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En intelligence artificielle, une hallucination désigne une réponse générée par un modèle de langage qui est fausse, incohérente, ou non fondée sur les données d’entraînement. Contrairement à une simple erreur de syntaxe, l’hallucination donne l’illusion de la vérité tout en étant incorrecte, car le modèle “invente” un fait ou une information.
Les hallucinations constituent un enjeu majeur dans l’adoption des IA génératives en contexte professionnel. Elles surviennent notamment lorsque le modèle ne trouve pas dans son corpus une réponse fiable, ou lorsqu’il extrapole au-delà de son entraînement. Les hallucinations peuvent être factuelles (dates, chiffres, noms), structurelles (incohérences logiques), ou narratives (ajout d’éléments imaginaires). Leur fréquence dépend du modèle utilisé, du prompt, et du domaine abordé. Pour limiter ces phénomènes, plusieurs stratégies existent : fine-tuning, intégration de bases de connaissances externes, supervision humaine, ou encore utilisation de modèles hybrides (IA + moteur de recherche). Il est essentiel d’instaurer des processus de vérification des réponses générées, notamment dans les secteurs réglementés ou sensibles. La détection automatique des hallucinations est encore un champ de recherche actif. D’un point de vue opérationnel, il est recommandé de combiner les capacités créatives de l’IA avec un cadre éditorial et factuel rigoureux.
Dans un contexte où l’intelligence artificielle s’invite désormais dans tous les métiers, le..
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