Pourquoi l’IA hallucine… et pourquoi ce n’est pas si grave

Quand Sam Altman (CEO d’OpenAI) affirme que GPT-4.5 hallucine 37% du temps, c’est inquiétant, non ?

Pas forcément. Ce chiffre ne veut pas dire que ChatGPT invente un fait sur trois à chaque fois que vous l’utilisez. Il vient d’un test volontairement complexe, conçu pour mettre le modèle en difficulté, avec des questions du genre :

“Quel poste occupait Jean-Luc Johnson à Montréal en 1997 ?”

Ces questions ont été créées par des experts pour être quasi impossibles à répondre. Et souvent, la bonne réponse n’est disponible qu’à un seul endroit sur Internet. Malgré cela, GPT-4.5 a réussi à répondre correctement dans 63% des cas. C’est ce que souligne Edmundo Ortega, expert IA chez Machine & Partners :

“C’est un benchmark difficile… mais trompeur. En réalité, c’est impressionnant.”

Ce que ça veut dire pour vous, utilisateur

Dans la vie réelle, vous ne posez pas ce genre de questions à l’IA.

Vous lui demandez de :

• Résumer un rapport

• Rédiger un email

• Générer un plan d’article

• Réécrire une phrase

Et dans ces cas-là, le taux d’erreurs est nettement plus faible, souvent sous les 5%.

Mais les quelques hallucinations restantes sont rarement dues au modèle seul.

Souvent, elles sont liées à votre manière de poser la question.

Pourquoi l’IA hallucine… même quand elle a “l’air sûre”

Un modèle comme GPT-4.5 ne fonctionne pas comme une base de données. Il ne va pas “chercher une réponse” comme le ferait Google. Il génère du texte en prédisant le mot le plus probable… basé sur ce qu’il a déjà vu et sur le contexte que vous lui donnez. Prenons un exemple concret.

Un utilisateur demande à l’IA :

“Qu’a porté Bill Murray aux Oscars 2017 ?”

Problème : Bill Murray n’a pas assisté à la cérémonie cette année-là. Mais la question suppose qu’il y était. Alors l’IA, incapable de dire “je ne sais pas”, va générer une réponse plausible :

“Il portait un nœud papillon écossais et un chapeau.”

Pourquoi cette réponse ?

Parce que :

• Bill Murray a déjà assisté aux Oscars dans le passé

• Il est souvent photographié avec des tenues originales

• L’IA a détecté ce motif récurrent… et l’a projeté sur votre question

L’IA ne vous corrige pas. Elle essaie de vous satisfaire.

Bonnes pratiques pour éviter les hallucinations

Heureusement, il existe des moyens simples de réduire considérablement ces erreurs. Voici 5 conseils pour guider l’IA dans la bonne direction :

1. Ne présentez pas vos suppositions comme des faits

Formulez vos prompts comme des questions ouvertes.

❌ “Qu’a fait Marie Curie en 1903 à Berlin ?”

✅ “Marie Curie a-t-elle participé à des événements scientifiques à Berlin en 1903 ?”

2. Autorisez l’IA à dire “je ne sais pas”

Ajoutez dans vos consignes :

“Réponds uniquement si tu es sûr. Sinon, indique que tu n’as pas assez d’informations.”

Cela limite les réponses inventées juste pour “remplir le silence”.

3. Décomposez vos demandes complexes

Plutôt que de demander :

“Rédige-moi un rapport complet sur les tendances du e-commerce en 2024”

Faites-le en étapes :

• Étape 1 : Quelles sont les principales tendances ?

• Étape 2 : Peux-tu détailler la première tendance ?

• Etc.

Moins de place à l’interprétation = moins de risques de dérive.

4. Fournissez des sources fiables

Si vous disposez d’un rapport, d’un article ou d’une étude, partagez-le dans le prompt. Cela donne à l’IA un socle concret pour générer ses réponses, au lieu de puiser dans des données floues ou insuffisantes.

5. Soyez précis sur vos attentes

Plutôt que de dire :

“Fais un bon article”

Essayez :

“Rédige un article structuré en 3 parties, avec des exemples concrets et un ton professionnel, sur ce sujet précis.”

Plus votre demande est floue, plus la réponse de l’IA aura de chances de partir dans tous les sens.

Conclusion

Les hallucinations ne sont pas un bug, mais une conséquence du fonctionnement des IA génératives. Elles prédisent du texte, elles n’accèdent pas à la vérité absolue. Mais en affinant nos prompts, en acceptant l’incertitude, et en traitant ces outils comme des coéquipiers (pas des oracles),

👉 on peut rester dans une zone de fiabilité très élevée.

Et au final, c’est aussi à nous d’apprendre à poser les bonnes questions.