Hallucination de l’IA

Les modèles de langage écrivent les mots les plus probables. Parfois, la réponse la plus vraisemblable n’est tout simplement pas vraie.

Un article de recherche de 2025, « Why Language Models Hallucinate », explique pourquoi. L’entraînement et les tests récompensent un modèle qui devine, plutôt qu’un modèle qui admet ne pas savoir.

Imaginez que vous demandiez à un outil d’IA quels moyens de paiement accepte une petite boutique en ligne. S’il ne trouve pas de réponse claire, il peut quand même citer quelques moyens courants. La liste semble juste, mais c’est une supposition.

Quand un outil d’IA parle de votre entreprise, il peut se tromper sur vos prix, votre adresse ou vos fonctionnalités.

Des faits clairs et vérifiables sur vos propres pages donnent à un système avec grounding quelque chose de réel à citer plutôt qu’à deviner.

• Indiquez les faits clés en texte simple sur votre site : prix, horaires, adresses et noms de produits.
• Gardez une page claire et à jour par fait important, plutôt que plusieurs pages qui se contredisent.
• Interrogez de temps en temps les outils d’IA sur votre marque et notez leurs erreurs.
• Utilisez le générateur de prompts IA gratuit pour des questions prêtes à tester.

Une réponse dépassée

Une réponse basée sur une information ancienne n’est pas toujours une hallucination. Elle peut être juste pour la date limite des connaissances du modèle.