Risques

Hallucination : quand une IA affirme quelque chose de faux, avec aplomb

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Une hallucination est une affirmation fausse produite par un modèle de langage avec la même assurance qu'une affirmation exacte. Elle ne relève pas d'un bug mais du fonctionnement même d'un système qui produit la suite de mots la plus plausible, pas la plus vraie. Pour une entreprise, le risque n'est pas théorique : horaires inventés, prestation attribuée à tort, confusion avec un homonyme.

Aussi appelé : hallucination IA, confabulation.

Pourquoi un modèle affirme sans savoir

Un modèle de langage n'a pas de mécanisme interne qui distingue « je sais » de « je devine ». Il produit la continuation la plus vraisemblable compte tenu du contexte. Quand l'information manque, la continuation la plus vraisemblable reste une phrase bien formée et assurée — pas un aveu d'ignorance.

Le phénomène s'aggrave sur ce qui est rare et précis : une petite entreprise, un praticien, une référence locale. Plus la matière est mince, plus le modèle comble.

Les formes qui touchent les entreprises

  • Le comblement de vide. Horaires, tarifs, délais ou prestations plausibles mais inventés, faute de source.
  • La confusion d'entités. Deux structures au nom voisin fusionnées en une, avec les avis de l'une attribués à l'autre.
  • L'attribution erronée. Une prestation, une certification ou un incident rattachés à la mauvaise société.
  • La source fantôme. Un lien ou une référence qui n'existe pas, produit parce qu'il ressemble à ce qui devrait exister.

Ce qui protège, vraiment

La protection n'est pas juridique en premier lieu, elle est informationnelle : ne pas laisser de vide. Une information publiée noir sur blanc, au même libellé, sur le site, les fiches et les annuaires, laisse peu de place au comblement. Une entité correctement désambiguïsée protège de la fusion. Et un suivi régulier des réponses permet de repérer une erreur avant qu'elle ne circule.

FAQ Questions fréquentes

Peut-on faire corriger une information fausse sur son entreprise ?
Il n'existe pas de bouton de correction universel. La voie efficace consiste à supprimer l'ambiguïté à la source — publier l'information exacte, de façon vérifiable, au même libellé partout — et à utiliser les canaux de signalement que certains fournisseurs mettent à disposition.
Le RAG supprime-t-il les hallucinations ?
Il les réduit sans les supprimer. Un modèle peut récupérer une source exacte et la résumer de travers, ou trancher arbitrairement entre deux sources qui se contredisent.

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