---
type: Glossary Term
title: Hallucination (IA)
description: "Une hallucination d'IA se produit lorsqu'un modèle de langage de grande taille (LLM) génère des informations factuellement incorrectes, fabriquées ou non souten"
resource: "https://www.contextstudios.ai/fr/glossaire/hallucination"
category: safety
language: fr
timestamp: "2026-07-01T15:29:01.930Z"
---

# Hallucination (IA)

Une hallucination d'IA se produit lorsqu'un modèle de langage de grande taille (LLM) génère des informations factuellement incorrectes, fabriquées ou non soutenues par ses données d'entraînement, mais les présente avec une grande confiance et une fluidité linguistique. Le terme reflète l'expérience psychologique humaine : le modèle 'perçoit' quelque chose qui n'existe pas. Les hallucinations surviennent parce que les LLM ne récupèrent pas les faits d'une base de connaissances — ils génèrent du texte de manière probabiliste, optimisant pour la cohérence statistique plutôt que la vérité. Les formes courantes incluent : des citations et sources inventées, des dates et statistiques incorrectes, des personnes ou entreprises fictives, et des affirmations légales ou de produits inexactes. Les hallucinations ne sont pas un bug pouvant être entièrement éliminé — elles sont une caractéristique inhérente des architectures LLM actuelles. Les stratégies d'atténuation incluent : la génération augmentée par récupération (RAG), l'ancrage dans une base de données, l'incitation à l'auto-cohérence, les pipelines de vérification des faits, et les systèmes avec intervention humaine. Dans les déploiements en entreprise, le taux d'hallucination est un indicateur de qualité critique, notamment dans des secteurs comme le juridique, le médical, le financier et la conformité — où la désinformation entraîne des conséquences légales ou financières.