Hallucination

Qu'est-ce qu'une hallucination en IA générative?

Une hallucination de l'IA désigne une situation dans laquelle un modèle d'IA génère un contenu faux, inexact ou inventé, tout en le présentant de manière plausible et convaincante. Dans le cas de l'IA générative, cela correspond par exemple à une réponse qui affirme un fait erroné, cite une source inexistante, invente une règle ou résume incorrectement un document.

Autrement dit, une hallucination de l'IA ne désigne pas un simple bug d'affichage : c'est un résultat produit par le modèle lui-même, sans base factuelle suffisante. Le problème est d'autant plus important que ces réponses peuvent paraître très fluides et crédibles, ce qui rend l'erreur difficile à repérer sans vérification humaine.

Définition technique : comment une IA peut-elle provoquer une hallucination ?

D'un point de vue technique, une hallucination de l'IA survient lorsqu'un grand modèle de langage (LLM) produit une sortie qui n'est pas correctement ancrée dans les données d'entrée, dans les connaissances disponibles ou dans un raisonnement fiable.

Ce phénomène est étroitement lié à la nature probabiliste des modèles d'IA génératifs. Les LLM fonctionnent en prédisant, à partir d'un contexte donné, quel sera le prochain mot le plus probable dans une séquence. Ils ne vont pas « chercher la vérité » comme le ferait une base de données ou un moteur de preuve logique ; ils génèrent d'abord une réponse statistiquement plausible, ce qui peut conduire à des affirmations inexactes mais bien formulées.

Les causes possibles sont multiples :

• données d'entraînement inexactes ou biaisées
• manque de contexte fiable dans l'entrée utilisateur
• surinterprétation statistique du modèle d'IA lorsqu'il complète un vide informationnel
• mauvaise articulation entre le modèle et une base documentaire, notamment dans des systèmes de type RAG mal configurés

Dans les systèmes conversationnels, une hallucination peut ainsi prendre plusieurs formes : fait inventé, source fictive, résumé erroné, raisonnement trompeur ou assurance excessive sur un contenu incertain.

Enjeux juridiques et impacts de l'hallucination de l'IA

Le premier enjeu est celui de la fiabilité de l'information. Une réponse fausse mais formulée avec aplomb peut induire en erreur un agent, un citoyen, un professionnel ou un décideur. Ce risque est particulièrement fort lorsque l'IA est utilisée pour résumer, analyser, rédiger ou conseiller dans des contextes sensibles, y compris dans les entreprises et les services publics.

Le deuxième enjeu est juridique et réputationnel. L'hallucination de l'IA peut conduire à la diffusion de fausses informations dans un document, une réponse officielle, une note interne ou une interaction avec un usager. En France, plusieurs cas d'hallucinations ont été relevés fin 2025 par les tribunaux administratifs de Grenoble et d'Orléans : des avocats ont cité des jurisprudences entièrement inventées par des outils génératifs. Dans un cas, une quinzaine de références juridiques fictives ont été produites, obligeant le tribunal à rappeler la nécessité de vérifier toute référence trouvée à l'aide de l'IA. Ces affaires illustrent un risque désormais concret pour les professionnels du droit, et par extension pour toute administration qui s'appuierait sur l'IA sans contrôle suffisant.

Le troisième enjeu est celui de la gouvernance des usages. Les recommandations sur le déploiement responsable de l'IA générative insistent sur la nécessité de former les utilisateurs, encadrer les cas d'usage et prévoir une supervision humaine. Dans une collectivité, cela signifie qu'un outil génératif ne doit pas être utilisé sans règles de vérification, sans périmètre clair ni sans responsabilité humaine sur la validation finale, notamment pour les usages impliquant des transactions financières ou des actes administratifs engageants.

Enfin, l'hallucination de l'IA est aussi un enjeu de confiance. Si les erreurs sont trop fréquentes ou mal comprises, les utilisateurs peuvent soit surfaire confiance à l'outil, soit rejeter en bloc des usages pourtant utiles.

Exemples concrets de cas d'hallucinations IA

Dans un chatbot (ou assistant conversationnel), l'hallucination de l'IA peut se traduire par une réponse erronée à une question administrative, l'invention d'une procédure inexistante ou l'attribution d'une compétence à un mauvais service. Dans ce type de situation, le risque ne vient pas seulement de l'erreur, mais du fait qu'elle peut être reçue comme crédible par l'usager.

Dans un usage de résumé ou d'analyse documentaire, l'hallucination peut prendre la forme par exemple d'un passage ajouté qui ne figure pas dans le document source, d'une reformulation qui déforme le sens, ou d'une conclusion attribuée à tort au texte analysé.

Dans les systèmes de RAG ou de recherche assistée, l'hallucination peut subsister même lorsque le modèle d'IA a accès à une base documentaire, si la récupération de contexte est incomplète ou si le modèle extrapole au-delà des éléments retrouvés. C'est pourquoi les approches de réduction des hallucinations passent souvent par un meilleur ancrage documentaire, des contrôles supplémentaires et une vérification du degré de fidélité de la réponse.

Enfin, les générateurs d'images peuvent également produire des résultats erronés : mains avec un nombre incorrect de doigts, ombres incohérentes ou objets déformés en arrière-plan.

Eviter les hallucinations grâce à la détection : pistes d'action pour les collectivités

Les collectivités françaises qui expérimentent l'IA générative sont confrontées au même enjeu : comment tirer parti de ces outils d'IA tout en limitant le risque d'erreurs plausibles mais inexactes. Plusieurs retours d'expérience et pistes d'action permettent aujourd'hui d'encadrer ces usages de manière responsable.

Retours d'expérience de collectivités françaises

La Région Île-de-France a adopté une démarche progressive et gouvernée : après plusieurs expérimentations, elle a industrialisé certains usages, dont un outil d'IA interne sécurisé et un assistant documentaire basé sur du RAG. Cette mise en place repose sur une montée en compétences des équipes et une gouvernance maîtrisée, deux facteurs essentiels pour réduire les hallucinations de l'IA.

La Métropole Rouen Normandie a déployé une solution d'IA générative pour la recherche d'informations dans les délibérations publiques, la génération de comptes rendus et la simplification des écrits administratifs. Le point clé : expérimenter en évaluant, ce qui permet de mesurer et de contrôler le risque d'hallucination en amont plutôt que de le découvrir en production.

Enfin, la Ville de Cannes utilise l'IA pour synthétiser des corpus volumineux, tout en conservant la main sur le contrôle final des réponses générées par l'outil. Cette approche illustre un principe fondamental : l'IA doit rester un levier d'efficacité administrative, jamais une vérité automatique.

Actions concrètes pour limiter les hallucinations de l'IA

Pour une collectivité qui souhaite éviter les hallucinations, les premières actions consistent à encadrer l'arrivée des systèmes d'IA par des chartes, des bonnes pratiques et de la formation. Il est également essentiel d'imposer une supervision humaine sur les contenus sensibles des réponses générées et de maintenir une vigilance sur les fuites de données, les biais et la dépendance aux fournisseurs.

Sur le plan technique, il est recommandé de s'appuyer sur des bases documentaires fiables et bien maintenues, de privilégier les architectures d'ancrage documentaire comme le RAG lorsque cela est pertinent, et de former les agents à repérer les réponses plausibles mais douteuses. Enfin, chaque équipe doit définir les usages autorisés et les niveaux de risque associés avant tout déploiement. Ce cadrage préalable permet de renforcer la relation avec les citoyens sans compromettre la qualité de l'information publique.