Comprenez ce que sont les hallucinations des LLM, pourquoi les grands modèles de langage inventent parfois des faits, des exemples réels, les risques et des méthodes pratiques pour les détecter et les réduire.
Les grands modèles de langage (LLM) sont des systèmes d’IA entraînés sur d’énormes collections de textes pour générer et transformer du langage : répondre à des questions, rédiger des e‑mails, résumer des documents, écrire du code, et plus encore. Ils se retrouvent désormais dans des moteurs de recherche, des outils bureautiques, le service client, les flux de travail des développeurs, et même des systèmes d’aide à la décision dans des domaines sensibles.
Au fur et à mesure que ces modèles s’intègrent aux outils quotidiens, leur fiabilité n’est plus une préoccupation théorique. Quand un LLM produit une réponse qui sonne précise et autoritaire mais qui est en réalité fausse, les gens ont tendance à lui faire confiance — d’autant plus si cela leur fait gagner du temps ou confirme ce qu’ils espéraient être vrai.
La communauté IA appelle souvent ces réponses confiantes, spécifiques mais incorrectes des hallucinations. Le terme met l’accent sur deux points :
Cette illusion est précisément ce qui rend les hallucinations des LLM si risquées. Un extrait de moteur de recherche qui fabrique une citation, un assistant de codage qui suggère une API inexistante, ou un chatbot médical qui énonce une posologie inventée « comme un fait » peuvent tous causer de graves dommages si les utilisateurs s’y fient.
Les LLM sont utilisés dans des contextes où les gens peuvent :
Pourtant, aucun modèle actuel n’est parfaitement exact ou véridique. Même les systèmes de pointe hallucinent, parfois sur des questions simples. Ce n’est pas un cas limite rare, mais un comportement fondamental de la génération. Comprendre cette limitation — et concevoir prompts, produits et politiques autour de celle‑ci — est essentiel pour utiliser les LLM de façon sûre et responsable, sans leur accorder une confiance excessive.
Les hallucinations des LLM sont des sorties fluides et confiantes, mais factuellement fausses ou entièrement inventées.
Plus précisément : une hallucination survient lorsqu’un grand modèle de langage génère un contenu non ancré dans la réalité ou dans les sources sur lesquelles il devrait s’appuyer, tout en le présentant comme vrai. Le modèle ne « ment » pas au sens humain ; il suit des motifs dans les données et finit par produire des détails fabriqués.
Il est utile de distinguer les hallucinations de l’incertitude ou de l’ignorance ordinaire :
Les deux proviennent du même processus de prédiction, mais les hallucinations sont dangereuses parce qu’elles paraissent fiables alors qu’elles sont incorrectes.
Elles ne se limitent pas à des explications textuelles. Elles peuvent prendre plusieurs formes, notamment :
Ce qui rend les hallucinations particulièrement sournoises, c’est que le langage, la mise en forme et la structure ressemblent souvent exactement à une production d’expert de haute qualité, ce qui les rend crédibles sauf vérification attentive.
Les LLM ne « pensent » pas ni ne consultent les faits. Ce sont des machines de motifs entraînées à continuer un texte de façon généralement plausible.
L’entraînement commence par d’énormes volumes de textes : livres, articles, code, sites web, et plus encore. Le modèle ne reçoit pas d’étiquettes du type « ceci est vrai » ou « ceci est faux ». Il voit des phrases avec une petite partie masquée et doit deviner les mots manquants. Par exemple :
"Paris est la capitale de ___"
Le modèle ajuste ses paramètres internes pour que ses prédictions se rapprochent du texte réel vu en entraînement. Cela se produit des milliards de fois dans divers contextes. Au fil du temps, le modèle internalise les régularités statistiques du langage et du monde telles qu’exprimées dans le texte.
Techniquement, le modèle prédit le token suivant (morceau de mot, mot complet, ou ponctuation) en fonction de tous les tokens précédents dans la conversation.
À chaque étape, il produit une distribution de probabilité sur tous les tokens possibles :
Un algorithme de décodage échantillonne ou choisit parmi cette distribution pour déterminer le token réel. En répétant l’opération token par token, on obtient des phrases puis des réponses complètes.
L’objectif clé est : correspondre aux types de textes vus durant l’entraînement. Il n’existe pas de mécanisme séparé qui vérifie les faits, consulte une base de données ou applique par défaut une logique formelle.
Ainsi, le modèle est optimisé pour produire des complétions qui ont l’air plausibles, pas pour garantir que ce qu’il dit soit correct, à jour ou vérifiable. Si les données d’entraînement contenaient souvent une idée reçue, le modèle peut la reproduire.
Parce que les LLM sont entraînés sur des jeux de données immenses, ils capturent très bien les motifs généraux : grammaire, gabarits de raisonnement, réponses typiques et associations entre concepts.
Mais ils ne conservent pas un catalogue précis et consultable des faits. Leur « savoir » est diffus dans des poids internes sous forme de tendances statistiques. C’est pourquoi ils peuvent générer un texte fluide et contextuel tout en inventant parfois des détails qui paraissent justes mais sont faux.
Les hallucinations ne sont pas des bugs aléatoires ; elles découlent directement de la construction et de l’entraînement des LLM.
Les modèles apprennent à partir d’énormes corpus textuels extraits du web, de livres, de code, et d’autres sources. Ces données présentent plusieurs problèmes :
Quand le modèle rencontre une question hors de ses régions de données fortes, il doit quand même prédire du texte : il génère donc des suppositions fluides.
L’objectif d’entraînement de base est :
Étant donné les tokens précédents, prédire le token suivant le plus probable dans la distribution d’entraînement.
Ceci optimise la plausibilité linguistique, pas la véracité factuelle. Si la suite la plus probable dans les données d’entraînement est une affirmation confiante mais fausse, le modèle est encouragé à la produire.
Par conséquent, le modèle apprend à émettre un texte qui sonne correct et bien étayé, même sans ancrage réel.
Lors de la génération, les algorithmes de décodage influencent la fréquence des hallucinations :
Le décodage n’ajoute jamais de connaissance ; il ne fait que façonner la manière d’explorer la distribution de probabilité existante. Toute faiblesse dans cette distribution peut être amplifiée en hallucination par un échantillonnage agressif.
Les modèles modernes sont souvent fine‑tunés avec des techniques comme la Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Des annotateurs récompensent les réponses utiles, sûres et polies.
Cela entraîne de nouvelles pressions :
L’alignement améliore grandement l’utilisabilité et la sécurité, mais peut involontairement encourager le « deviner avec confiance ». Cette tension entre utilité et incertitude calibrée est un moteur central des hallucinations.
Les hallucinations suivent souvent des motifs reconnaissables. Apprendre à repérer ces motifs aide à questionner les sorties et à poser de meilleures questions de suivi.
Un mode d’échec visible est la fabrication confiante :
Ces réponses sonnent souvent autoritaires, ce qui les rend particulièrement risquées si l’utilisateur ne vérifie pas.
Les LLM génèrent fréquemment :
/research/ ou /blog/) mais ne mènent nulle part ou vers des pages non pertinentes.Le modèle s’appuie sur la manière dont les citations et les liens apparaissent, sans consulter une base de données ou le web en direct.
Autre schéma : mélanger plusieurs sources en une seule :
Cela survient souvent quand les données d’entraînement contiennent de nombreuses histoires similaires ou des sujets qui se chevauchent.
Les LLM hallucinent aussi le comment ou le pourquoi :
Parce que le texte est fluide et cohérent, ces hallucinations de raisonnement peuvent être plus difficiles à détecter qu’un simple fait erroné.
Les modèles plus grands et meilleurs hallucinent moins souvent — mais ils continuent, parfois de manière plus convaincante. Les raisons sont en grande partie liées à la façon dont les LLM sont conçus et entraînés.
L’augmentation de la taille du modèle, des données et de l’entraînement améliore généralement les scores, la fluidité et la précision factuelle. Mais l’objectif central reste prédire le token suivant donné le contexte, pas vérifier ce qui est vrai dans le monde.
Ainsi, un modèle plus grand :
Ces forces peuvent rendre des réponses erronées encore plus crédibles : le modèle est meilleur pour avoir l’air juste que pour savoir quand il a tort.
Les LLM internalisent des régularités statistiques comme « comment Wikipédia sonne » ou « à quoi ressemble une citation scientifique ». Lorsqu’on leur pose quelque chose de nouveau ou légèrement hors de leur expérience, ils ont tendance à :
Cette sur‑généralisation est ce qui les rend puissants pour la rédaction et le brainstorming — mais aussi ce qui provoque des hallucinations lorsque la réalité diffère du motif appris.
La plupart des modèles de base sont mal calibrés : la probabilité qu’ils attribuent à une réponse ne reflète pas fidèlement si elle est vraie.
Un modèle peut choisir une continuation à haute probabilité parce qu’elle s’accorde au style et au dialogue, pas parce qu’il a de fortes preuves. Sans mécanismes explicites pour dire « je ne sais pas » ou vérifier des assertions via des outils et des données, une confiance élevée signifie souvent « conforme au motif » et non « factuellement correcte ».
Les modèles sont entraînés sur des mélanges massifs et hétérogènes de textes. Votre prompt peut différer de tout ce que le modèle a réellement « vu » en distribution :
Quand le prompt s’éloigne des motifs familiers, le modèle doit quand même produire une réponse. Faute de correspondances exactes, il improvise à partir des motifs les plus proches. Cette improvisation paraît fluide mais peut être entièrement fabriquée.
En bref, à mesure que les modèles s’améliorent, les hallucinations ne disparaissent pas — elles deviennent plus rares mais aussi plus raffinées, d’où l’importance de les détecter et de les gérer attentivement.
Les hallucinations des LLM ne sont pas que des curiosités techniques ; elles ont des conséquences directes pour les personnes et les organisations.
Même des requêtes simples et sans enjeu apparent peuvent induire en erreur les utilisateurs :
Ces erreurs sont souvent livrées d’un ton calme et autoritaire, ce qui les rend faciles à croire, surtout pour des non‑experts.
Les enjeux montent en puissance dans les secteurs régulés ou critiques :
Pour les entreprises, les hallucinations peuvent déclencher une réaction en chaîne :
Les organisations qui déploient des LLM doivent traiter les hallucinations comme un risque central et concevoir workflows, avertissements, supervision et surveillance en supposant que des réponses détaillées et confiantes peuvent être fausses.
Les détecter est plus difficile qu’il n’y paraît : un modèle peut sonner convaincant tout en étant complètement faux. Mesurer cela de façon fiable et à l’échelle reste un problème de recherche ouvert plutôt qu’un problème résolu.
Les hallucinations dépendent du contexte : une phrase peut être correcte dans une situation et fausse dans une autre. Les modèles inventent des sources plausibles, mêlent vrai et faux, et paraphrasent des faits d’une façon difficile à comparer à une vérité de référence.
De plus :
Ainsi, la détection entièrement automatique est imparfaite et souvent combinée à une revue humaine.
Benchmarks. Les chercheurs utilisent des jeux de données curés avec questions et réponses connues (QA, fact‑checking). Les modèles sont notés sur la correspondance exacte, la similarité ou des labels de correction. Ces benchmarks servent à comparer des modèles, mais ils correspondent rarement exactement à votre cas d’usage.
Revue humaine. Des experts en la matière labellisent les sorties comme correctes, partiellement correctes ou incorrectes. C’est encore la référence, surtout en médecine, droit et finance.
Contrôles échantillonnés. Les équipes examinent un échantillon des sorties — aléatoirement ou ciblant des prompts à haut risque (ex. conseils médicaux). Cela révèle des modes d’échec que les benchmarks manquent.
Pour aller au‑delà du binaire « correct/incorrect », on utilise souvent des scores de factualité — des notes numériques mesurant l’alignement d’une réponse avec des preuves fiables.
Deux approches courantes :
Les outils modernes s’appuient de plus en plus sur des sources externes pour attraper les hallucinations :
En production, les équipes combinent souvent ces outils avec des règles métier : signaler les réponses sans citation, en contradiction avec les enregistrements internes, ou échouant des contrôles automatiques, puis les acheminer vers des réviseurs humains quand les enjeux sont élevés.
Même sans modifier le modèle, la façon de poser les questions et de traiter les réponses peut réduire drastiquement les hallucinations.
Des invites vagues invitent le modèle à deviner. Vous obtiendrez des réponses plus fiables si vous :
Poussez le modèle à montrer son travail plutôt que de délivrer une réponse polie :
Lisez ensuite le raisonnement de manière critique. Si les étapes semblent fragiles ou contradictoires, considérez la conclusion comme peu fiable.
Pour tout ce qui compte :
Si vous ne pouvez pas vérifier indépendamment un point, traitez‑le comme une hypothèse, pas comme un fait.
Les LLM sont meilleurs pour le brainstorming et la rédaction que comme autorités finales. Évitez de les utiliser comme décideurs principaux pour :
Dans ces domaines, utilisez le modèle (si nécessaire) pour cadrer les questions ou générer des options, et laissez des humains qualifiés et des sources vérifiées prendre la décision finale.
On ne peut pas éliminer totalement les hallucinations, mais on peut réduire fortement leur fréquence et leur gravité. Les stratégies les plus efficaces regroupent : ancrer les modèles sur des données fiables, contraindre leurs sorties, façonner leur apprentissage et surveiller en continu leur comportement.
La RAG couple un LLM avec une couche de recherche ou de base de données. Au lieu de compter uniquement sur ses paramètres internes, le modèle récupère d’abord des documents pertinents puis génère une réponse basée sur ces preuves.
Un pipeline RAG type :
Les bonnes pratiques RAG :
La RAG ne supprime pas les hallucinations mais limite l’espace d’erreurs plausibles et facilite leur détection.
Un autre levier est de restreindre ce que le modèle peut dire ou faire.
Appels d’outils et d’API. Plutôt que de laisser le LLM inventer des faits, les développeurs lui fournissent des outils :
Le travail du modèle devient : décider quel outil appeler et comment, puis expliquer le résultat. La responsabilité factuelle bascule des paramètres du modèle vers des systèmes externes.
Sorties guidées par schéma. Pour les tâches structurées, on impose des formats via :
Le modèle doit produire des sorties validables, ce qui réduit le hors‑sujet et rend plus difficile la fabrication de champs non soutenus. Par exemple, un bot support pourrait être obligé de retourner :
{
"intent": "refund_request",
"confidence": 0.83,
"needs_handoff": true
}
Des couches de validation peuvent rejeter des sorties mal formées ou manifestement contradictoires et demander une régénération.
Les hallucinations dépendent aussi fortement des données d’entraînement et du guidage en production.
Curation des datasets. Réduire les hallucinations en :
Objectifs d’entraînement et fine‑tuning. Au‑delà de la prédiction du token, l’instruction‑tuning et l’alignement peuvent :
Messages système et politiques. Au moment de l’exécution, des messages système posent des garde‑fous tels que :
Les prompts système ne peuvent pas annuler le comportement de base du modèle, mais ils modifient sensiblement ses tendances par défaut.
La mitigation est un processus continu, pas une configuration unique.
Monitoring. Les équipes journalisent prompts, sorties et interactions utilisateur pour :
Boucles de feedback. Les réviseurs humains et les utilisateurs peuvent signaler les réponses incorrectes. Ces exemples alimentent :
Garde‑fous et couches de politique. Des couches séparées peuvent :
La combinaison d’ancrage, de contraintes, d’un entraînement réfléchi et d’un monitoring continu donne des systèmes qui hallucinent moins souvent, signalisent mieux l’incertitude et sont plus faciles à faire confiance en production.
Les LLM sont mieux compris comme des assistants probabilistes : ils génèrent des continuations de texte probables, pas des vérités garanties. Les progrès futurs réduiront les hallucinations, mais ne les supprimeront pas entièrement. Fixer les bonnes attentes est crucial pour un usage sûr et efficace.
Plusieurs directions techniques devraient réduire les hallucinations :
Ces avancées rendront les hallucinations plus rares, plus faciles à détecter et moins nuisibles — mais pas impossibles.
Certains défis resteront persistants :
Parce que les LLM fonctionnent statistiquement, ils auront toujours un taux d’erreur non nul, surtout hors distribution.
Un déploiement responsable exige une communication claire :
L’avenir apportera des modèles plus fiables et de meilleurs garde‑fous, mais le besoin de scepticisme, de supervision et d’intégration réfléchie aux processus réels restera permanent.
Une hallucination d’un LLM est une réponse qui paraît fluide et sûre mais qui est factuellement incorrecte ou entièrement inventée.
Les traits clés sont :
Le modèle ne « ment » pas intentionnellement — il suit des motifs appris dans ses données d’entraînement et produit parfois des détails fabriqués qui paraissent plausibles.
Les hallucinations découlent directement de la manière dont les LLM sont entraînés et utilisés :
Les hallucinations diffèrent de l’erreur ou de l’incertitude ordinaire par leur expression :
Les deux viennent du même processus de prédiction, mais les hallucinations sont plus risquées parce qu’elles semblent fiables alors qu’elles sont incorrectes.
Les hallucinations sont les plus dangereuses lorsque :
Dans ces domaines, les hallucinations peuvent causer des dommages réels, allant de mauvaises décisions à des violations légales ou réglementaires.
Vous ne pouvez pas éliminer complètement les hallucinations, mais vous pouvez réduire le risque :
Les développeurs peuvent combiner plusieurs stratégies :
Non. La RAG réduit significativement de nombreux types d’hallucinations mais ne les élimine pas complètement.
La RAG aide en :
Cependant, le modèle peut toujours :
La détection combine généralement des vérifications automatisées et la revue humaine :
Oui. Les modèles plus grands et plus récents hallucinent généralement moins souvent, mais ils le font encore — et souvent de manière plus polie.
Avec l’échelle, les modèles :
Parce qu’ils paraissent plus experts, leurs erreurs peuvent être . Les améliorations réduisent la fréquence, pas la possibilité fondamentale de fabrication confiante.
Évitez d’utiliser les LLM comme décisionnaires principaux quand une erreur peut causer un dommage sérieux. En particulier, ne vous fiez pas uniquement à eux pour :
Dans ces domaines, vous pouvez éventuellement utiliser les LLM pour brainstormer, générer des brouillons ou cadrer des questions, mais laissez toujours des experts qualifiés et des données vérifiées prendre et revoir les décisions finales.
Une hallucination est une sortie fluide et confiante mais erronée ou inventée.
Les formes courantes incluent :
Plusieurs directions techniques devraient réduire progressivement les hallucinations :
Certains défis resteront difficiles :
Les LLM étant probabilistes, ils auront toujours un taux d’échec non nul, surtout hors distribution d’entraînement.
Ces facteurs rendent le « deviner avec confiance » un comportement naturel, pas un bug rare.
Ces mesures ne suppriment pas les hallucinations mais les rendent plus rares, plus visibles et moins dommageables.
La RAG doit donc être combinée à des validations, du monitoring et à une communication claire sur ses limites.
Aucune méthode unique n’est parfaite ; une évaluation en couches fonctionne le mieux.
Ce qui rend ces hallucinations dangereuses, c’est leur apparence professionnelle et cohérente qui incite à la confiance sans vérification.
Ces avancées rendront les hallucinations plus rares et plus faciles à détecter, mais pas impossibles.