle n'est pas contrôlée, induire également des professionnels experts dans l'erreur.

Comment éviter (vraiment) les hallucinations de LLM

La prévention des hallucinations dans les modèles linguistiques n'est pas simple, mais il est possible de réduire l'impact par une approche méthodique. La première étape est la Écriture précise de l'invite: Une invite bien formulée réduit l'ambiguïté et dirige le modèle vers des réponses plus contrôlables. L'inclusion de demandes explicites telles que « cite uniquement des sources vérifiables », « indiquer des sources » ou « fournir uniquement des données confirmées » peuvent aider. Cependant, cela ne garantit pas que les réponses sont correctes: on le sert toujours Vérifiez un posteriori.

Une stratégie efficace est le mise à la terre rapide: Intégrer une invite de contenu réelle (extraits de documents, bases de données, articles scientifiques) sur lesquels le modèle doit être basé pour répondre. Cela réduit l'autonomie créative et améliore l'ancrage à la réalité. Cadre tel que Lubriole et des systèmes intégrés tels que ceux offerts par Vertex Ai Google Cloud adopte ce principe.

Savoir reconnaître les signaux faibles des hallucinations

Il est essentiel de s'habituer à reconnaître les signaux faibles de l'hallucination: Une réponse sans références précises, avec des citations vagues ou impossibles à tracer, est un premier indice. À ce stade, vous devez procéder vérification croisée: Recherchez des moteurs fiables, accédez aux sources primaires, comparez avec des bases de données fiables. Si le texte au nombre de phrases, de citations ou de dates, Ceux-ci doivent être recherchés manuellement.

Une autre méthode consiste à effectuer un deuxième question inversée: Demandez au modèle « Êtes-vous sûr de ce que vous avez dit? » Ou « ces informations peuvent être vérifiées? Fournissez-moi un lien ». Les réponses incohérentes ou l'admission implicite de l'incertitude sont des signaux importants. Enfin, dans les productions professionnelles (articles, relations, contenu public), c'est une bonne pratique Inclure l'intervention humaine dans la chaîne de production: une revue éditoriale, une vérification d'experts, une lecture comparative avec des tiers sources. L'IA peut être un excellent premier stade, mais il ne doit jamais être le dernier filtre.

Antitrust vs Deepseek: un cas exemplaire

Le 16 juin 2025, l'autorité de la concurrence et du marché a ouvert une enquête contre la profondeur chinoise, dans laquelle il a accusé la société de Ne fournissez pas d'informations adéquates sur les risques d'hallucination lié à l'utilisation de ses modèles d'intelligence artificielle. Selon l'antitrust, Deepseek aurait omis tout avertissement clair et immédiat dans ses interfaces sur la possibilité que l'utilisateur reçoive des réponses trompeuses, inexactes ou inventées, appelées « hallucinations ». Le seul avertissement présent- « Généré par l'AI, pour référence uniquement » – serait trop générique et uniquement en anglais, même en sessions italiennes. La procédure fait référence à un exemple concret: une demande sur le massacre de la Piazza Tiananmen reçoit en tant que réponse « parlons d'autre chose », un comportement qui peut simuler un biais systémique ou une forme implicite de censure.

Une pratique commerciale incorrecte

Pour l'antitrust, la transparence insuffisante peut inciter les utilisateurs à faire des choix commerciaux et d'informations inconscients, et c'est une violation du code des consommateurs. Le différend est donc non seulement technique mais aussi légal: Deepseek en aurait mis en œuvre un Pratique commerciale incorrecteavec des effets potentiellement graves sur un public ignorant les limites du système. C'est un cas emblématique car il souligne comment, en plus de l'exactitude du modèle, il est également décisif architecture de la communication Des plateformes d'IA: la façon dont il informe (ou n'informe pas) l'utilisateur des risques exécutés. Une interface opaque peut amplifier l'effet des hallucinations et réduire le seuil de surveillance critique.