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Pourquoi les IA hallucinent-elles ? Ce que vous devez savoir pour éviter les erreurs

L’intelligence artificielle est fascinante, mais pas sans ses défauts. L’une des particularités les plus intrigantes des modèles de langage est leur tendance à « halluciner ». Pourquoi ces systèmes sophistiqués produisent-ils parfois des réponses inexactes, voire inventées de toutes pièces ? Découvrons ensemble comment ces hallucinations se manifestent, quels sont les risques pour votre entreprise et surtout, comment les éviter.

Comprendre le phénomène des hallucinations dans les IA

Les modèles de langage comme ceux derrière ChatGPT ne fonctionnent pas comme des humains. Leur méthode d’analyse ne consiste pas à comprendre les textes au sens littéral, mais à prédire des suites de mots en se basant sur des calculs mathématiques et des relations entre des termes. Comme l’explique Andrej Karpathy (ancien d’OpenAI), les IA ne font que « rêver » les informations. Elles créent des représentations mathématiques des données qu’elles ont lues, pour pouvoir ensuite générer des réponses prédictives.

Cela signifie que lorsque l’IA vous répond, elle ne fait que deviner le prochain mot basé sur des millions d’exemples précédents. Et parfois, cette prédiction est incorrecte. Ce phénomène, appelé « hallucination », est une caractéristique inhérente aux IA actuelles. Selon une étude de François Chollet, chercheur chez Google, il faut des milliers d’heures d’entraînement et des équipes de plusieurs milliers de personnes pour tenter de réduire ces erreurs, mais elles ne peuvent pas être complètement éliminées.

Fréquence des hallucinations : des résultats parfois surprenants

Récemment, des chercheurs d’OpenAI ont testé les principaux modèles de langage avec 4000 questions factuelles. Le résultat est frappant : aucun modèle n’a atteint plus de 50 % de réponses correctes. OpenAI o1-preview obtient 47 % de bonnes réponses, tandis que Claude 3.5 Sonnet suit de près avec 44,5 %. GPT-4o, l’une des versions les plus récentes, n’a atteint que 38 %.

Ces chiffres soulèvent une question importante : combien de fois les chatbots d’IA se trompent-ils dans un contexte commercial ? Une étude sur les réponses concernant les citations scientifiques a révélé un taux d’erreur de 28 % pour GPT-4, tandis que les questions de programmation contiennent des erreurs dans 51 % des cas. Ces statistiques montrent que même les IA les plus avancées sont loin d’être infaillibles, et qu’une vigilance accrue est nécessaire pour les utiliser à bon escient.

Cas spécifiques où la vigilance est essentielle

Certains types de questions ont tendance à déclencher des hallucinations plus fréquemment que d’autres. Voici quelques situations courantes où il est essentiel de vérifier la réponse donnée par une IA :

• Citations et références scientifiques : les IA peuvent inventer des références ou mal interpréter des données.
• Biographies : les détails concernant des personnalités moins connues sont souvent inventés ou inexacts.
• Informations sensibles : en cas de doute, vérifiez toujours les faits si cela peut avoir un impact direct sur la santé ou le travail.

Solutions pour réduire le risque d’erreurs

Face à ces risques, comment minimiser les erreurs et tirer parti des capacités impressionnantes de ces modèles ? La première méthode consiste à limiter le champ d’action de l’IA en lui fournissant directement les informations nécessaires. Par exemple, plutôt que de laisser l’IA deviner, vous pouvez lui fournir des notes ou des documents spécifiques. L’usage de RAG (Retrieval Augmented Generation) est une pratique particulièrement utile : cette méthode permet à l’IA de s’appuyer sur des informations précises extraites de documents, réduisant ainsi le risque d’hallucination à seulement 1 à 3 %.

Cependant, il existe des pièges à cette approche, notamment lorsque l’IA ne peut pas lire certaines informations contenues dans des formats spécifiques, comme les images dans un PDF. La plupart des modèles, à l’exception de Claude développé par Anthropic, ont du mal à traiter les infographies présentes dans des documents complexes. Il est donc essentiel de vérifier la compatibilité du format avant de demander à l’IA d’analyser des documents.

Les moteurs de recherche IA : source d’information ou de confusion ?

Les moteurs de recherche intégrant des IA, comme Perplexity ou la nouvelle version du moteur de recherche de ChatGPT, promettent des résultats plus riches et contextualisés. Pourtant, une étude de l’Université de Pennsylvanie révèle des lacunes significatives. Environ 30 % des affirmations fournies par Perplexity ne sont pas soutenues par des sources fiables, ce qui peut induire en erreur les utilisateurs qui n’approfondissent pas leurs recherches.

Cette sur-confiance des IA, combinée à la tendance des utilisateurs à vérifier moins souvent les sources fournies, peut conduire à des erreurs coûteuses, notamment dans un contexte professionnel. Il est donc conseillé d’utiliser ces moteurs principalement pour avoir une première idée et de toujours vérifier les informations par des moyens plus classiques.

Adopter une approche prudente et informée

Les IA sont de puissants outils capables de générer des résultats impressionnants, mais elles ont aussi leurs faiblesses. Les hallucinations sont un défi inhérent aux modèles de langage actuels, et même si des solutions comme le RAG existent, elles ne garantissent pas une fiabilité totale. Pour tirer le meilleur parti des IA tout en minimisant les risques, il est essentiel de combiner des pratiques prudentes, des vérifications rigoureuses, et une bonne connaissance des limites de ces technologies.

En fournissant les bonnes données à l’IA et en restant vigilant quant aux informations sensibles ou complexes, il est possible de grandement limiter les erreurs. En fin de compte, une collaboration intelligente entre l’IA et les utilisateurs avertis reste la meilleure manière d’exploiter tout le potentiel de ces technologies.