Hallucinations de l’IA : que sont-elles et comment les éviter ?

Que sont les hallucinations de l’IA ?

Par exemple, si nous demandons à une IA les numéros SIREN de 20 entreprises parisiennes dont le chiffre d’affaires progresse, elle peut produire une liste apparemment cohérente et complète… alors que tous les numéros indiqués sont inventés.

C’est précisément ce qui caractérise une hallucination : la réponse paraît logique et convaincante, sans que l’IA exprime le moindre doute. D’où les avertissements affichés dans les interfaces des modèles de langage, qui invitent à vérifier les chiffres et les faits cités.

D’où viennent les hallucinations de l’IA ?

Les hallucinations surviennent principalement dans trois situations :

• le manque de données (la cause principale : le modèle devine) ;
• une consigne imprécise (le modèle comble les lacunes) ;
• une tâche trop complexe (le modèle tente de tout faire à la fois).

Le problème ne tient donc pas seulement aux modèles de langage, mais aussi à leur accès aux données. Les hallucinations ne surgissent pas sans raison : elles découlent de conditions sur lesquelles il est possible d’agir.

Comment éviter les hallucinations de l’IA ?

Pour prévenir les hallucinations, il faut donner à l’IA un accès direct à des données structurées. Dans cet environnement, les modèles de langage peuvent mieux interpréter les informations, prendre des décisions et tirer des conclusions.

Les trois méthodes suivantes répondent à cet objectif, à différents niveaux de complexité.

Préparer un fichier de données

Fournir des données prêtes à l’emploi est la solution la plus simple pour réduire les hallucinations. Le modèle a alors beaucoup moins de raisons d’inventer ce qui lui manque.

Les personnes qui découvrent ces outils attendent parfois d’un modèle de langage qu’il soit à la fois un moteur de recherche, un pipeline ETL et un outil d’extraction de données. Or, si la tâche exige de collecter, nettoyer et standardiser un grand volume d’informations, la fenêtre de contexte peut être dépassée et le risque d’hallucination augmente fortement.

Il vaut donc mieux diviser la collecte de données en plusieurs consignes plus courtes et vérifier les résultats au fur et à mesure. Cela peut sembler fastidieux, mais cette préparation offre une base solide aux modèles de langage : ils peuvent alors exploiter des données disponibles plutôt que de les deviner.

Utiliser une API

La connexion à une API est une solution plus avancée : elle permet un accès plus rapide, à plus grande échelle, à des données qui restent à jour. Si préparer un fichier revient à apporter un seau d’eau, utiliser une API revient à ouvrir un robinet.

La recherche utilisée par ChatGPT, Claude ou Gemini ressemble, dans une certaine mesure, à celle d’une personne : les modèles de langage consultent des contenus sur des sites externes, comme Reddit ou Wikipedia, puis formulent une réponse.

Cette méthode ne garantit toutefois ni l’exactitude ni l’actualité des contenus. Des sources dispersées impliquent des formats hétérogènes, des dates différentes et parfois des erreurs ou des opinions humaines. Une API peut pallier ces limites en fournissant un accès stable et programmable à des données nettoyées.

Par exemple, l’API de Monitly donne accès à des statistiques du monde entier grâce à des connexions directes avec des sources institutionnelles telles que l’Insee, Eurostat, la Banque mondiale, l’OMS et le FMI, entre autres. L’IA n’a plus besoin de chercher l’information sur différents sites : elle interroge directement l’API et obtient les données les plus récentes, plus faciles à analyser et à interpréter.

Connecter l’IA via MCP

Le protocole MCP (Model Context Protocol) permet aux modèles de langage d’accéder directement à des fichiers, des feuilles de calcul, du code ou des applications. En mettant des données prêtes à l’emploi à leur disposition, cette solution réduit considérablement le risque d’hallucination.

Par exemple, Compabase, une plateforme de données d’entreprises, propose un connecteur MCP qui permet à l’IA de vérifier rapidement les informations sur des entreprises françaises. Si nous lui demandons les numéros SIREN de 20 entreprises parisiennes dont le chiffre d’affaires progresse, elle peut alors fournir une liste cohérente et vérifiée plutôt que des données inventées. Ce n’est pas que le modèle soit soudain devenu « plus intelligent » : auparavant, il n’avait pas accès à ces données. Désormais, il peut lancer une simple requête SQL sur la base et récupérer les résultats.

Autrement dit :

Sans MCP :

• certaines entreprises n’existent pas ;
• les données financières sont aléatoires ;
• les numéros SIREN sont inventés.

Avec MCP :

• le modèle interroge la base de données ;
• il récupère des enregistrements précis ;
• le résultat de la requête est déterministe.

Bien sûr, le risque d’hallucination ne disparaît pas si nous demandons encore au modèle de traiter et de croiser trop de données à la fois. Mais dans un environnement structuré, où les données sont disponibles en temps réel et où la part d’interprétation est limitée, l’IA cesse de deviner et peut analyser des informations qui existent réellement.