Qu'est-ce qu'une hallucination de l'IA ?

À quoi ressemble une hallucination

Quelques exemples typiques :

• Une IA attribue à une entreprise un service qu’elle ne propose pas.
• Elle donne une adresse ou des horaires qui ne sont plus à jour.
• Elle cite une étude, un article ou une décision de justice qui n’existe pas.
• Elle invente un chiffre précis, comme un prix ou un pourcentage, pour compléter sa réponse.

Le piège : la réponse est rédigée avec la même fluidité et la même assurance qu’une réponse exacte.

Pourquoi les IA hallucinent

Un LLM apprend à prédire la suite la plus probable d’un texte, token après token. Il n’a pas de base de faits vérifiés à consulter. Les hallucinations apparaissent surtout quand :

• L’information manque dans ses données d’entraînement, par exemple sur une petite entreprise.
• L’information est datée, car l’entraînement s’arrête à une date donnée.
• Les sources se contredisent, et le modèle mélange plusieurs versions.
• La question pousse à inventer, par exemple en demandant une source précise sur un sujet où il n’en connaît pas.

Comment les assistants les limitent

La principale parade est le RAG : l’assistant cherche des pages au moment de la question et rédige à partir d’elles, en citant ses sources. Cela réduit fortement les erreurs, sans les supprimer, car l’IA dépend alors de la qualité des pages trouvées.

Un exemple concret

Un prospect demande à un assistant IA « Est-ce que [votre entreprise] fait la livraison en Belgique ? ». Votre site ne le précise nulle part, et un ancien annuaire indique une adresse belge d’un homonyme. L’assistant répond « oui » avec assurance. Le prospect passe commande, puis découvre que ce n’est pas le cas. L’erreur ne vient pas de vous, mais c’est vous qui en payez le prix.

Pourquoi c’est important pour votre business

Ce que les IA disent de vous fait désormais partie de votre réputation. Une erreur répétée sur vos prix, vos services ou votre zone d’intervention peut vous faire perdre des clients sans que vous le sachiez. C’est pour cela qu’un suivi de ce que les IA disent de votre marque est l’une des briques du GEO.

Comment s’en protéger

1. Écrire noir sur blanc les informations clés sur votre site : services, zone, prix, conditions, horaires.
2. Garder des informations identiques partout : site, fiche Google, annuaires, réseaux sociaux. Une entité bien définie dans le Knowledge Graph laisse moins de place aux erreurs.
3. Corriger les sources anciennes : pages obsolètes, annuaires périmés, fiches en double.
4. Interroger régulièrement les principaux assistants sur votre entreprise, et suivre l’évolution de leurs réponses.

Les erreurs fréquentes

• Croire qu’une réponse précise est une réponse juste. Un chiffre exact au centime peut être inventé.
• Utiliser l’IA pour rédiger sans vérifier. Un contenu publié avec une hallucination devient à son tour une source fausse.
• Penser que ça ne concerne que les grandes marques. Les petites entreprises, peu documentées, sont justement les plus exposées.

Questions fréquentes

Pourquoi les IA hallucinent-elles ?

Un modèle de langage produit le texte le plus probable, pas le texte vérifié. Quand il manque d'informations fiables, il comble le vide avec une réponse plausible. Il ne sait pas faire la différence entre ce qu'il sait et ce qu'il devine.

Les IA qui cherchent sur le web hallucinent-elles encore ?

Moins, mais oui. En s'appuyant sur des pages trouvées sur le web, elles se trompent moins souvent. Mais elles peuvent mal lire une source, mélanger deux pages ou reprendre une page elle-même erronée.

Que faire si une IA dit des choses fausses sur mon entreprise ?

Corriger les sources : votre site, votre fiche Google, les annuaires et les pages qui parlent de vous. Les IA reprennent ce qu'elles trouvent : des informations claires et cohérentes partout réduisent les erreurs. Vous pouvez aussi signaler la réponse à l'éditeur de l'assistant.