L’IA vient de te sortir un truc complètement faux. Avec une confiance totale.
Genre, elle a cité une étude qui n’existe pas. Inventé une statistique. Sorti une citation de nulle part. Expliqué avec assurance une fonctionnalité que ton produit n’a même pas.
C’est ce qu’on appelle une hallucination. Et c’est l’un des trucs les plus frustrants quand on bosse avec l’IA.
La mauvaise nouvelle : tu peux pas l’éliminer complètement. Les modèles d’IA génèrent du texte en prédisant ce qui semble juste, pas en vérifiant les faits.
La bonne nouvelle : tu peux réduire ça drastiquement. Certaines techniques de prompting ont prouvé qu’elles réduisaient les taux d’hallucination de 35 % ou plus — et en combinant plusieurs techniques, les résultats sont encore meilleurs.
Voici ce qui marche vraiment.
Pourquoi l’IA Hallucine
Comprendre le problème aide à le résoudre.
L’IA ne « sait » pas les choses comme les humains. Elle prédit le mot le plus probable basé sur les patterns dans ses données d’entraînement. Quand tu poses une question, elle génère une réponse qui semble plausible — vraie ou non.
C’est pourquoi l’IA hallucine plus quand :
- Le sujet est obscur ou récent (moins de données d’entraînement)
- Tu demandes des détails spécifiques (dates, chiffres, noms)
- La question est ambiguë (plusieurs réponses plausibles)
- Tu la pousses à répondre quand elle est incertaine
Le modèle préfère deviner avec confiance plutôt qu’admettre qu’il sait pas. Ton job c’est de créer des conditions où deviner est moins probable.
Technique 1 : Autorise-la à Dire « Je Ne Sais Pas »
L’IA par défaut fournit une réponse, même quand elle devrait pas. Dis-lui explicitement que l’incertitude c’est ok.
Ajoute à ton prompt :
Si tu n'es pas certaine de quelque chose, dis-le. C'est mieux
de dire « je ne suis pas certaine » que de deviner. Je préfère
pas de réponse à une réponse incorrecte.
Ce simple changement transforme l’incitation. Au lieu d’optimiser pour « donne une réponse », l’IA optimise maintenant pour « donne une réponse précise ou reconnais l’incertitude ».
La doc d’Anthropic montre que ça seul réduit significativement les hallucinations sur les questions factuelles.
Technique 2 : Demande des Sources et Citations
Quand l’IA doit citer ses sources, elle est plus prudente avec ses affirmations.
Pour les documents :
Réponds à cette question en te basant uniquement sur le document
que je t'ai fourni. Cite les passages spécifiques qui soutiennent
ta réponse. Si le document ne contient pas l'info, dis-le.
Pour la connaissance générale :
Explique X. Pour toute affirmation spécifique, note si tu es
certaine de l'information ou si elle devrait être vérifiée.
Citer force l’IA à ancrer les réponses dans quelque chose de concret plutôt que de générer de la fiction qui semble plausible.
Technique 3 : Décompose les Questions Complexes
L’IA hallucine plus sur les questions complexes et multi-parties. Le modèle essaie de tout gérer à la fois et remplit les lacunes avec des suppositions.
Au lieu de :
Donne-moi l'histoire, les caractéristiques clés, la tarification
et les avis clients de ProductX, et compare-le avec ProductY et ProductZ.
Essaie :
Décomposons ça étape par étape.
D'abord : Quelles sont les caractéristiques clés de ProductX ?
Puis continue avec des questions séparées pour chaque partie. Tu auras des réponses plus précises et tu pourras détecter les erreurs plus tôt.
Technique 4 : Utilise le Chain-of-Thought
Demander à l’IA de montrer son raisonnement améliore dramatiquement la précision sur les tâches qui nécessitent de la logique.
Ajoute :
Réfléchis à ça étape par étape avant de donner ta réponse finale.
Montre ton raisonnement.
Quand l’IA doit articuler chaque étape, elle est plus susceptible de détecter ses propres erreurs. Une étude de 2024 a trouvé que le chain-of-thought réduisait les erreurs mathématiques dans GPT-4 de 28 %.
Ça marche parce que les hallucinations arrivent souvent quand l’IA saute des étapes et se précipite aux conclusions. Forcer le raisonnement explicite ferme ces failles.
Technique 5 : Restreins le Scope
Plus la question est large, plus il y a d’espace pour les hallucinations. Rends-la plus étroite.
Large (risqué) :
Raconte-moi tout sur le machine learning.
Étroit (plus sûr) :
Explique la différence entre apprentissage supervisé et non supervisé.
Garde-le à 3-4 phrases. Concentre-toi sur la distinction clé, pas tous les détails.
Les réponses plus courtes et ciblées donnent moins de chance à l’IA de s’aventurer en territoire incertain et d’inventer des choses.
Technique 6 : Fournis du Matériel de Référence
Si tu as besoin que l’IA travaille avec des infos spécifiques, donne-lui ces infos. Te fie pas à ce qu’elle « sait ».
Pour les tâches factuelles :
Voici la documentation produit :
[coller la documentation]
En te basant uniquement sur cette documentation, réponds à la question du client :
[question]
N'ajoute pas d'information qui n'est pas dans la documentation.
Pour l’analyse :
Voici les données :
[coller les données]
Analyse uniquement ce qui est dans ces données. Ne fais pas de suppositions
sur les informations qui ne sont pas incluses.
Quand l’IA a du matériel de référence sur lequel travailler, elle est bien moins susceptible d’inventer des trucs.
Technique 7 : Demande-lui de Vérifier Sa Propre Réponse
C’est étonnamment efficace. Après que l’IA donne une réponse, demande-lui de vérifier la précision.
Prompt de suivi :
Maintenant revise ta réponse. Y a-t-il des affirmations que tu as faites
qui pourraient être inexactes ou dont tu n'es pas certaine ? Signale-les.
L’IA détecte souvent ses propres hallucinations quand on lui demande explicitement. Cette étape d’auto-vérification ajoute une couche de contrôle qualité.
Pour les tâches critiques, tu peux même structurer ça dans ton prompt original :
Réponds à la question, puis revise ta réponse pour la précision.
Signale tout ce dont tu n'es pas totalement certaine.
Combiner les Techniques
Aucune technique individuelle n’élimine les hallucinations. Mais les combiner multiplie l’effet.
Voici un template de prompt qui intègre plusieurs techniques :
Je vais te poser des questions sur [sujet].
Consignes :
1. Utilise uniquement les informations dont tu es certaine
2. Si tu es incertaine, dis « je ne suis pas certaine » au lieu de deviner
3. Pour les affirmations spécifiques, note ton niveau de confiance
4. Réfléchis ta réponse étape par étape
5. Après avoir répondu, note brièvement toute partie qui devrait être vérifiée
Ma question : [ta question]
Ce prompt :
- Donne la permission d’exprimer l’incertitude (Technique 1)
- Demande les niveaux de confiance (Technique 2)
- Encourage le raisonnement étape par étape (Technique 4)
- Inclut l’auto-vérification (Technique 7)
Ce Que Tu Peux Pas Prévenir
Soyons réalistes sur les limitations.
L’IA va encore halluciner parfois, surtout sur :
- Les événements récents (après la date limite d’entraînement)
- Les détails obscurs (dates spécifiques, statistiques de niche, figures mineures)
- Les spécifications techniques (paramètres API exacts, détails de syntaxe de code)
- Les citations et références (elle les fabrique souvent)
Pour tout ce où la précision est critique :
- Vérifie indépendamment
- Ne fais pas confiance à l’IA pour les citations sans les vérifier
- Utilise l’IA pour les brouillons et les idées, pas les faits finaux
La Mentalité de Vérification
La solution ultime c’est pas une technique de prompt — c’est un changement de mentalité.
Traite le résultat de l’IA comme un premier brouillon qui a besoin de vérification, pas comme une réponse finale. Utilise l’IA pour :
- Générer des idées rapidement
- Rédiger du contenu que tu examineras
- Explorer des possibilités
- Résumer le matériel que tu as fourni
N’utilise pas l’IA comme un oracle qui sait des trucs que tu sais pas. C’est pas le cas. Elle prédit ce qui semble juste. Parfois elle se trompe.
Avec les techniques ci-dessus, tu obtiendras beaucoup moins souvent de mauvaises réponses. Mais « moins souvent » ça veut pas dire « jamais ».
Fais confiance, mais vérifie.
Référence Rapide : Les 7 Techniques
- Autorise « Je Ne Sais Pas » — Instruction explicite que l’incertitude c’est ok
- Demande les Sources et Citations — Ancre les réponses dans des preuves spécifiques
- Décompose les Questions Complexes — Gère une partie à la fois
- Utilise le Chain-of-Thought — « Réfléchis étape par étape » avant de répondre
- Restreins le Scope — Questions plus étroites, réponses plus courtes
- Fournis du Matériel de Référence — Donne-lui les faits pour travailler
- Demande l’Auto-Vérification — Fais vérifier à l’IA sa propre réponse
Utilise-les individuellement pour des améliorations rapides. Combine-les pour la fiabilité maximale.
Ton IA est maintenant bien plus digne de confiance.