Les hallucinations de l'IA créent des risques concrets pour les entreprises
Nous savons tous désormais ce qu'est une hallucination IA, du moins en général : un résultat qui semble correct, mais qui ne l'est pas en réalité. Elles peuvent être amusantes, comme lorsque le chatbot Bard (aujourd'hui Gemini) de Google a affirmé avec assurance, lors d'une vidéo promotionnelle et d'une démonstration en direct, que le télescope spatial James Webb avait pris la première photo d'une exoplanète, un fait qu'il avait tout simplement inventé, puisque la première image de ce type avait en réalité été prise par un autre télescope des années auparavant. Cela n'a pas beaucoup amusé la direction et les actionnaires de Google : la société mère de Google, Alphabet, a perdu environ 100 milliards de dollars en capitalisation boursière, son action ayant chuté de 8 à 9 % immédiatement après la démonstration.
Il ne s'agit pas de simples problèmes techniques, mais bien de failles dans la fiabilité de l'IA. Des études indiquent que certains des modèles d'IA les plus récents et les plus puissants génèrent davantage d'erreurs, et non moins, même si leur fluidité et leurs capacités s'améliorent.1 Pour les entreprises et la société, les dangers et les conséquences des hallucinations de l'IA sont de plus en plus évidents dans les incidents du monde réel, qu'il s'agisse d'erreurs embarrassantes de chatbot ou de responsabilités juridiques coûteuses.
Les entreprises accordent davantage d'attention aux hallucinations et aux dommages qu'elles peuvent causer à l'entreprise.
Que sont les hallucinations de l'IA ?
En termes simples, une hallucination IA se produit lorsqu'un modèle d'IA produit des informations qui semblent plausibles mais qui sont fausses ou qui ne sont pas fondées sur la réalité. La métaphore de l'« hallucination » est appropriée car, tout comme une personne qui voit quelque chose qui n'existe pas, l'IA perçoit des modèles ou des réponses qui n'existent pas dans la réalité.
Pourquoi ces hallucinations se produisent-elles ? C'est parce que les modèles d'IA générative sont conçus pour prédire des résultats plausibles plutôt que pour vérifier la véracité. Un LLM génère du texte en prédisant statistiquement le mot ou la phrase suivante sur la base de modèles appris à partir d'une vaste base de données d'entraînement. Ce processus optimise la fluidité (la réponse semble correcte et est bien rédigée) et la pertinence par rapport à la question posée, et non la précision. Comme l'explique un ingénieur en IA, l'objectif principal du modèle est de poursuivre la séquence de mots d'une manière qui semble correcte, « que le résultat corresponde ou non à la réalité ou au contexte de la question ».2
Ainsi, si le modèle n'a pas appris la bonne réponse ou si la question dépasse ses connaissances, il improvisera souvent, assemblant des bribes d'informations qui semblent crédibles, mais qui peuvent être complètement fausses. L'énorme volume de données d'entraînement (dont une grande partie est constituée de contenus Internet non vérifiés) signifie également que le modèle a absorbé d'innombrables inexactitudes et biais, qu'il peut régurgiter ou recombiner pour créer de nouvelles faussetés. L'IA actuelle ne dispose pas d'un mécanisme intégré de vérification des faits : elle n'a aucune compréhension fondée de la vérité par opposition à la fiction.
Même si elle n'était formée qu'à partir d'informations exactes, une IA peut toujours recombiner des faits de manière incorrecte en raison de la nature probabiliste de sa génération de texte. Au lieu de vraiment comprendre les informations, les systèmes d'IA digèrent statistiquement de grandes quantités de texte et recombinent les mots en fonction des modèles appris à partir des données d'entraînement, sans tenir compte du contexte ou des faits. Cette génération « aveugle à la connaissance » explique pourquoi les résultats de l'IA peuvent sembler fiables tout en étant complètement erronés, prenant les utilisateurs au dépourvu.
Pourquoi et comment les hallucinations de l'IA peuvent coûter cher aux entreprises
Lorsque les systèmes d'IA produisent des informations erronées, les conséquences peuvent aller d'un léger désagrément à un préjudice grave. Ce qui rend ces résultats erronés particulièrement dangereux, c'est qu'ils sont souvent présentés de manière très convaincante et cohérente, ce qui rend difficile pour les utilisateurs de distinguer la réalité de la fiction.
Érosion de la confiance et de la réputation de la marque. Les hallucinations de l'IA peuvent gravement nuire à la confiance dans une entreprise et ses produits et services. Les clients font rarement la distinction entre « l'IA a fait une erreur » et « votre entreprise m'a donné de fausses informations ». Dans les deux cas, la crédibilité de l'entreprise est en jeu. Une seule erreur très médiatisée peut briser une confiance durement acquise. L'incident Google Bard mentionné ci-dessus montre comment les hallucinations publiques peuvent se traduire par des coûts financiers et réputationnels énormes. Les dirigeants soulignent que si un service alimenté par l'IA donne ne serait-ce qu'un seul conseil erroné ou une fausse citation, des années de confiance des clients peuvent s'évaporer instantanément. Dans un cas, le chatbot d'une compagnie aérienne a fourni des informations incorrectes sur la politique de la compagnie. Lorsque la vérité a été révélée, l'entreprise a dû faire face à des conséquences juridiques et a dû désactiver le bot, ce qui a nui à la confiance des clients.3 La défense (devant les tribunaux et l'opinion publique) selon laquelle c'était la faute de l'IA n'a pas fonctionné.
Les hallucinations sont pires que les erreurs humaines. Une erreur commise par l'IA peut être plus préjudiciable qu'une erreur humaine. Les consommateurs trouvent généralement les erreurs humaines plus compréhensibles et plus pardonnables que celles générées par l'IA, car ils compatissent avec la faillibilité humaine et attendent une plus grande précision de la part des systèmes d'IA. Les hallucinations de l'IA semblent arbitraires, manquent de responsabilité et d'empathie, et diminuent le sentiment de contrôle des consommateurs, amplifiant leur frustration et érodant leur confiance. En fin de compte, l'idée qu'une entreprise s'appuie sur une IA défaillante est plus dérangeante pour les consommateurs que la faillibilité de ses employés.
Désinformation et mauvaises décisions. Les résultats erronés peuvent conduire les employés et leurs entreprises à prendre de mauvaises décisions ayant des conséquences réelles. Prenons l'exemple d'un scénario dans le domaine des services financiers. Si un assistant IA fournit un taux d'intérêt obsolète ou une évaluation des risques mal calculée, un client ou un banquier agissant sur la base de ces informations erronées pourrait perdre de l'argent ou enfreindre les règles de conformité.
Dans le secteur public, un exemple frappant s'est produit à New York, où un chatbot municipal destiné à aider les citoyens a donné des conseils erronés et en fait illégaux : il suggérait des actions qui enfreignaient involontairement les lois municipales et fédérales. Si les utilisateurs avaient suivi ces conseils (sur des sujets allant de la sécurité alimentaire à la santé publique), ils auraient pu se voir infliger des amendes ou d'autres sanctions.4
Pertes financières et coûts cachés. Le coût direct d'une hallucination de l'IA peut être considérable. Dans l'incident aérien mentionné ci-dessus, outre le remboursement lui-même, la compagnie aérienne a dû supporter des frais juridiques, une mauvaise presse et une atteinte à sa réputation auprès de ses clients. Si un chatbot donnait des conseils d'investissement erronés ou des directives de conformité incorrectes, les répercussions financières pourraient être encore plus importantes.
Outre ces pertes directes, les hallucinations entraînent des coûts cachés. Chaque fois qu'une IA produit une erreur, les humains doivent la détecter et la corriger. Par exemple, les développeurs de logiciels qui utilisent une IA de génération de code ont constaté que le code halluciné (bogues, API erronées, etc.) peut annuler les gains de productivité : ils passent plus de temps à déboguer le code écrit par l'IA, parfois plus que s'ils l'avaient écrit eux-mêmes. Les entreprises doivent également investir dans des mécanismes de contrôle (révision humaine, tests, etc.), payant en fait une « taxe » sur les résultats de l'IA pour en garantir la qualité. Toutes ces charges supplémentaires signifient que si les hallucinations sont fréquentes, les gains d'efficacité supposés de l'IA sont réduits, voire inversés.
Responsabilité juridique et risques liés à la conformité. Lorsque les systèmes d'IA fournissent des informations erronées dans des domaines réglementés ou à haut risque, cela peut entraîner des poursuites judiciaires pour les organisations. Les avocats ne sont en aucun cas à l'abri.
Le site web« AI Hallucination Cases Database », géré par le juriste Damien Charlotin, répertorie un nombre croissant de décisions judiciaires mettant en évidence des cas de contenu juridique halluciné généré par l'IA, notamment des citations inventées, des citations erronées et des précédents déformés.5 Selon une mise à jour récente, la base de données répertorie plus de 200 cas dans le monde, dont plus de 125 rien qu'aux États-Unis.6 De tels épisodes peuvent constituer une faute professionnelle et ont déjà donné lieu à des sanctions réelles.
Au-delà des tribunaux, la diffamation et la désinformation générées par l'IA constituent un problème croissant en matière de responsabilité. ChatGPT a notamment fabriqué de toutes pièces une fausse accusation de corruption à l'encontre d'un maire australien, ce qui a failli déclencher un procès en diffamation contre son créateur, OpenAI. (Dans cette affaire, le maire était en réalité un lanceur d'alerte, et non un coupable.)7
Les régulateurs sont pleinement conscients de ces risques, et les organisations peuvent faire l'objet de mesures réglementaires si des erreurs liées à l'IA causent un préjudice aux consommateurs. Au minimum, les entreprises s'exposent à des poursuites judiciaires, des sanctions ou des pénalités réglementaires lorsque quelqu'un se fie à des résultats fournis par l'IA qui s'avèrent faux et préjudiciables. Le principe juridique est clair : si votre IA agit en tant qu'agent de votre entreprise, vous êtes susceptible d'être tenu responsable de ce qu'elle communique aux gens.
Risques liés à la sécurité et aux blessures corporelles. Si un système d'IA chargé de contrôler des processus physiques, tels que la navigation autonome de véhicules, le pilotage de drones ou la chirurgie robotique, hallucine de faux signaux ou interprète de manière erronée les données des capteurs, cela peut entraîner des accidents graves, des blessures physiques, voire des décès. Bien que de tels incidents soient rares, car l'IA entièrement générative n'est pas largement déployée dans les domaines critiques pour la sécurité, le risque de conséquences catastrophiques reste important. Une IA d'assistance à la clientèle pourrait générer des conseils erronés, incitant les utilisateurs à prendre des mesures dangereuses, telles que la mauvaise utilisation de machines dangereuses, le mélange inapproprié de produits chimiques dangereux ou la tentative de réparations dangereuses. De même, des assistants de santé alimentés par l'IA qui génèrent des conseils médicaux ou des posologies erronés pourraient entraîner directement des blessures ou le décès de patients.
Impact sur l'avenir de l'utilisation de l'IA
Prudence dans l'adoption. De nombreuses organisations restent prudentes quant à l'intégration de l'IA dans leurs processus critiques tant que le problème des hallucinations n'est pas mieux maîtrisé. Des enquêtes menées dans des secteurs tels que la finance montrent que les préoccupations liées à la précision et à l'intégrité des données figurent parmi les principaux obstacles à l'adoption de l'IA. Les dirigeants savent qu'une seule erreur de l'IA dans un contexte à haut risque (par exemple, fournir des informations de conformité erronées ou communiquer des données incorrectes à un client) pourrait avoir des conséquences désastreuses. Ainsi, nous pouvons nous attendre à ce que l'IA soit bientôt utilisée de manière limitée ou sous étroite surveillance pour les tâches critiques.
Dans le domaine de la santé, les suggestions diagnostiques issues de l'IA devront probablement être validées par un professionnel de santé plutôt que d'être entièrement automatisées. Cette pratique nécessaire, qui consiste à « garder l'humain dans la boucle », reflète une prise de conscience générale : tant que l'IA ne sera pas capable d'effectuer une tâche particulière de manière fiable, sans hallucinations, l'automatisation complète restera risquée. Le revers de la médaille est que les organisations qui adoptent l'IA doivent prévoir dans leur budget des coûts de supervision continus, ce qui pourrait ralentir les gains d'efficacité liés à l'IA.
Confiance et acceptation par les utilisateurs. La persistance des hallucinations menace de saper la confiance du public dans l'IA à un moment critique. Si les clients et les utilisateurs en viennent à considérer les résultats de l'IA comme peu fiables, ils seront moins enclins à utiliser ces outils pour des questions importantes. Après avoir fait l'expérience de chatbots donnant des réponses erronées ou étranges, les utilisateurs reviennent souvent aux moteurs de recherche traditionnels ou à des conseillers humains pour obtenir des informations fiables. La prise de conscience des hallucinations a suscité un comportement positif chez certains groupes d'utilisateurs : des études indiquent que le fait de savoir qu'une IA peut se tromper incite les utilisateurs à vérifier les informations avec plus de diligence, ce qui est une bonne compétence numérique à développer.8
Course technique à la fiabilité. Les hallucinations ont déclenché d'intenses efforts de recherche et développement, qui s'apparentent essentiellement à une course à l'armement visant à rendre l'IA plus « véridique » et plus proche de la réalité. Les principaux laboratoires d'IA explorent diverses techniques : apprentissage par renforcement à partir des commentaires humains (pour pénaliser les résultats erronés), intégration de la récupération de connaissances en temps réel, architectures améliorées qui « savent quand elles ne savent pas », etc. Sam Altman, PDG d'OpenAI, s'est montré optimiste quant aux progrès à venir, prédisant que le problème serait « bien, bien meilleur » d'ici un an ou deux, au point que nous n'en parlerions peut-être plus autant.
Environnement réglementaire et juridique. La prévalence des hallucinations de l'IA attire notamment l'attention des législateurs et des régulateurs, ce qui influencera la manière dont l'IA pourra être utilisée. Nous voyons déjà apparaître des exigences et des propositions dans les lois américaines et ailleurs qui imposent la transparence dans les contenus générés par l'IA (afin d'empêcher la propagation de fausses informations alimentées par l'IA). À l'avenir, les entreprises seront probablement amenées à mettre en place des mesures de protection spécifiques (sous peine d'engager leur responsabilité).
Tout cela façonne les stratégies des entreprises : celles-ci doivent se doter de cadres de conformité pour l'IA, tout comme elles le font pour la confidentialité des données ou la cybersécurité. Les hallucinations obligent à faire évoluer la gouvernance de l'IA. Les entreprises qui gèrent bien les risques, grâce à des politiques, des technologies et des formations, pourront exploiter l'IA plus librement, tandis que celles qui ne le font pas seront prises au dépourvu par des incidents ou mises à l'écart par les régulateurs et la méfiance du public.
Gérer et atténuer les risques d'hallucinations
1. Partir du principe qu'il y a erreur jusqu'à preuve du contraire. Les entreprises doivent cultiver l'idée que la fluidité (une réponse IA bien rédigée et qui sonne bien) n'est pas synonyme d'exactitude. Les employés doivent considérer chaque résultat IA comme potentiellement incorrect tant qu'il n'a pas été vérifié. Ce principe doit être intégré à la culture d'entreprise et à la formation. Par défaut, les utilisateurs d'IA doivent toujours vérifier les faits critiques fournis par l'IA, tout comme nous vérifierions une réponse ou une analyse surprenante ou importante fournie par un employé junior humain.
2. Mettre en place une supervision humaine. La révision et la validation humaines constituent le rempart le plus fiable contre les hallucinations de l'IA. Les entreprises qui déploient des chatbots ou des générateurs de contenu basés sur l'IA doivent s'assurer que, pour tout résultat destiné aux clients ou présentant un enjeu important, une personne qualifiée soit impliquée en amont ou effectue un suivi étroit après coup. Par exemple, en mettant l'accent sur le terme « qualifié », un projet de contrat juridique rédigé par une IA doit être révisé par un avocat expérimenté. Un agent de service client IA peut traiter de manière autonome les questions fréquentes simples, mais doit passer le relais à un agent humain pour tout ce qui dépasse un seuil de risque faible.
3. Utilisez des sources de données vérifiées et récupérées. Une solution technique qui s'est avérée efficace est la génération augmentée par la récupération (RAG), qui consiste essentiellement à connecter le modèle d'IA à une source fiable. Au lieu de s'appuyer uniquement sur les connaissances internes acquises par l'IA (qui peuvent être basées sur des données génériques, incomplètes et/ou obsolètes), le système est conçu pour extraire les informations pertinentes à partir de bases de données ou de documents fiables et les intégrer dans sa réponse. Par exemple, il est désormais courant pour les entreprises d'équiper les chatbots destinés aux employés afin qu'ils puissent extraire les détails des politiques à partir de la base de données officielle des politiques lorsqu'ils répondent à des questions, ce qui garantit qu'ils citent le texte réel de la politique plutôt qu'un résumé éventuellement erroné issu de leurs connaissances générales.
De même, une IA pourrait être configurée pour récupérer les dernières données tarifaires ou directives médicales à partir d'un référentiel vérifié lorsque ces sujets sont abordés. En fondant ses réponses sur des données actualisées et vérifiées, l'IA est beaucoup moins susceptible de faire des erreurs. De nombreuses plateformes d'IA d'entreprise proposent désormais des plugins ou une architecture pour les questions-réponses basées sur la récupération. Les organisations doivent utiliser des modèles spécifiques à leur domaine lorsque la précision est primordiale : un modèle plus petit, entraîné uniquement sur des données faisant autorité dans votre domaine, peut être plus fiable qu'un grand modèle général qui risque de s'éloigner du sujet.
4. Résoudre le problème des « flagorneurs ». Les entreprises doivent mettre en place des garde-fous afin de maintenir les systèmes d'IA dans des limites sûres et précises. Ces garde-fous peuvent inclure des filtres d'entrée, des règles de sortie et des contraintes contextuelles. Les premiers modèles d'IA générative LLM ont été entraînés à fournir une réponse à presque n'importe quel « coût ». Plus récemment, les modèles ont été entraînés à empêcher l'IA de répondre à des questions qui devraient être hors de son champ d'application (en répondant à la place « Je suis désolé, je ne peux pas vous aider »), afin d'éviter qu'elle ne fasse des suppositions et ne se mette à halluciner. Cela permet de résoudre le problème des « flagorneurs IA », c'est-à-dire les modèles qui ont tendance à produire des réponses visant à satisfaire ou à correspondre aux attentes de l'utilisateur, même si ces réponses sont incorrectes ou trompeuses.
5. Utilisez des vérificateurs de faits automatisés. Certaines solutions analysent les résultats de l'IA par rapport à une base de connaissances et signalent ou bloquent les réponses qui introduisent des faits introuvables dans les sources (identifiant ainsi les contenus non fondés). Techniquement, le fait de régler le modèle sur une « température » plus basse (c'est-à-dire de le rendre moins aléatoire) peut également le contraindre à s'en tenir à des formulations plus sûres et plus prévisibles, réduisant ainsi les fioritures créatives qui pourraient être incorrectes.
Certaines solutions analysent les résultats de l'IA par rapport à une base de connaissances et signalent ou bloquent les réponses qui introduisent des faits introuvables dans les sources (identifiant ainsi les contenus non fondés). Techniquement, régler le modèle sur une « température » plus basse (c'est-à-dire le rendre moins aléatoire) peut également le forcer à s'en tenir à des formulations plus sûres et plus prévisibles, réduisant ainsi les fioritures créatives qui pourraient être incorrectes. Cependant, n'oubliez pas la friction inhérente entre l'objectif initial de former l'IA à produire des réponses engageantes, humaines et créatives, et la nécessité de s'assurer qu'elle reste strictement factuelle et fiable. Les efforts visant à minimiser les hallucinations impliquent souvent de sacrifier une partie de la fluidité conversationnelle et des qualités inventives qui font que l'IA semble moins robotique.
6. Éduquer et alerter les utilisateurs. La transparence envers les utilisateurs finaux est importante pour gérer les risques d'hallucinations. Si les employés savent que la réponse d'une IA peut être incorrecte, ils peuvent l'aborder avec plus de prudence. Les entreprises doivent fournir des avertissements ou des indications contextuelles dans les interfaces IA, par exemple un message tel que « Cette réponse a été générée par une IA et peut ne pas être exacte à 100 %. Veuillez vérifier les informations critiques. »
Au-delà des clauses de non-responsabilité, il est important de sensibiliser les utilisateurs. Les entreprises doivent former leurs employés (et même leurs clients, à l'aide de guides) à l'utilisation responsable des outils d'IA. Cela implique notamment de leur apprendre à repérer les hallucinations potentielles (par exemple, des affirmations extrêmement spécifiques sans source ou des détails incohérents) et de les encourager à recouper les informations avec des sources fiables. Des utilisateurs avertis et critiques constituent une excellente dernière ligne de défense contre la propagation de fausses informations générées par l'IA.
7. Surveillez, vérifiez et corrigez rapidement les erreurs. Malgré toutes les mesures préventives, certaines hallucinations passeront entre les mailles du filet. Les entreprises doivent disposer d'un plan pour les détecter et les traiter rapidement, efficacement et efficacement. Les entreprises doivent solliciter les commentaires des employés et des autres utilisateurs. Lorsqu'une erreur est découverte, agissez de manière transparente et rapide pour la corriger. Reconnaître ses erreurs permet non seulement de résoudre le problème immédiat, mais aussi de protéger votre crédibilité à long terme : les utilisateurs sont plus indulgents si vous faites preuve d'honnêteté et d'amélioration.
8. Promouvoir la collaboration entre l'IA et les humains, et non leur remplacement. Les entreprises doivent considérer l'IA comme un outil destiné à améliorer les performances des employés, et non à remplacer leur jugement. Lorsque les employés comprennent que l'IA est là pour les aider et accélérer les processus, mais pas pour prendre des décisions infaillibles, ils sont plus enclins à l'utiliser de manière appropriée. Encouragez un flux de travail dans lequel l'IA se charge des tâches fastidieuses (premières ébauches, questions-réponses basiques, synthèse des données) et les humains se chargent de la validation finale, de la réflexion stratégique et du jugement créatif.
Cela permet à chacun de tirer parti de ses points forts : l'IA apporte efficacité et étendue des connaissances, tandis que les humains apportent rigueur, éthique et bon sens. En faisant de l'IA un partenaire collaboratif, l'organisation bénéficie de la productivité de l'IA sans lui céder le contrôle. L'objectif doit être une collaboration efficace avec l'IA, et non une dépendance à l'égard de celle-ci.
Conclusion
Les hallucinations de l'IA présentent des risques tangibles et importants, notamment en termes d'atteinte à la réputation, de coûts financiers, de responsabilités juridiques et même de dommages physiques. Les entreprises qui adoptent l'IA doivent reconnaître ces défis et donner la priorité à des stratégies efficaces de gestion des risques afin de les atténuer. Pour lutter efficacement contre les hallucinations, il faut mettre en place des garde-fous clairs, une surveillance humaine continue, des solutions techniques telles que la génération augmentée par la récupération et une formation proactive des utilisateurs. Les entreprises qui mettront en œuvre ces mesures de manière réfléchie seront les mieux placées pour tirer parti des puissants avantages de l'IA tout en se prémunissant contre ses risques inhérents.
Cet article a initialement été publié dans The AI Journal en septembre 2025.
