Une hallucination, c'est une réponse fausse qu'une IA donne avec assurance : une source qui n'existe pas, un chiffre inventé, une citation jamais prononcée. Elle vient du fonctionnement même des modèles de langage, qui prédisent la suite la plus probable d'un texte, et d'un entraînement qui récompense une réponse plutôt qu'un « je ne sais pas »

On ne peut pas la supprimer totalement, mais on peut la rendre rare : donner ses sources à l'IA, l'autoriser à dire qu'elle ne sait pas et vérifier les éléments à risque avant de les utiliser

C'est quoi, une hallucination d'IA ?

Le mot désigne toute information fausse présentée comme vraie par un assistant comme ChatGPT, Claude, Gemini ou Le Chat. Le piège, c'est le ton : la réponse fausse est aussi fluide et sûre d'elle que la réponse juste

Les formes les plus courantes :

Les juristes parlent aussi de « confabulation », un terme de neuropsychologie : produire de faux souvenirs sans intention de tromper

Pourquoi l'IA hallucine

Un modèle de langage n'a pas de base de données de faits. Il a appris, sur des milliards de phrases, à prédire le mot suivant le plus probable. Notre article LLM : c'est quoi détaille ce fonctionnement. Quand il connaît bien un sujet, la suite la plus probable est souvent juste. Quand il ne le connaît pas, il produit quand même une suite plausible

OpenAI a publié en septembre 2025 une étude, Why language models hallucinate, qui ajoute une deuxième cause : la façon dont on note les modèles. La plupart des tests comptent seulement les bonnes réponses. Un modèle qui tente sa chance gagne parfois des points, un modèle qui dit « je ne sais pas » n'en gagne jamais. L'exemple d'OpenAI : interrogé sur une date d'anniversaire qu'il ignore, un modèle qui répond au hasard a 1 chance sur 365 d'avoir juste, alors que l'abstention rapporte 0

Résultat : les modèles sont entraînés à répondre, même quand ils devraient s'abstenir. Les chercheurs d'OpenAI concluent que les hallucinations ne sont pas inévitables, puisqu'un modèle peut s'abstenir, mais que la précision n'atteindra jamais 100 %, car certaines questions n'ont pas de réponse accessible

Les meilleurs modèles hallucinent-ils encore en 2026 ?

Oui. L'épreuve AA-Omniscience d'Artificial Analysis pose 6 000 questions factuelles sur 42 sujets dans 6 domaines. Elle récompense les bonnes réponses, pénalise les erreurs et ne pénalise pas les « je ne sais pas »

Au 12 octobre 2026 :

Même le meilleur modèle se trompe ou s'abstient sur environ 1 question sur 3. Et les modèles qui hallucinent le moins sur cette épreuve sont de tout petits modèles qui refusent souvent de répondre : ne pas inventer ne suffit pas à être utile. Notre classement des IA compare les modèles sur d'autres critères

Des hallucinations qui ont coûté cher

• Deloitte, Australie, octobre 2025 : le cabinet a remboursé une partie des 440 000 dollars australiens payés par le gouvernement pour un rapport de 237 pages. Il contenait une citation inventée d'un jugement et des références à des travaux qui n'existent pas. La version corrigée mentionne l'usage d'Azure OpenAI (AP News)

• Tribunal administratif d'Orléans, 29 décembre 2025 : l'avocat d'un requérant cite une quinzaine de décisions inexistantes. Le tribunal l'invite à vérifier que ses références « ne constituent pas une "hallucination" ou une "confabulation" » (Village de la Justice)

• Tribunal administratif de Grenoble, 4 juin 2026 : un requérant produit un mémoire de plus de 300 pages généré par IA, avec des décisions inventées. Le tribunal lui inflige 200 € d'amende pour recours abusif (analyse de Me Juliette Choron)

Le point commun : personne n'a vérifié les références avant de les envoyer. Le même réflexe vaut pour un exposé préparé avec l'IA ou un compte rendu de réunion généré par l'IA

7 méthodes pour éviter les hallucinations

1. Donne tes sources à l'IA : colle le document, le PDF ou la page web, et demande-lui de répondre uniquement à partir de ce contenu. C'est la première méthode à appliquer : l'IA n'a plus à puiser dans sa mémoire. Notre guide pour lire un document long avec l'IA montre comment faire

2. Autorise le « je ne sais pas » : écris noir sur blanc que tu préfères une absence de réponse à une réponse inventée

3. Exige le passage exact : pour chaque affirmation importante, demande la citation mot pour mot et l'endroit d'où elle vient. Une citation introuvable signale une invention

4. Active la recherche web pour les faits récents : un modèle sans recherche ne connaît rien après sa date d'entraînement. Avec la recherche, ouvre quand même les liens cités

5. Sépare la recherche de la rédaction : fais d'abord lister les faits avec leurs sources, vérifie-les, puis fais rédiger à partir de cette liste

6. Vérifie toujours les éléments à risque : chiffres, noms, dates, citations, références juridiques. Une décision de justice se vérifie sur Légifrance, une étude sur le site de son éditeur

7. Fais relire par un 2e modèle : demande à un autre assistant de repérer les affirmations non sourcées. Il n'a pas forcément les mêmes angles morts

Un prompt anti-hallucination à copier

Réponds uniquement à partir des documents que je te fournis

Pour chaque affirmation, cite le passage exact entre guillemets et indique d'où il vient

Si l'information n'est pas dans les documents, écris « Je ne trouve pas cette information dans les sources » au lieu de deviner

À la fin, liste les points dont tu n'es pas sûr

Pour aller plus loin sur l'écriture des consignes, voir notre méthode pour faire un bon prompt

Quel niveau de vérification selon la tâche

Pour les agents qui agissent seuls, la même logique s'applique avec des points de contrôle humains, voir notre guide sur le human in the loop

FAQ

Peut-on supprimer complètement les hallucinations ?

Non. Selon OpenAI, la précision d'un modèle n'atteindra jamais 100 %, car certaines questions n'ont pas de réponse accessible. En revanche, un modèle peut apprendre à s'abstenir quand il ne sait pas, et tes consignes peuvent l'y pousser

Quelle IA hallucine le moins ?

Sur l'épreuve AA-Omniscience du 12 octobre 2026, Claude Opus 5.5 obtient le meilleur indice de fiabilité (46), devant GPT-6 Astra (44) et Claude Fable 5.1 (43). Aucun n'est fiable à 100 %, la vérification reste nécessaire

Pourquoi ChatGPT invente-t-il des sources ?

Parce qu'il génère une référence qui a la forme d'une vraie : un auteur plausible, un titre plausible, une date plausible. Sans recherche web activée, il ne vérifie pas qu'elle existe. Avec la recherche, ouvre les liens qu'il cite

Comment savoir si une réponse de l'IA est une hallucination ?

Demande la source exacte et ouvre-la. Si la source n'existe pas, ne contient pas l'information ou ne correspond pas à la citation, c'est une hallucination. Méfie-toi surtout des réponses très précises sur des sujets pointus : dates, numéros, chiffres

Une hallucination peut-elle avoir des conséquences juridiques ?

Oui. En France, le tribunal administratif de Grenoble a infligé 200 € d'amende pour recours abusif le 4 juin 2026 à un requérant qui citait des décisions inventées par l'IA. Le Conseil national des barreaux rappelle depuis mars 2026 qu'un avocat qui utilise un contenu généré sans le vérifier s'expose à des poursuites disciplinaires

Vérifier fait partie du métier

L'IA te fait gagner des heures à condition que tu saches où elle se trompe. Les gens qui l'utilisent bien lui donnent les bonnes sources et vérifient ce qui compte. Pour aller plus loin, notre méthode pour évaluer la fiabilité d'un modèle IA te donne un protocole complet

C'est ce que tu apprends dans l'axe Apprendre à piloter l'IA avec Kryve