Hallucinations de l’IA : pourquoi les modèles de langage mentent encore et ce qui est fait pour y remédier

L’assurance de celui qui a confiance en ses erreurs

Au printemps 2023, un avocat new-yorkais a soumis un mémoire juridique contenant six citations de jurisprudence générées par ChatGPT. Aucune de ces affaires n’existait. Les citations étaient syntaxiquement parfaites — noms de tribunaux corrects, numéros de dossier plausibles, raisonnements juridiques réalistes — mais entièrement fabriquées. L’avocat, Steven Schwartz du cabinet Levidow, Levidow & Oberman, a été sanctionné par le juge P. Kevin Castel dans l’affaire Mata v. Avianca, Inc. — chaque avocat écopa d’une amende de 5 000 dollars et fut contraint de notifier chaque juge faussement cité. L’incident est devenu le symbole du mode de défaillance le plus dangereux de l’IA : l’hallucination.

Une hallucination se produit lorsqu’un grand modèle de langage génère une information fluide, assurée et fausse — non pas une faute de frappe ou une incertitude, mais un fait fabriqué présenté avec la même conviction qu’une vérité vérifiée. Le modèle ne « sait » pas qu’il hallucine. Il n’a aucun mécanisme interne pour distinguer ce qu’il a mémorisé de ses données d’entraînement, ce qu’il a inféré de manière plausible et ce qu’il a inventé de toutes pièces.

En 2026, malgré des investissements massifs dans les techniques d’atténuation, l’hallucination reste le plus grand obstacle au déploiement fiable de l’IA dans les domaines à enjeux élevés : santé, droit, finance, gouvernement et journalisme. Comprendre pourquoi les hallucinations se produisent — et quel est l’état de l’art en matière d’atténuation — est essentiel pour toute organisation déployant des LLM.

Pourquoi les LLM hallucinent-ils ? Le problème architectural fondamental

L’hallucination n’est pas un bug que l’on peut corriger. C’est une propriété émergente du fonctionnement des modèles de langage.

Un LLM est un moteur de prédiction du prochain token. Étant donné une séquence de tokens (mots, sous-mots), il prédit le prochain token statistiquement le plus probable en se basant sur les patterns appris de ses données d’entraînement. Il ne « consulte » pas de faits dans une base de données. Il ne « vérifie » pas les affirmations contre une source de vérité. Il génère du texte qui est statistiquement plausible étant donné le contexte, et la plausibilité statistique n’est pas synonyme d’exactitude factuelle.

Trois mécanismes spécifiques alimentent l’hallucination :

Les lacunes dans les données d’entraînement. Lorsqu’un modèle est interrogé sur un sujet faiblement représenté dans ses données d’entraînement — un précédent juridique rare, une découverte scientifique de niche, un événement récent — il comble la lacune par une confabulation plausible plutôt que d’admettre son ignorance. L’objectif d’entraînement du modèle (minimiser la perte de prédiction) pénalise le silence plus que la fabrication assurée.

Les artefacts de compression. Un modèle avec 70 milliards ou même 1 000 milliards de paramètres ne peut pas mémoriser l’internet. Il apprend des représentations statistiques compressées de ses données d’entraînement. Lorsqu’on lui demande de rappeler des faits spécifiques — dates exactes, chiffres précis, citations correctes — la compression introduit des erreurs, similairement à une image JPEG fortement compressée qui perd en détail.

La complaisance et la pression du suivi d’instructions. Les modèles affinés par apprentissage par renforcement à partir de feedback humain (RLHF) sont optimisés pour produire des réponses que les évaluateurs humains préfèrent. Les évaluateurs préfèrent généralement les réponses confiantes, détaillées et utiles plutôt que les réponses hésitantes, incertaines ou incomplètes. Cela crée une incitation pour les modèles à générer une réponse au ton définitif même quand la réponse correcte serait « Je ne suis pas sûr » ou « Je n’ai pas d’information fiable à ce sujet ».

L’ampleur du problème en 2026

Les taux d’hallucination se sont considérablement améliorés depuis 2023, mais ils restent significatifs pour le déploiement en entreprise :

Requêtes factuelles générales : Les modèles leaders (GPT-5, Claude Opus 4.6, Gemini 3.1 Pro) hallucinent sur environ 3 à 8 % des questions factuelles générales dans les évaluations contrôlées. Sur les benchmarks standardisés avec ancrage, les meilleurs modèles comme Gemini 2.0 Flash atteignent des taux aussi bas que 0,7-1,5 %. Cependant, les taux varient énormément selon le type de tâche : les questions juridiques affichent encore des taux d’hallucination de 6 %+ même pour les meilleurs modèles, et les tâches de raisonnement complexe peuvent produire des taux d’erreur de 30-50 %. L’amélioration par rapport à 2023 — lorsque GPT-3.5 affichait des taux d’hallucination proches de 40 % et GPT-4 environ 29 % — est substantielle mais inégale.

Génération longue : Les taux d’hallucination augmentent significativement dans les documents longs. Un rapport généré par l’IA de 2 000 mots peut contenir 2 à 5 erreurs factuelles invisibles sans relecture experte. Ces erreurs tendent à être les plus dangereuses : petites, spécifiques, plausibles et intégrées dans un texte par ailleurs exact.

Génération de citations et références : Malgré les améliorations, les modèles restent peu fiables pour générer des références bibliographiques exactes. Une analyse de GPTZero des soumissions à ICLR 2026 a trouvé plus de 50 citations hallucinées dans environ 300 articles scannés, tandis qu’un scan des articles acceptés à NeurIPS 2025 a trouvé plus de 100 références fabriquées sur 4 841 articles examinés. Séparément, l’étude HalluCitation (janvier 2026) a analysé 300 articles hallucinés trouvés dans les actes de conférences ACL de 2024-2025. Les taux de fabrication de citations ont considérablement baissé par rapport aux plus de 40 % observés en 2023, mais restent une préoccupation sérieuse pour l’usage académique et juridique.

Hallucination spécifique au domaine : Les modèles hallucinent à des taux plus élevés dans les domaines spécialisés où les données d’entraînement sont rares : conditions médicales rares, juridictions juridiques de niche, technologies émergentes et contextes linguistiques non-anglophones. Cela affecte de manière disproportionnée les utilisateurs dans les régions et langues sous-représentées dans les données d’entraînement — y compris l’arabe, qui reste significativement sous-représenté par rapport à l’anglais.

Techniques d’atténuation : l’état de l’art

Génération augmentée par la récupération (RAG)

Le RAG est la technique d’atténuation des hallucinations la plus largement déployée dans l’IA d’entreprise. Au lieu de se fier uniquement à la mémoire paramétrique du modèle, les systèmes RAG récupèrent des documents pertinents d’une base de connaissances vérifiée et les fournissent comme contexte pour la réponse du modèle. L’architecture fondamentale a été décrite par Lewis et al. (2020) à NeurIPS 2020.

L’architecture est : requête utilisateur → le système de récupération cherche dans un corpus documentaire vérifié → les k documents les plus pertinents sont injectés dans la fenêtre de contexte du modèle → le modèle génère une réponse ancrée dans les documents récupérés.

Le RAG réduit considérablement l’hallucination pour les questions auxquelles le corpus documentaire peut répondre. Les implémentations ont montré des réductions des taux d’hallucination de 40 à 70 %, certains déploiements en production rapportant des améliorations encore plus importantes — incluant un système d’entreprise qui a réduit les hallucinations de sources de 10 % à effectivement 0 % en utilisant l’API Citations de Anthropic. Cependant, le RAG introduit ses propres modes de défaillance.

Ancrage et attribution

Les systèmes d’ancrage exigent que le modèle cite ses sources explicitement — pas seulement générer une réponse, mais pointer vers le passage spécifique du document récupéré qui soutient chaque affirmation. L’API Gemini de Google supporte l’ancrage avec Google Search et la recherche web d’entreprise, tandis que l’API Citations de Claude d’Anthropic (lancée en janvier 2025) fournit une attribution au niveau du document.

L’attribution permet la vérification : un utilisateur (ou un système automatisé) peut vérifier si la source citée soutient réellement l’affirmation. Cela ne prévient pas l’hallucination, mais rend l’hallucination détectable — transformant une erreur invisible en une erreur vérifiable.

IA constitutionnelle et raffinement du RLHF

L’approche IA Constitutionnelle (CAI) d’Anthropic entraîne les modèles à s’auto-critiquer et réviser leurs propres sorties sur la base d’un ensemble de principes, incluant l’exactitude factuelle. Les modèles entraînés avec CAI présentent des taux d’hallucination plus faibles car ils sont plus susceptibles de nuancer les affirmations incertaines, de dire « Je ne sais pas », et de signaler quand ils opèrent en dehors de leurs connaissances fiables.

Le fine-tuning RLHF a également été raffiné pour récompenser l’incertitude honnête plutôt que la fabrication assurée. Les modèles de 2026 sont mesurablemente meilleurs en calibration — quand ils expriment une haute confiance, ils sont plus susceptibles d’être corrects.

Chaîne de pensée et auto-vérification

Inciter les modèles à raisonner étape par étape (prompting chaîne de pensée) puis à vérifier leur propre raisonnement réduit l’hallucination sur les tâches intensives en raisonnement.

Les pipelines d’auto-vérification vont plus loin : après que le modèle a généré une réponse, une seconde passe vérifie la réponse pour la cohérence factuelle, les contradictions internes et les affirmations non étayées. Cela ajoute de la latence et du coût mais réduit significativement les taux d’erreur.

Sortie structurée et génération contrainte

Pour les tâches où le format de sortie est bien défini (JSON, SQL, rapports structurés), les techniques de génération contrainte forcent le modèle à produire une sortie conforme à un schéma. Cela élimine une catégorie d’hallucination où les modèles inventent des valeurs de champs ou génèrent des sorties syntaxiquement invalides.

La réponse de l’industrie : l’infrastructure de confiance

Au-delà de l’atténuation technique, l’industrie de l’IA construit ce qu’on pourrait appeler une « infrastructure de confiance » — des garde-fous organisationnels et processuels autour des sorties de l’IA :

La revue humaine dans la boucle reste l’étalon-or pour les applications critiques. L’IA génère un brouillon ; un expert humain le révise.

Les pipelines automatisés de vérification des faits utilisent des bases de connaissances externes pour vérifier automatiquement les affirmations dans le texte généré par l’IA. Des outils comme FActScore fournissent une évaluation atomique granulaire de la précision factuelle.

Le scoring de confiance attribue un score de fiabilité à chaque affirmation dans une réponse IA, basé sur les métriques de certitude internes du modèle et la vérification externe.

Les pistes d’audit enregistrent le contexte complet de chaque génération IA — le prompt, les documents récupérés, la version du modèle et la sortie générée.

L’évaluation honnête : l’hallucination ne sera pas « résolue »

Il est important de le dire clairement : l’hallucination ne sera jamais complètement éliminée des modèles de langage tels qu’ils sont architecturés actuellement. La prédiction du prochain token avec des représentations compressées produira toujours quelques erreurs factuelles. L’objectif n’est pas zéro hallucination mais un taux d’hallucination suffisamment bas — et un taux de détection suffisamment élevé — pour que les systèmes d’IA puissent être fiables dans des limites définies.

Les modèles de 2026 sont considérablement plus fiables que ceux de 2023. Les pipelines RAG + attribution + auto-vérification peuvent pousser les taux d’hallucination en dessous de 1 % pour les cas d’usage bien définis avec des bases de connaissances vérifiées. Mais la longue traîne des cas limites, des requêtes rares et des entrées adversariales continuera de produire des défaillances.

Les organisations qui réussissent avec l’IA en 2026 sont celles qui conçoivent en tenant compte de la présence des hallucinations — avec des couches de vérification, des points de contrôle par revue humaine et des voies d’escalade claires — plutôt que celles qui supposent que les sorties de l’IA sont intrinsèquement dignes de confiance.

Sources

• Mata v. Avianca — Avocat sanctionné pour citations IA fabriquées
• GPTZero — Citations hallucinées dans les soumissions ICLR 2026
• HalluCitation — Analyse des hallucinations de citations dans les articles ACL
• Retrieval-Augmented Generation for Knowledge-Intensive NLP Tasks — Lewis et al.
• Constitutional AI: Harmlessness from AI Feedback — Anthropic
• Survey of Hallucination in Natural Language Generation — Ji et al.
• Google — Ancrage avec Google Search dans l’API Gemini
• Anthropic — API Claude Citations
• FActScore — Évaluation atomique granulaire de la précision factuelle