Les hallucinations vont-elles disparaître avec les prochains modèles ?

Aucun éditeur ne promet leur disparition. Les chercheurs d’OpenAI écrivent qu’elles persistent même dans les systèmes les plus avancés, et Anthropic précise que ses conseils les réduisent sans les éliminer. Une équipe doit donc garder ses réflexes de vérification, quel que soit l’outil.

La recherche web supprime-t-elle les hallucinations ?

Elle les réduit sur les faits récents, parce que l’outil s’appuie sur des pages qu’il cite. Elle ne les supprime pas : l’outil peut mal résumer une page, mélanger deux sources ou citer une page qui ne dit pas ce qu’il affirme. Ouvrez le lien et lisez le passage.

Comment savoir si une réponse de ChatGPT est fausse ?

Le ton ne vous aidera pas : une réponse fausse est rédigée avec la même assurance qu’une réponse juste. Repérez les éléments vérifiables (chiffres, noms, dates, références, citations) et contrôlez-les dans une source primaire ou dans vos propres documents.

Qui est responsable d’une erreur produite par l’IA ?

La personne et l’entreprise qui utilisent le texte. L’outil ne signe rien. C’est pour cela qu’une relecture humaine doit précéder tout envoi à un client, toute publication et toute décision.

Hallucination de l’IA : définition, exemples, parades

Une hallucination de l’IA est une réponse fausse qu’un modèle de langage présente comme vraie : un chiffre inventé, une référence qui n’existe pas, une citation jamais prononcée. Elle se repère en vérifiant les éléments contrôlables de la réponse dans une source primaire, et se prévient par des consignes qui autorisent l’outil à dire qu’il ne sait pas.

Le sujet fait partie des bases que toute personne qui utilise ChatGPT, Copilot, Claude ou Gemini au travail doit connaître. C’est l’un des premiers points travaillés dans la formation d’initiation à l’IA.

Qu’est-ce qu’une hallucination en IA ?

Une hallucination, en intelligence artificielle générative, désigne une affirmation produite par le modèle qui ne correspond à aucun fait réel ni au document fourni, alors que la réponse est rédigée avec assurance. Anthropic la décrit comme un texte factuellement faux ou incohérent avec le contexte fourni, et les chercheurs d’OpenAI parlent d’affirmations plausibles mais incorrectes. Le terme couvre plusieurs cas : une information inventée de toutes pièces (un article de loi, un ouvrage, une étude), une information réelle mal attribuée (la bonne citation, la mauvaise personne), un document résumé de travers (une clause qui n’y figure pas), un calcul faux présenté comme exact. Le point commun est la forme : rien dans le texte ne signale l’erreur. Le modèle n’a pas l’intention de tromper, il ne sait pas distinguer de lui-même ce qu’il sait de ce qu’il reconstitue. C’est pourquoi la vérification relève de la personne qui utilise la réponse, et non de l’outil.

Pourquoi l’IA hallucine-t-elle ?

Un modèle de langage produit du texte mot après mot, en choisissant à chaque étape une suite probable d’après ce qu’il a appris. Il ne consulte pas une base de faits. Quand l’information est fréquente dans ses données d’entraînement (la capitale de la France), la suite probable est aussi la bonne. Quand elle est rare, récente ou propre à votre entreprise, le modèle produit une suite qui a la forme d’une bonne réponse sans en avoir le contenu.

OpenAI a publié en septembre 2025 une analyse de ce mécanisme. Sa thèse : l’entraînement et les évaluations des modèles récompensent la réponse tentée plutôt que l’aveu d’incertitude, comme un examen à choix multiple où répondre au hasard rapporte plus que laisser la case vide. Un modèle qui dit « je ne sais pas » perd des points, un modèle qui devine en gagne parfois.

Trois situations augmentent le risque au travail :

Situation	Pourquoi le risque augmente
Question sur un fait rare ou très précis	Peu de données d’entraînement, le modèle comble le vide
Question sur un fait récent	Le modèle ne connaît pas ce qui s’est passé après sa date de connaissance, sauf recherche web
Question sur vos données internes sans document fourni	Le modèle ne connaît ni vos clients, ni vos contrats, ni vos chiffres

À quoi ressemble une hallucination au travail ?

Quelques exemples, présentés comme des situations types et non comme des cas réels de clients.

Une référence juridique inventée. Une personne demande quelle règle encadre une clause de non-concurrence et obtient un numéro d’article et une décision de justice. L’article existe mais ne dit pas cela, la décision n’existe pas. L’affaire Mata contre Avianca, jugée à New York en 2023, en est l’illustration publique : des avocats ont déposé un mémoire citant des décisions inventées par ChatGPT et ont été sanctionnés par le tribunal fédéral du district sud de New York. Le juge rappelle dans sa décision qu’utiliser un outil d’IA n’a rien d’irrégulier, mais que l’exactitude des pièces déposées reste à la charge des avocats.

Un chiffre de marché sans source. Une personne du marketing demande la taille d’un marché en France. L’outil donne un montant, une croissance annuelle et le nom d’un cabinet d’études. Le cabinet existe, l’étude non.

Un compte rendu qui ajoute une décision. L’outil résume une réunion à partir d’une transcription incomplète et écrit qu’une date de livraison a été validée. Personne ne l’a validée, la discussion a été coupée avant.

Un tableau mal recopié. On demande d’extraire les montants d’une facture scannée. Deux chiffres sont inversés, le total ne correspond plus.

Exemple de demande à risque :
« Donne-moi trois études récentes qui prouvent que le télétravail
augmente la productivité, avec leurs références. »

Même demande, avec garde-fou :
« Cite uniquement des études que tu peux relier à une source vérifiable
avec un lien. Si tu n’en trouves pas, dis-le. Pour chaque étude, indique
ce qu’elle mesure et sa date. Je vérifierai chaque lien. »

Comment éviter les hallucinations et vérifier une réponse d’IA ?

Aucune consigne ne supprime le risque. Plusieurs le réduisent, et les éditeurs les recommandent eux-mêmes dans leur documentation. La CNIL le dit aussi dans sa fiche pour les TPE et PME : les sorties d’une IA générative doivent être contrôlées, et l’humain doit rester le dernier maillon de la chaîne.

Avant la réponse, dans le prompt :

Autorisez l’outil à dire qu’il ne sait pas. Anthropic le conseille dans sa documentation pour réduire les hallucinations de Claude, et le conseil vaut pour les autres outils.
Fournissez le document. Une question posée sur un contrat joint produit moins d’erreurs qu’une question posée de mémoire.
Demandez des citations. Faites relever le passage exact du document qui appuie chaque affirmation. Une affirmation sans passage se vérifie en priorité.
Demandez de signaler l’incertain. « Marque d’un astérisque toute information dont tu n’es pas sûr. »

Réponds uniquement à partir du document ci-joint.
Pour chaque point de ta réponse, cite entre guillemets la phrase du document
qui l’appuie. Si le document ne répond pas à la question, écris
« non traité dans le document » et n’ajoute rien.

Après la réponse, avant de l’utiliser :

Élément de la réponse	Vérification
Chiffre, montant, pourcentage	Retrouver la source primaire, ou recalculer
Nom de personne, d’entreprise, de produit	Recherche directe, site officiel
Date, délai, échéance	Texte officiel ou document interne
Article de loi, décision de justice	Légifrance ou la base officielle, lecture du texte entier
Citation entre guillemets	Retrouver la phrase dans le document d’origine
Lien cité par l’outil	Ouvrir le lien et lire le passage concerné

Plus la réponse engage l’entreprise, plus la vérification est complète. Un brouillon de courriel interne se relit. Un chiffre envoyé à un client se vérifie à la source.

Comment organiser la relecture dans l’équipe ?

La vérification tient mieux quand elle devient une règle d’équipe plutôt qu’un réflexe individuel. Quatre décisions suffisent pour commencer :

Classer les usages par niveau de risque. Brouillon interne, document envoyé à un client, document qui engage juridiquement ou financièrement. À chaque niveau correspond une vérification attendue.
Nommer qui relit. Pour les documents qui partent à l’extérieur, une personne autre que celle qui a utilisé l’outil, ou au minimum une relecture à froid par la même personne.
Garder la trace. Indiquer dans le dossier qu’un texte a été préparé avec un outil d’IA et vérifié, avec la date. Cela aide la personne qui reprendra le dossier.
Partager les erreurs rencontrées. Un canal ou un document où chacun note les hallucinations repérées. L’équipe apprend vite quels types de questions posent problème avec quel outil.

Ces règles trouvent leur place dans une charte d’utilisation de l’IA en entreprise. Elles valent quel que soit l’outil choisi : la compétence de vérification appartient à l’équipe et ne dépend pas d’un fournisseur. Elle se transfère telle quelle si vous passez de ChatGPT à Copilot ou à Claude.

Vigilance. La recherche web et les citations réduisent le risque mais ne le suppriment pas. Un outil peut citer un lien réel qui ne contient pas l’information annoncée. Ouvrez toujours la source avant de reprendre un chiffre ou une référence. Pour les questions juridiques, fiscales ou médicales, la réponse d’un outil d’IA reste un point de départ à faire valider par les personnes dont c’est le métier.

Pour aller plus loin

Reconnaître une hallucination, formuler une demande qui en limite le risque et vérifier une réponse font partie des premières compétences de l’échelle utilisée par CAIO, dans le regroupement « Comprendre ». La formation d’initiation à l’IA les travaille sur des dossiers réels de vos équipes. Pour écrire des demandes plus précises, lisez comment rédiger un prompt efficace. Les techniques qui réduisent le risque, comme fournir la source ou autoriser l’outil à répondre « je ne sais pas », sont travaillées dans la formation prompt engineering.

Sources consultées le 5 octobre 2026

OpenAI, Kalai, Nachum, Vempala et Zhang, Why Language Models Hallucinate, septembre 2025.
Anthropic, Reduce hallucinations : autoriser « je ne sais pas », citations directes, vérification.
Tribunal fédéral du district sud de New York, Mata v. Avianca, décision de sanction du 22 juin 2023.
CNIL, Les questions-réponses sur l’utilisation d’un système d’IA générative, juillet 2024.
CNIL, Fiche TPE et PME n° 3 sur les solutions d’IA.