Pourquoi les chatbots d'IA "hallucinent" : Les racines statistiques des erreurs de modèles de langage
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En bref
Les "hallucinations" d'IA sont des déclarations confiantes et fluides générées par des modèles de langage qui sont factuellement incorrectes. Une étude d'OpenAI de septembre 2025 argue que la cause première est statistique : les méthodes de formation et de notation récompensent une supposition confiante plutôt qu'un honnête "Je ne sais pas", donc les modèles apprennent à bluffer plutôt que d'admettre l'incertitude.
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Une hallucination d'IA est une réponse d'un chatbot ou d'un modèle de langage qui semble fluide et plausible mais est factuellement incorrecte — une affaire judiciaire fabriquée, une statistique inventée, une date présentée avec une confiance totale. Le terme a évolué d'une phrase de niche du machine learning vers le vocabulaire quotidien à mesure que plus de gens utilisent des outils comme ChatGPT pour la recherche, la rédaction et le travail juridique.
Ce que dit la recherche d'OpenAI sur ses causes
Dans un document intitulé "Pourquoi les modèles de langage hallucinent", publié sur le site web d'OpenAI et sur le serveur de pré-impression arXiv en septembre 2025, les chercheurs Adam Tauman Kalai, Ofir Nachum, Santosh S. Vempala et Edwin Zhang soutiennent que les hallucinations ne sont pas un glitch mystérieux mais un résultat prévisible de la manière dont les modèles sont construits et notés, selon le propre résumé d'OpenAI du document.
Lors de la pré-formation, un modèle apprend à partir du texte qui montre seulement des exemples corrects d'utilisation du langage — il ne lui est jamais explicitement montré une liste étiquetée de fausses déclarations à éviter. Les chercheurs décrivent ceci comme transformant l'hallucination en un problème de classification binaire : si un modèle ne peut pas distinguer de manière fiable une déclaration vraie d'une fausse dans ses données d'entraînement, des erreurs surgiront par la pression statistique ordinaire, indépendamment de la qualité de l'ingénierie, rapporte OpenAI.
Pourquoi les modèles devinent au lieu de dire "Je ne sais pas"
La réclamation centrale du document concerne ce qui se passe après la pré-formation, lors de l'évaluation. Selon OpenAI, la plupart des critères de précision largement utilisés notent une réponse confiantement incorrecte de la même manière qu'une admission d'incertitude — les deux comptent simplement comme "incorrect" — tandis qu'une réponse confiantement correcte obtient la meilleure note. Les chercheurs comparent cela à un étudiant qui devine sur un examen à choix multiples : deviner a une chance d'être correct, tandis que laisser une question vierge garantit un crédit zéro, selon ce qu'a rapporté OpenAI.
Il ne suffit pas d'ajouter quelques nouveaux tests conscients de l'incertitude. Les évaluations basées sur la précision largement utilisées doivent être mises à jour pour que leur notation décourage les suppositions.
— Document de recherche d'OpenAI, "Pourquoi les modèles de langage hallucinent"
La solution proposée par OpenAI n'est pas un test d'hallucination séparé mais un changement dans la façon dont les critères existants sont notés : pénaliser plus lourdement les erreurs confiantes que les expressions d'incertitude, afin que les modèles ne soient plus optimisés pour bluffer dans les lacunes du savoir, selon OpenAI.
Combien les taux d'hallucination varient-ils selon le modèle
Les chercheurs d'OpenAI rapportent une illustration concrète de ce compromis : une évaluation d'un modèle appelé GPT-5-thinking-mini a ramené son taux d'erreur à 26%, comparé à 75% pour le modèle antérieur o4-mini, selon le document tel que rapporté par InfoQ. Les chercheurs notent que le modèle à faible taux d'erreur l'a réalisé en partie en répondant avec l'équivalent de "Je ne sais pas" dans plus de la moitié de ses réponses, plutôt que de deviner, selon ce qu'a rapporté InfoQ.
Une conséquence du monde réel : citations juridiques fabriquées
Le coût pratique des hallucinations a refait surface à plusieurs reprises dans les tribunaux américains. La Cour d'appel du deuxième district de Californie a condamné l'avocat de Los Angeles Amir Mostafavi à une amende de 10 000 $ en septembre 2025 après avoir constaté que 21 des 23 citations de cas dans un mémoire en appel qu'il a déposé ont été fabriquées par ChatGPT, selon un reportage de CalMatters. La cour a écrit qu'aucun document juridique ne doit contenir de citations que l'avocat qui le soumet "n'a pas personnellement lues et vérifiées", a rapporté CalMatters.
Mostafavi, qui a déposé le mémoire en juillet de 2023 sans vérifier le contenu généré par IA, a dit à la cour, "J'espère que cet exemple aidera les autres à ne pas tomber dans le trou. Je paie le prix", selon CalMatters. Le média a également rapporté que le Conseil judiciaire de Californie a exigé que les tribunaux de l'État interdisent l'IA générative ou adoptent une politique d'utilisation au plus tard le 15 décembre 2025, et que les traceurs de technologie juridique ont enregistré plus de 600 instances documentées de citations fabriquées par l'IA dans les documents judiciaires américains.
Points clés
Les hallucinations sont des déclarations fluides et confiantes d'un modèle de langage qui sont factuellement incorrectes, pas des erreurs aléatoires.
Le document d'OpenAI de septembre 2025 les attribue en partie à des limites de pré-formation — les modèles ne peuvent pas toujours distinguer les déclarations vraies des fausses dans leurs données d'entraînement.
Le plus grand moteur, selon OpenAI, est la conception de l'évaluation : les critères qui récompensent les suppositions confiantes et pénalisent les admissions d'incertitude de la même manière que les réponses incorrectes.
Dans un exemple rapporté par OpenAI, un modèle plus récent (GPT-5-thinking-mini) a réduit son taux d'erreur de 75% à 26% pour un modèle antérieur (o4-mini), en partie en répondant "Je ne sais pas" plus souvent, mais l'entreprise dit que le problème d'incitation sous-jacent nécessite de changer la façon dont les critères sont notés à l'échelle de l'industrie.
Les citations juridiques fabriquées par l'IA ont déjà mené à des sanctions judiciaires aux États-Unis, y compris une amende de 10 000 $ en Californie en 2025.
Vos questions
Qu'est-ce qu'exactement une hallucination d'IA?
C'est une réponse générée par un modèle de langage qui est fluide, confiante et plausible mais factuellement incorrecte — par exemple, une affaire judiciaire citée ou une statistique qui n'existe pas, comme décrit dans le document de recherche d'OpenAI sur le sujet.
Pourquoi les entreprises d'IA ne peuvent-elles pas simplement corriger les hallucinations?
Les chercheurs d'OpenAI soutiennent que le problème est en partie statistique : les modèles entraînés uniquement sur des exemples positifs de texte ne peuvent pas distinguer parfaitement les déclarations vraies des fausses, et les critères d'évaluation actuels récompensent les suppositions confiantes par rapport à l'incertitude honnête, donc éliminer complètement les hallucinations nécessiterait de repenser la façon dont les modèles sont notés, pas seulement une meilleure ingénierie.
Les modèles d'IA plus récents ont-ils moins de probabilité d'halluciner?
Les chercheurs d'OpenAI rapportent un exemple de progrès : une évaluation d'un modèle appelé GPT-5-thinking-mini a réduit son taux d'erreur à 26%, comparé à 75% pour le modèle antérieur o4-mini, selon le document tel que rapporté par InfoQ. Les chercheurs notent que le modèle à faible taux d'erreur a répondu "Je ne sais pas" dans plus de la moitié des cas plutôt que de deviner, ce qui illustre le compromis impliqué.
Quelqu'un a-t-il été puni pour s'être fié aux hallucinations d'IA?
Oui. En septembre 2025, une cour d'appel de Californie a condamné l'avocat Amir Mostafavi à une amende de 10 000 $ après avoir découvert que 21 des 23 citations de cas dans un mémoire qu'il a déposé ont été fabriquées par ChatGPT, selon CalMatters.
OpenAI pense-t-elle que les hallucinations peuvent être complètement éliminées?
Le document d'OpenAI ne prétend pas que les hallucinations peuvent être complètement éliminées ; il soutient qu'elles découlent de pressions statistiques lors de la pré-formation et de l'évaluation, et propose de changer la façon dont les critères de précision sont notés pour réduire l'incitation des modèles à deviner avec confiance plutôt que d'exprimer l'incertitude.
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