Parler IA — L'hallucination : quand l'IA répond faux avec assurance

Une hallucination, c'est une réponse fausse produite par un modèle d'IA avec le même aplomb qu'une réponse juste : une référence inventée, un chiffre plausible mais faux, une norme mal citée. OpenAI l'a montré en septembre 2025 : les modèles « devinent » plutôt que d'avouer leur ignorance, parce qu'on les évalue comme un QCM où tenter sa chance rapporte et où « je ne sais pas » vaut zéro. La bonne question à un fournisseur n'est donc pas « quel est votre taux d'exactitude ? » mais « que fait le système quand il n'est pas sûr : répond-il quand même, ou s'abstient-il ? ».

Avant tout déploiement sur un processus qui engage l'entreprise, exigez une démonstration du comportement d'abstention et mesurez le taux d'erreur sur un échantillon réel, relu par un expert métier, avant d'autoriser la moindre sortie sans validation humaine.

Source : OpenAI, « Why Language Models Hallucinate », septembre 2025.