Qu’est-ce qu’une hallucination ?
En IA, une hallucination, ce n’est pas un bug informatique, mais une réponse fausse donnée avec beaucoup d’assurance.
L’IA ne dit pas “je ne sais pas”, elle invente une réponse plausible.
👉 Exemple concret du quotidien :
Vous demandez à votre assistant IA la date de naissance d’un partenaire d’affaires. L’IA ne connaît pas l’information exacte mais, au lieu de l’admettre, elle invente une date précise. Le problème, c’est que cette fausse réponse semble vraie et peut être reprise telle quelle dans un mail ou une présentation.
Pourquoi ça arrive ?
Tout simplement parce que les modèles sont conçus pour prédire le mot suivant dans une phrase, pas pour vérifier la vérité.
Et parce que les systèmes d’évaluation actuels récompensent les IA qui “tentent quelque chose” plutôt que celles qui avouent leurs limites. Résultat : les modèles sont incités à deviner.
C’est comme un QCM à l’école : si vous ne savez pas et que vous cochez au hasard, vous avez peut-être une chance d’avoir juste. Mais si vous laissez vide, c’est zéro garanti. L’IA fait pareil.
L’impact pour une TPE ou PME
Dans une petite entreprise, une mauvaise information peut coûter cher :
Perte de crédibilité (un devis ou un dossier client basé sur une donnée inventée).
Risque légal (une référence réglementaire fausse mais intégrée dans un document).
Décision biaisée (analyse stratégique basée sur une donnée inventée).
L’enjeu n’est donc pas uniquement technique, il est business.
Comment limiter les risques ?
Adopter une posture de vérification
→ Traitez toujours la réponse d’une IA comme une aide, pas comme une vérité absolue.Former vos équipes à détecter l’incertitude
→ Si une réponse paraît trop précise sans source, c’est peut-être une hallucination.Choisir les bons outils
→ Certains modèles, comme GPT-5, sont conçus pour dire “je ne sais pas” plutôt que d’inventer.Demander la transparence
→ Quand c’est possible, privilégiez les solutions qui affichent leurs sources.
Exemple concret pour une PME
Imaginez que vous dirigiez une petite agence de communication. Vous utilisez l’IA pour préparer une proposition commerciale. Vous lui demandez :
“Quelle est la date de la création de l’entreprise X (prospect) ?”
L’IA répond avec assurance : “Entreprise X a été créée le 15 mars 2009”.
Convaincu, vous l’intégrez dans votre présentation.
Problème : la vraie date est 2011.
Lors du rendez-vous client, votre prospect corrige l’erreur.
Résultat : vous perdez en crédibilité, alors que tout le reste de la proposition était excellent.
Un simple “je ne sais pas” de l’IA aurait évité ce faux pas.
Conclusion : mieux vaut une IA humble qu’une IA trop sûre d’elle
Les hallucinations ne disparaîtront pas totalement, car certaines questions n’ont pas de réponse connue. Mais il est possible de choisir et d’utiliser des modèles qui privilégient la fiabilité plutôt que l’illusion de certitude.
Pour une TPE ou PME, l’important n’est pas d’avoir une IA qui “répond à tout”, mais une IA qui sait reconnaître ses limites. C’est cette humilité qui fera la différence entre un gadget et un véritable outil de confiance.
