L'hallucination en intelligence artificielle désigne le phénomène par lequel un modèle génératif (LLM, générateur d'images) produit des informations fausses, inventées ou incohérentes tout en ayant l'air parfaitement confiant et crédible. Ce n'est pas un bug au sens traditionnel, mais une caractéristique intrinsèque du fonctionnement des modèles.
Pourquoi les LLM hallucinent-ils ? Les modèles de langage sont des machines statistiques : ils prédisent le mot le plus probable étant donné le contexte. Ils ne possèdent pas de base de connaissances interne ni de sens du vrai et du faux. Quand ils ne savent pas, ils « inventent » la réponse la plus plausible statistiquement.
Causes principales : - Données d'entraînement incomplètes ou biaisées - Question trop spécifique ou hors du domaine connu - Pression à répondre (le modèle préfère dire quelque chose plutôt que « je ne sais pas ») - Ambiguïté dans le prompt
Solutions : le RAG (Retrieval-Augmented Generation) qui ancre les réponses dans des documents sources, le prompt engineering avec des instructions de vérification, et le fine-tuning sur des données fiables.
L'hallucination reste un défi majeur pour le déploiement de l'IA en milieu professionnel, surtout dans les secteurs réglementés comme la santé ou la finance.
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