Publié initialement par PwC le 25 février 2026
Pourquoi les hallucinations apparaissent-elles dans les LLM et pourquoi leur gestion est-elle essentielle à une adoption sûre de l’IA ?
L’un des termes centraux du débat sur l’intelligence artificielle générative (GenAI) est le concept d’hallucination. Formellement, une hallucination désigne la génération d’informations factuellement incorrectes, incohérentes ou déconnectées du contexte, présentées de manière plausible et avec une assurance apparente. Elles sont fréquentes dans le quotidien des personnes et des systèmes qui travaillent avec de grands modèles de langage (Large Language Models, LLM).
Pourquoi les hallucinations se produisent-elles dans les LLM ?
La cause fondamentale est que les LLM sont des algorithmes statistiques, et non des moteurs de vérité. Leur objectif est de prédire le mot suivant le plus probable dans une séquence, à partir de régularités statistiques à grande échelle. Ils n’ont pas été conçus pour valider des faits en les confrontant à une base de vérité externe et dynamique. La plausibilité d’une hallucination est, ironiquement, le signe que le modèle atteint son objectif de génération d’un texte fluide.
« Les hallucinations en GenAI ne sont pas des défaillances occasionnelles ; elles sont en réalité une conséquence inévitable des LLM. Le défi n’est plus de les éliminer, mais de gérer le risque et d’ancrer chaque réponse dans des faits vérifiables. »
Ricardo Pacheco Almeida, AI Tech Lead de PwC Portugal
Les hallucinations, qui constituent l’une des principales limites de cette technologie, sont un sujet d’étude prisé dans le monde universitaire. Le consensus actuel estime qu’un LLM idéal, sans hallucinations, est hors d’atteinte. Cela tient à plusieurs facteurs : par exemple, des limites théoriques, des lacunes dans les connaissances qu’un modèle fini ne peut combler par l’apprentissage en soi ; le fait que l’architecture du modèle soit conçue pour la cohérence, et non pour la vérification ; et des systèmes d’évaluation qui récompensent le fait de « deviner », sans pénaliser l’incertitude.
Types d’hallucinations en IA générative (intrinsèques ou extrinsèques)
Il existe deux principaux types d’hallucinations : intrinsèques et extrinsèques. Comprendre ces deux types d’hallucinations est essentiel pour évaluer correctement la fiabilité des réponses générées par les modèles d’IA.
Hallucination intrinsèque
Une hallucination intrinsèque se produit lorsque la réponse contredit directement les informations fournies dans le contexte. Par exemple, si un document indique un budget de 5M€, le fait que le modèle affirme que « le budget était de 8M€ » constitue une hallucination intrinsèque.
Hallucination extrinsèque
Une hallucination extrinsèque se produit lorsque le modèle introduit de nouvelles informations qui ne peuvent pas être vérifiées à partir du contexte. Pour reprendre le même exemple, le modèle dirait que « le budget était de 5M€, approuvé par la direction le 10 juillet ». La date est une invention plausible, mais non fondée.
L’impact des hallucinations sur les entreprises et les secteurs critiques
L’érosion de la confiance est l’un des principaux obstacles à l’adoption de la GenAI en entreprise, et elle s’accentue particulièrement lorsque les attentes concernant le potentiel des modèles de GenAI se heurtent au défi des hallucinations. Si chaque résumé, analyse ou brouillon généré par l’IA doit être minutieusement vérifié par un expert humain, les principaux avantages d’un système automatique et dynamique sont annulés. Cet impact est amplifié dans les secteurs à haut risque, tels que la santé, la justice ou la finance. Une hallucination dans un rapport d’analyse juridique peut, par exemple, créer un précédent juridique inexistant.
Comment atténuer les hallucinations en GenAI ? (RAG et Grounding)
Partant du constat que les hallucinations sont inévitables, mais peuvent être atténuées, le débat est passé de leur élimination à leur gestion, et le défi pratique consiste désormais à réduire la probabilité que des erreurs soient générées.
La technique la plus populaire pour atténuer les hallucinations en GenAI est la génération augmentée par récupération (Retrieval-Augmented Generation, RAG). Elle consiste à fournir au modèle des documents factuels et pertinents comme contexte, ainsi que des instructions précises pour qu’il réponde uniquement à partir de ces informations.
C’est également le principal exemple d’ancrage contextuel (Grounding). En fournissant un contexte externe et vérifiable au moment de l’inférence, le système ancre la réponse dans un ensemble fini de faits, gérant ainsi les erreurs inévitables de généralisation erronée.
Solutions avancées pour réduire les hallucinations dans les LLM
Les solutions les plus avancées pour réduire les hallucinations en GenAI et dans les LLM reposent sur une approche fondée sur la méfiance : elles supposent que le modèle générateur est et sera toujours faillible.
La stratégie consiste à créer des systèmes modulaires dotés d’une vérification externe, garantissant une précision et une sécurité accrues. Ces systèmes comprennent :
- Générateur (LLM) + Vérificateur : un autre modèle ou des règles déterministes valident chaque réponse.
- Process Reward Models (PRMs) : vérification étape par étape, phrase par phrase.
- Débats multi-agents : plusieurs agents adoptent des positions contradictoires et débattent jusqu’à parvenir à la réponse la plus fiable, simulant ainsi un processus démocratique.
Ces approches sont essentielles pour les applications critiques, comme la santé, la justice et la finance, où la fiabilité de l’IA est déterminante pour réduire les risques.
Les hallucinations en GenAI représentent l’un des plus grands défis pour une adoption sûre et efficace de cette technologie. Bien qu’elles soient inévitables en raison de la nature des LLM, il existe des stratégies efficaces pour réduire les risques. Il est fondamental que les entreprises comprennent ces limites et adoptent des mécanismes d’atténuation. À mesure que l’IA évolue, la gestion des hallucinations sera un facteur déterminant pour transformer son potentiel en valeur stratégique.