Sommaire de ce tutoriel IA
Comprendre les hallucinations IA
Les hallucinations IA sont la limite la plus connue et la plus mal comprise des LLM comme ChatGPT. Elles ne sont pas des bugs, mais plutôt le revers de la médaille du fonctionnement même de l’IA générative. Pour comprendre pourquoi une IA commet ces erreurs parfois spectaculaires, il faut d’abord comprendre comment elle raisonne réellement.
L’hallucination IA est aussi le symptôme d’un manque de méthode
💡 Mettez en place gratuitement le cadre d’usage IA pour sécuriser les risques.
Pour bâtir un usage de l’IA 100 % fiable dans votre PME, téléchargez notre méthode d’intégration IA. C’est un kit complet gratuit et déjà utilisé par plus de 1000 entreprises et pros qui inclut la Charte IA de sécurité et le plan de formation pour garantir la véracité des contenus produits par vos collaborateurs.
Une IA ne sait pas, elle calcule
ChatGPT 5, Claude, Gemini, Perplexity… ces IA ont toutes leurs spécificités propres, mais elles ont un point commun incontournable : le raisonnement probabiliste. Contrairement à un humain, une IA générative ne court pas après pas la vérité : elle prédit la probabilité de l’atteindre. Et… ça change tout !
Comment se produit une hallucination IA ?
Lorsque ChatGPT vous répond, il calcule des probabilités à partir des milliards de textes qui ont servi à son apprentissage. Par exemple, si le mot « bleu » apparaît souvent après le mot « ciel », votre IA associera cette idée.
Conséquence : si vous lui demandez : « Quelle est la couleur du ciel aujourd’hui ? » alors qu’elle n’a pas l’information en temps réel, elle risque de répondre « Bleu ». C’est une hallucination : Une réponse plausible d’après ses calculs, mais potentiellement fausse dans votre contexte.
Bien entendu, votre IA ne vous a pas menti volontairement : elle a juste produit un résultat incorrect, mais présenté avec la même certitude qu’une vérité. C’est cette cohérence apparente qui rend les erreurs IA si difficiles à repérer dans vos usages quotidiens.
Les facteurs qui participent à la génération d’hallucinations IA sont parfaitement connus. Pourtant en 2025, des millions d’utilisateurs de ChatGPT continuent à se faire avoir chaque jour par les hallucinations.
Dans la mesure où une IA ne sait pas faire la différence entre mensonge et vérité, les deux seront hélas formulés avec la même fiabilité apparente.
Problème : une phrase bien tournée inspire confiance, même quand elle repose sur une donnée inexistante. Et dans un contexte professionnel, cette confiance aveugle peut fausser un rapport, un contenu important ou une décision stratégique.
Les 5 causes typiques d’une hallucination IA
Il est essentiel de partir du principe qu’une IA n’est pas fiable par nature : c’est votre manière de l’utiliser et de la prompter qui détermine la fiabilité de l’IA dans vos usages quotidiens.
Ce que l’on sait, c’est que les hallucinations IA apparaissent souvent dans les mêmes situations. Ce tableau résume les causes les plus fréquentes et des exemples réels documentés à connaître pour renforcer la fiabilité de votre IA.
| Facteur | Cause principale | C’est vraiment arrivé |
|---|---|---|
| Manque de contexte | Une question floue pousse l’IA à inventer pour combler les vides | En 2023, le chatbot Bing a inventé une relation amoureuse avec un journaliste du New York Times |
| Données obsolètes | Une IA non connectée s’appuie sur des informations potentiellement dépassées | ChatGPT 5 cite encore régulièrement des données 2023 lorsqu’on ne lui précise pas d’actualiser (OpenAI Docs) |
| Prompts flous | Une consigne vague amène le modèle à deviner plutôt qu’à analyser | Des avocats ont soumis six affaires inventées par ChatGPT à un tribunal de New York |
| Biais d’entraînement | Des déséquilibres dans les données entraînent des réponses faussées | ChatGPT associe encore certains métiers à un genre par défaut |
| Excès de confiance | L’IA affirme des erreurs avec assurance, renforçant leur crédibilité | En 2024, ChatGPT a accusé à tort un Norvégien d’être pédophile et meurtrier |
Quels outils IA sont les plus fiables ?
Toutes les IA hallucinent, mais pas forcément à la même fréquence. Certaines vérifient leurs sources, d’autres sont connectées en temps-réel au web, et certaines fonctionnent un peu plus en circuit fermé.
Certes, la clé pour éviter les hallucinations, ce sont vos prompts et votre capacité à contextualiser (nous y reviendrons). Mais selon le modèle IA que vous utilisez, les hallucinations IA peuvent se produire plus ou moins souvent.
L’indice de fiabilité IA
Pour vous aider à identifier les IA actuellement considérés comme les plus fiables, nous avons synthétisé les résultats issus de plusieurs études indépendantes (dont l’étude Phare de Giskard.ai) pour établir un indice de fiabilité des principaux modèles IA utilisés en 2025.
| Rang | Outil IA | Niveau de fiabilité | Taux d’hallucination |
|---|---|---|---|
| 1 | Gemini 2.0 Flash | Très fiable | ≈ 1% |
| 2 | Claude 3.5 Sonnet | Très fiable | ≈ 4% |
| 3 | ChatGPT 4o | Très fiable | ≈ 4% |
| 4 | Perplexity AI | Fiable | ≈ 5% |
| 5 | Mistral 7B | Moyen | ≈ 15% |
| 6 | DeepSeek V3 | Moyen | ≈ 20% |
| 7 | Copilot | Assez fiable | ≈ 20% |
| 8 | Grok 2 | Moyen | ≈ 25% |
Leçon N°1 : Plus une IA est connectée au web, plus elle est fiable
Assez logique donc de retrouver Gemini (l’IA de Google) en tête du classement des IA les plus fiables.
Perplexity, Claude et ChatGPT limitent les erreurs IA grâce à leur mode recherche web approfondie (mais sans ce mode activé, les hallucinations sont beaucoup plus fréquentes).
Leçon N°2 : Créativité IA et fiabilité IA ne font pas bon ménage
À l’inverse, les outils IA à vocation plus créative, souvent sans contrôle des sources (Canva, Jasper, Notion AI, etc.) sont à éviter sur les problématiques de fiabilité. Ils sont d’ailleurs ici hors-classement, avec souvent plus de 25% d’hallucinations.
Les outils IA comme Grok ou Deepseek, souvent décriés pour leurs biais éthiques, ne s’en sortent pas beaucoup mieux sur le plan de la fiabilité.
Notre recommandation d’IA la plus fiable
1°) Pour les tâches critiques dans lesquelles la fiabilité est essentielle (analyse, décision, communication publique) : privilégiez Gemini. Vous pouvez aussi utiliser ChatGPT ou Claude, mais en privilégiant la fonction recherche approfondie (nous y reviendrons plus bas).
2°) Pour la vérification des sources et le fact-checking : Perplexity est votre meilleur ami, la aussi en privilégiant le mode recherche approfondie autant que possible.
Mais retenez bien qu’aucune IA n’est infaillible. Les modèles les plus fiables sont ceux qui vérifient, citent et contextualisent leurs réponses, mais le risque zéro n’existe pas.
Pour autant, c’est bel et bien votre manière d’utiliser l’IA qui va permettre, en grande partie, de réduire les risques d’hallucination IA.
Les 5 astuces pour réduire les hallucinations IA
Vous générez des hallucinations ? C’est normal. Mais bonne nouvelle : il n’appartient qu’à vous de mettre en place les garde-fous pour les éviter.
En choisissant le bon outil IA (voir ci-dessus), vous éliminez déjà 20% du risque. En appliquant les cinq astuces suivantes pour réduire les hallucinations IA, vous pourrez supprimer les 80% restants.
Voici les 5 techniques IA que nous recommandons aux professionnels et entreprises pour obtenir des réponses beaucoup plus fiables avec l’IA.
Astuce N°1 : Utiliser la recherche approfondie (Deepsearch)
La cause principale des hallucinations IA, c’est le manque d’informations fiables qui va obliger le modèle à inventer. En effet, une IA déconnectée du web ne fait qu’interpréter les données déjà présentes dans son modèle.
Pour fiabiliser les résultats, la première étape consiste donc à la connecter le plus (et le mieux) possible au web. Problème : le mode recherche web classique des IA est souvent peu fiable.
Heureusement, des outils comme ChatGPT (Mode recherche approfondie), Gemini (Mode Deep Research) et Mistral (Mode recherche approfondie), permettent de demander à l’IA de consulter en détails des sources web vérifiables avant de répondre en les citant.
⚙️ Comment fonctionne la recherche approfondie
Avec le deepsearch, l’IA ne se contente plus de calculer des probabilités : elle va d’abord chercher la donnée en ligne, l’analyser, puis citer la source. Ce fonctionnement change tout. Selon OpenAI et Perplexity, les modèles utilisant une recherche connectée réduisent jusqu’à 80% des erreurs factuelles.
💡 Les meilleurs prompts deepsearch ChatGPT
Pour exploiter au mieux ce mode avec ChatGPT 5, découvrez les 10 prompts les plus puissants pour ChatGPT Deepsearch, conçus par nos experts, pour un usage en entreprise.
✅ Le bon réflexe IA
Une réponse IA sans source, auteur et date doit être considérée comme suspecte. Pensez à toujours vérifier que ces trois éléments apparaissent en bas de la réponse de votre IA ou en citation dans la réponse.
Astuce N°2 : Donner votre contexte à l’IA
Parfois, la bonne information n’est pas sur Internet. Elle est chez vous : dans vos fichiers, vos process, vos mails, vos bases de données, etc. Une IA qui ne connaît pas votre contexte travaille à l’aveugle. Elle interprète, extrapole et finit toujours par halluciner.
Donner du contexte à votre IA, c’est lui apprendre à raisonner avec vos propres données, vos règles métier et votre vocabulaire. C’est aussi une technique qui permet de décupler la qualité des contenus générés, par exemple pour vos articles SEO ou vos posts LinkedIn par IA. Aujourd’hui, trois techniques complémentaires permettent d’y parvenir :
👉 Technique N°1 : Le few-shot prompt
Le prompt RCORCF (Rôle, Contexte, Objectif, Réponse, Contrainte, Format) est la base d’une IA fiable. Il consiste à encadrer votre demande avec des éléments précis : qui parle, dans quel cadre, pour quel objectif, sous quelle forme.
Le few-shot prompt va encore plus loin : il consiste à ajouter des exemples réels ou des extraits de documents en pj de votre prompt via l’option « Ajouter un document ». L’IA va alors utiliser les données de vos fichiers pour générer une réponse 100% personnalisée.
👉 Technique N°2 : L’agent IA personnalisé
L’agent IA personnalisé est une des méthodes les plus efficaces pour lutter contre les hallucinations IA : c’est une IA formée sur votre contexte métier. Grâce aux Custom GPTs (ChatGPT) ou aux Agents Mistral, vous pouvez intégrer vos documents, vos consignes et vos préférences d’écriture directement dans le modèle.
Pour mettre cette technique en place, consultez notre tutoriel détaillé pour construire simplement vos propres agents ChatGPT, et téléchargez nos kits clés-en-main pour ChatGPT, Mistral et Gemini.
👉 Technique N°3 : Le connecteur MCP
Dernier niveau : le connecteur MCP (Model Context Protocol), qui relie votre IA à vos outils et à vos données internes.
Agenda, boîte mail, Google Drive… le connecteur MCP agit comme un cable USB entre votre IA et vos outils professionnels : il transmet à l’IA les informations dont elle a besoin pour répondre avec exactitude à vos prompts.
Astuce N°3 : Vérifier les sources avec Perplexity
Le type d’hallucination IA le plus dangereux est probablement la fausse citation IA. Ici, votre IA peut citer un auteur inexistant, inventer une étude ou paraphraser une information périmée depuis 5 ans. Ce phénomène touche tous les modèles, y compris ChatGPT ou Claude.
💡 Le meilleur outil pour vérifier les sources : Perplexity
Perplexity AI est aujourd’hui le moteur d’IA le plus fiable pour la vérification des sources. Contrairement à ChatGPT ou Gemini, il cite systématiquement : les liens originaux (cliquables) et les dates de publication.
La technique pour vérifier avec Perplexity
- 1°) Copiez la réponse générée par votre IA dans sa totalité
- 2°) Rendez-vous sur Perplexity (en créant un compte de préférence)
- 3°) Rédigez le prompt suivant : « Voici une affirmation générée par mon IA, ta mission est de faire une vérification complète, minutieuse et approfondie de la véracité de ces éléments. Tu procéderas en vérifiant la véracité des sources, leur pertinence, leur autorité et leur récence. En réponse, indique moi tous les éléments incorrects sous forme de liste ».
- 4°) Avant de lancer le prompt, collez le contenu généré par votre IA
Astuce N°4 : Croiser les résultats entre plusieurs IA
À plusieurs, on est toujours plus efficace ! Aucune IA n’est infaillible seule. Chaque modèle a ses forces, ses biais et ses limites. C’est pourquoi croiser les résultats entre plusieurs IA est une excellente méthode pour limiter les hallucinations IA et fiabiliser les réponses.
Au moindre doute sur la fiabilité de la réponse de votre IA, utilisez la méthode de validation croisée ci-dessous.
| Étape | Action | Exemple |
|---|---|---|
| 1. Générer la réponse principale | Utiliser ChatGPT ou Claude pour rédiger le contenu initial. | Exemple : résumé d’un rapport marché. |
| 2. Vérifier la cohérence | Copier le texte et demander à une autre IA : “Peux-tu vérifier si les chiffres ou faits sont corrects ?” | Comparer Claude et Perplexity. |
| 3. Identifier les divergences | Repérer les points où les réponses diffèrent. | Si Claude corrige une donnée, la noter. |
| 4. Valider manuellement ou via Deep Search | Vérifier uniquement les points divergents sur Perplexity ou Google Scholar. | 3 clics suffisent. |
Astuce N°5 : Douter de votre IA
Le dernier maillon de la chaine et le plus important : c’est vous. Aucune IA, aussi performante soit-elle, ne possède de bon sens.
C’est à vous d’apporter cette part de discernement. Le contrôle humain, ce n’est pas un frein à l’efficacité : c’est ce qui transforme une réponse IA en une décision fiable.
C’est aussi ce qui protège votre entreprise d’une erreur d’interprétation, d’un chiffre inventé ou d’une formulation mal comprise. Car, in-fine, personne ne connait mieux votre métier que vous.
✅ Le bon réflexe IA
Pour bien douter de votre IA, nous vous conseillons de vous poser 3 questions qui vous aiderons à estimer la fiabilité des réponses :
- Se poser la question du sens : « Cette réponse est-elle cohérente ? »
- Repérer ce qui semble trop parfait pour être vrai
- Douter systématiquement des affirmations catégoriques (une IA qui hallucine est souvent sure d’elle)
FAQ : Maîtriser les hallucinations IA
1️⃣ Qu’est-ce qu’une hallucination IA ?
Une hallucination IA se produit lorsqu’un modèle d’intelligence artificielle génère une information fausse, inventée ou incohérente, tout en la présentant comme vraie. Ce n’est pas un bug : c’est le fonctionnement normal d’un LLM.
L’IA prédit les mots les plus probables, sans comprendre leur sens ni vérifier les faits. En entreprise, cela se traduit souvent par des chiffres inexacts, des citations inventées ou des erreurs de logique dans les documents produits.
2️⃣ Peut-on supprimer totalement les hallucinations IA ?
Non, car elles sont liées au fonctionnement même des LLM (Large Language Model). Les hallucinations peuvent seulement être réduites et contrôlées.
En combinant de bons réflexes de fiabilité IA (prompt RCORCF, contextualisation, vérification humaine, usage d’outils fiables comme Perplexity), vous pouvez ramener le risque d’erreur à moins de 2% sur vos usages quotidiens. L’objectif n’est pas de supprimer les erreurs, mais de les rendre détectables et maîtrisées.
3️⃣ Les futures IA vont-elles toujours halluciner ?
Oui, car même les IA de nouvelle génération (Gemini 2.0, Claude 3.5, GPT-5) continuent à produire des réponses probabilistes.
Bien entendu, les hallucinations IA diminueront avec l’amélioration des modèles et l’intégration des connecteurs MCP, mais elles ne disparaîtront pas. Le rôle de l’humain reste essentiel, dans sa capacité à douter, à vérifier et à rester l’expert garant du sens et du contexte.
4️⃣ Quelle IA est la plus fiable ?
D’après les comparatifs 2025, les IA les plus fiables sont celles dont la connexion avec les données web est la plus développée : Gemini 2.5, ChatGPT 5 et Claude 4.5.
Ces modèles IA se distinguent par leur cohérence et leur rigueur logique. En revanche, pour la vérification des sources et le fact-checking, Perplexity reste toujours la référence.
5️⃣ Comment fiabiliser l’usage de l’IA dans mon entreprise ?
Avant tout en cadrant et en structurant son usage par les équipes. Voici les 4 étapes incontournables pour débuter :
- 1°) Former vos équipes au prompt-engineering (méthode RCORCF, deepsearch, few-shot, etc.)
- 2°) Utiliser les Custom GPTs ou un Agents Mistral pour intégrer simplement votre contexte
- 3°) Imposer une relecture humaine systématique avant toute diffusion de contenus stratégiques
- 4°) Cadrer les usages (quels outils, quels interdits, quels objectifs) avec une charte IA
- 5°) Accompagner et sensibiliser les équipes sur les bonnes pratiques IA (voir ci-dessous)
La checklist pour une IA fiable en entreprise
Vous l’avez compris, la fiabilité d’une IA ne dépend pas seulement de la technologie, mais surtout de votre manière de l’utiliser. Bien sur, la première étape incontournable, c’est la formation IA concrète des utilisateurs IA en entreprise.
Mais après la formation, il est important de faire vivre et diffuser les bonnes pratiques IA. Pour vous y aider, nous avons créé la checklist des 10 commandements pour une IA fiable et efficace en entreprise.
Une affiche clés-en-main à télécharger, à diffuser ou à afficher dans vos bureaux pour rappeler les bons réflexes IA quotidiens à vos équipes.
