- Les hallucinations dans ChatGPT surviennent car le modèle prédit des mots, ne comprend pas la réalité et a tendance à combler les lacunes lorsque l'information est rare ou ambiguë.
- L'utilisation appropriée des consignes, avec un contexte clair, des limites explicites, des demandes de sources et une reconnaissance de l'incertitude, réduit nettement la probabilité de réponses fabriquées.
- Il est essentiel, lorsque la précision est primordiale, de toujours valider les données clés auprès de sources externes et d'utiliser des modèles, des méthodes de raisonnement et des configurations appropriés.
- Bien que le secteur travaille sur de nouvelles techniques de formation, la responsabilité finale de la détection des erreurs et de la vérification des informations générées incombe à l'utilisateur.
Les hallucinations dans ChatGPT sont devenues un sujet récurrent dès qu'on parle d'intelligence artificielle générative, et elles apparaissent dans de nombreuses erreurs typiques de ChatGPT . Il s'agit de réponses qui paraissent très convaincantes, rédigées sur un ton assuré, mais qui contiennent en réalité des données erronées, des citations inventées ou des conclusions non étayées. Pour un utilisateur par simple curiosité, cela ne pose pas forcément de problème, mais pour quelqu'un qui dépend de l'IA au quotidien, cela peut s'avérer très problématique.
Bien qu'il soit actuellement impossible d'éliminer complètement les hallucinations d'un modèle de langage, nous pouvons les réduire considérablement en combinant trois éléments : des invites plus pertinentes, de bonnes pratiques de vérification et certains ajustements dans l'utilisation de chaque modèle. Cet article expliquera en détail ce que sont ces hallucinations, pourquoi elles se produisent, ce que l'industrie (et OpenAI en particulier) fait pour les atténuer et, surtout, comment vous pouvez modifier votre utilisation de ChatGPT afin qu'il commette beaucoup moins d'erreurs.
Que sont les hallucinations dans ChatGPT et pourquoi surviennent-elles ?
Dans le domaine de l'IA, une hallucination se produit lorsqu'un modèle comme ChatGPT génère des informations incorrectes, fabriquées ou non étayées , mais les présente de manière si naturelle qu'elles paraissent vraies. Il ne s'agit pas seulement d'une erreur numérique ; parfois, le modèle construit des paragraphes entiers, des citations directes, des noms d'études ou des arguments qui n'existent dans aucune source fiable.
Cela s'explique par le fait que ChatGPT, à l'instar d'autres grands modèles de langage, ne perçoit pas le monde comme vous . Il ne raisonne pas et ne vérifie pas les faits dans une base de données en temps réel ; il calcule plutôt le mot le plus susceptible de suivre le précédent, en se basant sur les schémas appris lors de son entraînement. En résumé, il s'agit d'un système de complétion de texte extrêmement sophistiqué.
Lorsque la question posée correspond aux observations du modèle lors de son entraînement, la réponse est généralement correcte. Le problème survient lorsqu'on demande des informations très spécifiques, rares ou mal représentées dans les données d'entraînement. Dans ces cas-là, le modèle est « forcé » de combler les lacunes avec ce qu'il considère comme la réponse la plus probable, même en l'absence de fondement dans la réalité.
Un exemple typique est la demande d'une citation directe d'un auteur précis . Si les données d'entraînement ne contiennent pas cette citation exacte, l'utilisateur peut inventer une phrase qui « ressemble » à celle de cet auteur, la lui attribuer tout naturellement, et parfois ne reconnaître son erreur que lorsque l'utilisateur insiste. Il en va de même pour les dates, les chiffres, les noms propres ou les références à des articles universitaires — des domaines particulièrement sujets aux hallucinations.
Un autre facteur important entre en jeu : de nombreux modèles sont entraînés à toujours fournir une réponse . Reconnaître ouvertement « Je ne sais pas » n’a historiquement pas été une priorité lors de leur entraînement ; par conséquent, ils ont tendance à compléter les informations même lorsque les données qu’ils traitent sont insuffisantes ou ambiguës.
Comment ChatGPT fonctionne en interne (et ce que cela signifie pour les hallucinations)
Pour mieux comprendre pourquoi ChatGPT est si imprévisible, il est utile de se rappeler qu'il s'agit d'un modèle de langage entraîné sur d'énormes quantités de textes. Lors de l'entraînement, il apprend des schémas : les associations de mots fréquentes, les structures de phrases typiques d'un article scientifique, la manière dont un article de presse est rédigé, l'argumentation d'un essai, etc.
Lorsque vous lui posez une question, ChatGPT ne fait pas de recherche sur Internet (sauf dans les versions avec navigation Web activée), mais prédit plutôt, mot à mot, la réponse la plus probable en fonction du contexte fourni. C'est pourquoi, lorsque vous le voyez taper lentement à l'écran, il complète en réalité le texte en temps réel, sans « réfléchir » comme le ferait un humain.
Cela explique pourquoi il excelle à imiter les styles, à résumer des textes ou à générer des réponses cohérentes à partir de documents fournis, mais aussi pourquoi il peut échouer lamentablement lorsqu'on lui demande des données exigeant une précision extrême. En cas de doute sur l'information, le modèle tend à combler les lacunes pour ne pas interrompre le déroulement du discours.
De plus, la méthode d'entraînement de l'IA a un impact considérable. Traditionnellement, la priorité a été donnée à la production de réponses utiles et convaincantes pour l'utilisateur , ce qui peut parfois entrer en conflit avec l'exactitude factuelle stricte. Trouver le juste équilibre représente l'un des principaux défis actuels du secteur.
OpenAI et les stratégies de l'industrie pour réduire les hallucinations
Ces dernières années, de nombreuses critiques ont été formulées à l'encontre des performances parfois erronées de l'intelligence artificielle générative, allant d' erreurs lors de démonstrations publiques (comme le cas notoire de la fausse déclaration concernant le télescope spatial James Webb) à des références fictives utilisées dans des contextes juridiques ou médiatiques. Ces défaillances ont incité des entreprises comme OpenAI à repenser leurs méthodes d'entraînement et d'évaluation de leurs modèles.
L'un des axes de recherche sur lesquels travaille OpenAI est connu sous le nom de « surveillance des processus ». Au lieu de se concentrer uniquement sur la justesse de la réponse finale (« surveillance des résultats »), il tente d'évaluer et de récompenser le modèle pour les différentes étapes de raisonnement qu'il suit pour parvenir à cette réponse.
L'idée est que si l'IA est récompensée pour un raisonnement transparent et cohérent , et non pas seulement pour parvenir à une réponse finale simple, la probabilité qu'elle aboutisse à des conclusions fausses mais apparemment plausibles diminue. Cela permet également au modèle de mieux expliquer les étapes de son raisonnement, le rapprochant ainsi d'une « chaîne de raisonnement » semblable à celle de l'humain.
Toutefois, la communauté reste très sceptique quant à la capacité réelle de cette approche à éliminer les hallucinations. Les spécialistes de la protection de la vie privée et de l'éthique réclament davantage de précisions sur les données et les exemples utilisés dans ces formations, ainsi que des recherches indépendantes et évaluées par des pairs pour valider les résultats.
Pour l'instant, OpenAI n'a pas fixé de date précise pour le déploiement généralisé de ces techniques dans tous ses produits, mais a clairement indiqué que la réduction des erreurs est une priorité. En attendant, la responsabilité pratique d'une utilisation correcte incombe en grande partie à l'utilisateur.
Changement de comportement : quand ChatGPT semble avoir davantage d’hallucinations
De nombreux utilisateurs réguliers ont constaté qu'avec le temps, ChatGPT semble plus sujet à la confusion, ou à des difficultés d'interprétation , notamment lors de la manipulation de documents longs, de citations académiques ou de travaux de recherche. Un exemple typique est celui de chercheurs qui téléchargent une douzaine de fichiers PDF et demandent des résumés, l'identification des thèmes principaux et des citations précises pour étayer leurs conclusions.
On lui reproche souvent, lorsqu'on lui demande des citations précises avec références , de les inventer. Même après correction et confirmation de ses erreurs, il continue à produire de fausses citations et, dans certaines conversations, il semble entrer dans une sorte de « boucle hallucinatoire » dont il est difficile de le sortir sans entamer une nouvelle discussion.
Un autre problème fréquemment évoqué concerne l'impact de la mémoire améliorée et de la prise en compte de différents contextes . Lorsque l'assistant se souvient des préférences ou des sujets abordés dans d'autres conversations, il peut commencer à mélanger les domaines de manière inappropriée : par exemple, en introduisant des concepts d'informatique quantique lorsqu'il répond à des questions sur les sciences sociales, simplement parce que l'utilisateur a mentionné la mécanique quantique dans une autre conversation.
Après avoir constaté que ChatGPT générait des citations qui semblaient plausibles mais qui n'existaient pas, certains utilisateurs ont opté pour des outils alternatifs spécialisés dans l'analyse de documents, tels que NotebookLM , un système axé sur les PDF . Dans ces cas-là, le modèle reste un outil utile pour la créativité, le brainstorming ou la rédaction d'ébauches, mais son utilisation est plus prudente pour les tâches exigeant une rigueur académique.
Au sein de l'écosystème OpenAI, des différences entre les modèles ont également été observées. Les versions conçues pour un raisonnement plus précis, comme la famille o3 , sont généralement plus lentes mais produisent moins d'illusions lors d'analyses documentaires détaillées. D'autres variantes, telles que GPT-4o ou des modèles plus légers, excellent en termes de créativité et de rapidité, mais doivent être utilisées avec précaution lorsque des données entièrement vérifiées sont requises.
Comment minimiser les hallucinations dans ChatGPT grâce à des invites pertinentes ?
Bien que la conception du modèle impose une limite, la manière dont vous posez les questions a un impact considérable ; personnaliser ChatGPT et affiner les invites peut grandement réduire la probabilité que ChatGPT invente des choses , ou au moins garantir qu'il vous alerte lorsqu'il ne dispose pas de suffisamment d'informations.
L'une des clés est de fournir un contexte clair et précis . Plus la consigne est vague, plus le modèle aura de latitude pour combler les lacunes par des suppositions. Au lieu de demander : « Quelle est l'histoire du Mexique ? », il est bien plus judicieux de préciser : « Expliquez trois causes principales du début de l'indépendance du Mexique, en étayant votre réponse par des sources historiques reconnues. »
Il est également très utile de limiter le champ des informations . Si vous leur fournissez un document ou un ensemble de textes, précisez-leur que leur réponse doit se baser exclusivement sur ce contenu : « Répondez uniquement en utilisant les informations contenues dans ces articles. Si une information n'y figure pas, indiquez que vous ne disposez pas de suffisamment de données. » Cela réduit la tentation pour le modèle de s'appuyer sur des connaissances générales issues de sa formation.
Une autre stratégie efficace consiste à demander des sources ou à reconnaître l'incertitude . Des phrases comme « Si vous n'êtes pas sûr, dites-le clairement » ou « Ne falsifiez pas d'informations ; si des données sont manquantes, signalez-le » incitent le modèle à privilégier l'honnêteté à la fluidité. Bien que non infaillible, cette méthode réduit généralement le taux de mensonges flagrants.
Si vous avez accès à l'API, vous pouvez ajuster la température du modèle . Des valeurs faibles (proches de 0) rendent le résultat plus conservateur et reproductible, réduisant ainsi la créativité et, par conséquent, le risque d'hallucinations. Vous ne pouvez pas modifier directement ce paramètre dans l'interface web, mais vous pouvez formuler une demande similaire avec des instructions telles que : « Répondez objectivement, sans spéculation ni opinion. »
Bonnes pratiques pour détecter et valider les hallucinations possibles
Outre l'amélioration des messages d'avertissement, il est crucial d'adopter une procédure de vérification systématique . Les mêmes techniques utilisées pour détecter les canulars en ligne peuvent servir à identifier les réponses douteuses des IA.
La première recommandation relève presque du bon sens, mais il est important de la rappeler : vérifiez toujours les informations clés auprès de sources externes fiables. Si ChatGPT vous fournit des données numériques, des dates, des noms d’auteurs ou des références d’études, vérifiez-les sur des sites web officiels, des bases de données académiques, des ouvrages ou des articles de référence ; par exemple, consultez des listes de tâches pour lesquelles ChatGPT ne trouve pas d’exemples pertinents.
Il est également très utile de demander au modèle de détailler son raisonnement étape par étape . Des instructions comme « Expliquez-moi comment vous êtes arrivé à cette conclusion, étape par étape » permettent de déceler les incohérences ou les raccourcis injustifiés. Si le raisonnement semble incohérent, la réponse est probablement due à une hallucination.
Décomposer les grandes questions en sous-questions spécifiques permet d'éviter que le modèle ne soit surchargé de contexte. Au lieu de poser une question générale sur un domaine entier, interrogez-vous d'abord sur les principales théories, puis sur les auteurs clés, puis sur les données empiriques, et ainsi de suite. De cette façon, vous pouvez valider chaque élément indépendamment.
Dans les versions de ChatGPT intégrant la recherche Internet , comme certains abonnements payants avec navigation activée, il est judicieux d'activer cette fonctionnalité pour obtenir des informations à jour. Bien que cela n'élimine pas les hallucinations, cela en réduit le risque car le modèle s'appuie sur des documents réels plutôt que sur une simple mémoire statistique.
Une astuce intéressante consiste à répéter la même question en y apportant de légères variations . Si le modèle donne des réponses contradictoires à des questions pratiquement identiques, cela indique probablement qu'il pourrait fabriquer des données ou extrapoler de manière peu fiable. Dans ce cas, il est conseillé de procéder à une vérification externe approfondie.
Enfin, si vous utilisez l'API ou des configurations avancées, définissez des instructions système permanentes telles que : « En cas de doute sur une information, répondez “Je ne dispose pas de suffisamment d'informations” et ne tentez pas de deviner. » Cela ne résout pas complètement le problème, mais instaure une norme d'honnêteté plus stricte.
Configurations et modes d'utilisation permettant de réduire les erreurs
Au-delà des invites, certains paramètres de ChatGPT peuvent vous aider à minimiser les réponses inventées , surtout si vous l'utilisez quotidiennement pour des sujets sensibles tels que la recherche, les sciences ou le droit.
Si vous avez accès à des modèles avancés intégrant la recherche web , il est judicieux de les activer lorsque vous travaillez avec des données évoluant rapidement (actualités, réglementations, publications récentes). En s'appuyant sur des informations en temps réel, l'IA dispose de davantage d'options de comparaison et a moins besoin de combler les lacunes par l'intuition statistique.
Les modes de raisonnement dits avancés , tels que les modèles axés sur la précision analytique (par exemple, la famille o3), privilégient la rigueur à la rapidité. Ils peuvent mettre plus de temps à générer une réponse, mais ils ont tendance à commettre moins d'erreurs graves dans les problèmes d'analyse logique, mathématique ou documentaire détaillée.
Une autre fonctionnalité clé de ChatGPT réside dans ses instructions personnalisées . Dans les paramètres, vous pouvez spécifier le type de réponses que vous préférez : plus techniques, plus pédagogiques, plus nuancées, etc. Par exemple, vous pouvez lui indiquer de privilégier l’exactitude à la créativité, de toujours citer ses sources en cas de doute, ou de vous avertir en cas de spéculation.
Lorsqu'on utilise ChatGPT pour la recherche, il est important de fournir un contexte riche et des références claires , surtout si l'on demande l'analyse d'articles ou de résumés universitaires. Inclure des sources fiables dans la consigne et préciser que la réponse doit s'appuyer sur ces documents réduira le risque que le modèle se base sur des informations vagues.
N'oubliez pas que les différents modèles présentent des profils de risque différents . Un modèle léger peut être idéal pour générer des idées créatives (« Donnez-moi 20 façons d'aller de X à Y »), mais pas le plus adapté pour extraire des citations exactes d'un document. À l'inverse, un modèle plus lourd peut être le choix idéal pour une analyse approfondie, même s'il est plus lent. Certains de ces ajustements découlent des paramètres d'intelligence artificielle qui structurent les modèles.
Erreurs courantes des utilisateurs qui déclenchent des hallucinations
Nombre des hallucinations que nous observons quotidiennement ne sont pas uniquement dues au modèle lui-même, mais aussi à la manière dont nous l'utilisons. Certains comportements semblent inciter l'IA à commettre des erreurs , et il est important de les identifier.
L'une des erreurs les plus fréquentes consiste à poser des questions trop générales . Des demandes comme « expliquez tout sur la psychologie sociale » ou « résumez l'état de l'art dans ce domaine » sont si vagues qu'elles obligent le modèle à condenser une quantité énorme d'informations, augmentant ainsi le risque d'erreurs ou de simplifications inexactes.
Une autre pratique dangereuse consiste à se fier aveuglément à l'IA pour générer des citations textuelles, des références bibliographiques ou des décisions de justice sans les vérifier. C'est précisément dans ce type de tâches que les modèles de langage sont particulièrement enclins à inventer des titres, des auteurs ou des données qui « sonnent bien » mais n'existent pas.
Il est également contre-productif de mélanger trop de sujets différents dans une même discussion . Si, au cours d'une conversation, vous passez de la physique quantique à la pédagogie, puis au droit, et finissez par aborder l'histoire de l'art, le contexte devient chaotique et augmente le risque que le modèle fasse des allers-retours inutiles entre différents domaines.
D'un point de vue pratique, une erreur dangereuse consiste à considérer ChatGPT comme une source de vérité absolue plutôt que comme un outil d'aide à la décision. De la même manière que vous évalueriez le travail d'un stagiaire, vous devriez examiner les résultats du modèle, surtout si votre réputation professionnelle ou académique est en jeu.
Enfin, il est important de rappeler que les modèles d'IA peuvent s'améliorer ou se dégrader au fil du temps et des mises à jour. Si vous constatez qu'un modèle particulier présente davantage de problèmes de fiabilité pour certains types de tâches (par exemple, l'analyse de longs documents), envisagez de passer à une autre variante, de démarrer une nouvelle discussion ou de le combiner avec d'autres outils spécialisés.
Comment vivre avec des hallucinations tout en continuant à profiter de ChatGPT
Les hallucinations ne disparaîtront pas demain, mais cela ne signifie pas que ChatGPT perde de son utilité. L'essentiel est d' utiliser l'outil à bon escient : tirer parti de ses points forts (rédaction, génération d'idées, structuration de l'information, explications claires) et se montrer beaucoup plus exigeant lorsque des données critiques entrent en jeu.
Si vous l'utilisez pour stimuler votre créativité, faire du brainstorming ou rédiger vos premières idées, les hallucinations sont généralement moins problématiques ; elles peuvent même apporter des rebondissements intéressants. En revanche, si vous l'utilisez pour la recherche, les rapports techniques ou les contenus exigeant de la rigueur , il est conseillé de procéder à une vérification approfondie et de ne rien publier sans l'avoir validé.
Dans cet exercice d'équilibre, il est important d'accepter simultanément deux vérités : les modèles comme ChatGPT commettent des erreurs , parfois flagrantes, mais il est tout aussi vrai que les humains se trompent. Si l'IA accomplit une tâche spécifique avec moins d'erreurs que nous ou nous aide à réduire considérablement le temps que nous y consacrons, elle demeure une option très intéressante, à condition de ne pas lui déléguer la responsabilité finale.
En fin de compte, vous êtes responsable de ce que vous signez de votre nom, et non le modèle. Accuser ChatGPT d'une erreur grave revient à dire « mon chien a mangé mes devoirs » : cela peut sembler une excuse, mais cela ne vous dégage pas des conséquences. La solution la plus judicieuse est d'apprendre à identifier les illusions, d'intégrer des mécanismes de vérification à votre flux de travail et d'affiner progressivement les invites et les paramètres.
En combinant de meilleurs modèles, de nouvelles techniques de formation axées sur les processus, des outils de recherche intégrés et une expérience utilisateur plus aboutie, les hallucinations deviendront progressivement moins fréquentes. En attendant, la meilleure approche consiste à considérer ChatGPT pour ce qu'il est : un outil puissant, mais non infaillible , capable d'améliorer votre productivité à condition de ne pas prendre ses réponses pour argent comptant sans les avoir préalablement vérifiées.
