Une hallucination, en IA, c'est une réponse qui semble correcte mais qui contient une information fausse, inventée ou impossible à vérifier. Le modèle ne ment pas comme un humain : il calcule une suite de mots probable. Parfois, cette suite de mots sonne très bien. Et elle est fausse.
Tu demandes : "Donne-moi trois livres belges sur l'histoire de l'informatique à l'école." L'IA peut te donner des titres, des auteurs et même des dates. Si elle n'a pas vérifié dans une vraie base de livres, certains titres peuvent être inventés. Le danger, c'est que la réponse a l'air propre.
Les modèles de langage sont entraînés à prédire des morceaux de texte. Ils ne possèdent pas automatiquement une encyclopédie parfaite dans leur mémoire. Quand une question demande un détail précis, récent ou rare, le modèle peut combler les trous avec une réponse plausible.
Les outils de recherche, les documents fournis et les citations fiables réduisent le risque. Ils ne le suppriment pas totalement. La vérification reste nécessaire.
Un biais est une déformation dans la manière de représenter le monde. Si un modèle a vu surtout certains exemples pendant son entraînement, il risque de mieux traiter ces exemples-là et de se tromper davantage sur les autres.
Si on demande à une IA de générer l'image d'un "champion olympique de sprint", elle peut presque toujours proposer quelqu'un du même pays ou du même gabarit physique, alors que les médailles viennent du monde entier. Ce n'est pas une règle du monde : c'est un stéréotype appris dans des textes et des images.
Un stéréotype est une idée toute faite sur un groupe de personnes. Il simplifie trop la réalité et peut devenir injuste quand on s'en sert pour décider, trier ou juger.
Beaucoup de modèles ont vu énormément de contenus en anglais. Ils peuvent donc être plus à l'aise avec certains pays, certaines cultures ou certaines façons de parler. Une question posée en français de Belgique, avec des mots locaux ou un contexte scolaire précis, peut être moins bien comprise.
Une réponse sérieuse doit pouvoir être reliée à une source fiable : un site officiel, un article identifié, un livre réel, un document donné par le professeur. "Je crois que" n'est pas une source. Même quand c'est écrit avec une belle mise en page.
Si une information est importante, compare-la avec au moins une autre source indépendante. Pour une date historique, une définition ou une règle de sécurité, une seule réponse d'IA ne suffit pas.
Méfie-toi des réponses trop précises sans source, des chiffres ronds, des noms que tu ne retrouves nulle part, des citations sans lien et des explications qui évitent la question. Ce sont souvent des traces d'invention.
Lis chaque réponse d'IA. Choisis si elle est vérifiable, suspecte, ou clairement inventée.
Réponse A — "Le premier ordinateur personnel vendu en masse est souvent associé à l'Apple II, lancé en 1977. À vérifier avec une source historique, car la définition de 'ordinateur personnel' peut varier."
Réponse B — "La Belgique a lancé son premier satellite scolaire officiel, EduSat-1, le 3 avril 2014, depuis la base de Charleroi-Nord."
Réponse C — "Selon plusieurs études, les écrans peuvent perturber le sommeil s'ils sont utilisés tard le soir, notamment à cause de la lumière et de la stimulation. Il faut consulter une source médicale pour des conseils précis."
Clique sur le problème principal dans chaque situation.
Situation A — Une IA génère des images de "grands footballeurs" et propose quasi systématiquement des joueurs d'Europe de l'Ouest ou d'Amérique du Sud, ignorant le reste du monde.
Situation B — Une IA corrige un texte en français de Belgique et remplace "septante" par "soixante-dix" en disant que "septante" est faux.
Situation C — Une IA de reconnaissance d'image fonctionne très bien sur des photos prises en studio, mais mal sur des photos sombres ou floues.
Question 1 / 5
Qu'est-ce qu'une hallucination d'IA ?