Pourquoi les modèles de langage hallucinent-ils ? Recherche OpenAI

Introduction

Les modèles de langage sont devenus de plus en plus puissants, mais ils restent sujets à un défaut critique : les hallucinations. Il s’agit d’affirmations confiantes et plausibles qui sont factuellement incorrectes. Le récent article de recherche d’OpenAI, « Why Language Models Hallucinate », apporte des éclairages révolutionnaires sur les causes profondes de ce phénomène et propose des solutions pratiques. Plutôt que d’être de simples bugs ou des défauts inévitables, les hallucinations sont en réalité intégrées dans la façon dont les modèles de langage modernes sont conçus et entraînés. Comprendre cette recherche est essentiel pour toute personne travaillant avec des systèmes d’IA, car elle révèle que les hallucinations ne sont pas seulement un problème technique — c’est un enjeu systémique enraciné dans la façon dont nous entraînons, évaluons et incitons ces modèles. Cet article décompose les principaux enseignements de la publication et explore ce qu’ils signifient pour l’avenir des systèmes d’IA fiables.

Comprendre les hallucinations des modèles de langage : le problème de la confiance

Les modèles de langage sont connus pour produire ce que les chercheurs appellent des « contre-vérités plausibles et trop confiantes » — des affirmations qui semblent raisonnables et sont délivrées avec certitude, mais qui sont en réalité incorrectes. C’est fondamentalement différent d’une simple erreur. Un modèle qui dit « Je ne suis pas sûr » en cas d’incertitude se comporte différemment d’un autre qui affirme avec assurance quelque chose de faux. Le problème, c’est que lorsqu’un modèle se trompe avec confiance, il devient extrêmement difficile de lui faire confiance dans n’importe quel contexte. Les utilisateurs ne peuvent pas facilement distinguer l’information exacte de celle hallucinée, ce qui compromet l’utilité du système tout entier. Ceci est particulièrement problématique dans les applications à fort enjeu comme le diagnostic médical, la recherche juridique ou l’analyse financière, où des informations incorrectes présentées avec assurance peuvent entraîner de graves conséquences. Le défi n’est pas seulement que les modèles font parfois des erreurs — c’est qu’ils en font tout en paraissant totalement certains d’eux.

La racine du problème réside dans la compréhension de l’origine des hallucinations lors du processus de développement du modèle. Il est tentant de supposer que les hallucinations proviennent principalement d’erreurs dans les données d’entraînement, mais la réalité est plus nuancée et plus fondamentale. Même si l’on parvenait à créer un jeu de données parfaitement propre, sans aucune erreur ni inexactitude — ce qui est théoriquement impossible — les hallucinations se produiraient tout de même. Cela s’explique par le fait que le problème ne réside pas seulement dans ce que le modèle apprend de ses données d’entraînement ; il tient à la manière dont le modèle est entraîné à se comporter et aux objectifs qu’on lui demande d’atteindre. Le processus d’entraînement lui-même, à travers ses mécanismes de retour et ses structures de récompense, encourage activement les comportements qui mènent aux hallucinations.

Le problème des données d’entraînement : pourquoi des données parfaites ne suffisent pas

Lorsqu’ils sont entraînés, les modèles de langage apprennent à partir d’immenses corpus de textes qui contiennent inévitablement des erreurs, des inexactitudes et des demi-vérités. Un modèle formé sur Wikipédia, des livres, des articles et du contenu web absorbera non seulement des informations exactes, mais aussi les erreurs, les idées reçues et les fausses affirmations présentes dans ces sources. Si 20 % des dates d’anniversaire n’apparaissent qu’une seule fois dans les données d’entraînement, le modèle hallucinera sur environ 20 % des requêtes liées aux anniversaires, car il n’aura pas appris ces faits de façon suffisamment fiable pour les restituer correctement. Cela semble être une source évidente d’hallucinations, et c’en est effectivement une, mais ce n’est pas la principale.

Le problème plus profond est que, même avec des données d’entraînement sans erreur, les objectifs optimisés lors de l’entraînement conduiraient tout de même à des hallucinations. C’est un point crucial qui modifie notre compréhension du problème. Les objectifs d’entraînement — la façon dont on indique aux modèles s’ils produisent de bonnes ou de mauvaises réponses — sont fondamentalement mal alignés avec la réduction des hallucinations. Pendant l’entraînement, les modèles apprennent à optimiser des métriques et signaux de récompense spécifiques, et ces signaux incitent souvent à deviner avec confiance plutôt qu’à exprimer une incertitude honnête. Le modèle apprend qu’il est plus rentable de donner une réponse précise et confiante que d’admettre ne pas savoir. Cela crée une structure de motivation perverse, où halluciner devient une stratégie rationnelle du point de vue du modèle.

L’asymétrie entre génération et vérification

L’un des enseignements majeurs de la recherche d’OpenAI est que générer une réponse valide est bien plus difficile que de vérifier si une réponse l’est. Cette asymétrie est fondamentale pour comprendre pourquoi les hallucinations surviennent. Lorsqu’on vous demande de vérifier une réponse — de déterminer si une affirmation est vraie ou fausse — la tâche est bien plus simple. Vous pouvez vérifier les faits, rechercher des contradictions et évaluer la cohérence. Mais lorsqu’on vous demande de générer une réponse à partir de rien, il vous faut non seulement produire la bonne réponse, mais aussi éviter toutes les mauvaises, potentiellement en nombre illimité. Il y a bien plus de mauvaises réponses que de bonnes pour la plupart des questions, ce qui fait que la génération est intrinsèquement plus difficile que la vérification.

Cette asymétrie explique pourquoi plusieurs agents IA collaborant donnent généralement de meilleurs résultats qu’un agent unique travaillant seul. Lorsqu’un agent vérifie la sortie d’un autre, il effectue une tâche de vérification, plus simple et fiable que la génération. C’est aussi pourquoi les utilisateurs constatent souvent qu’en disant à un modèle « Non, ce n’est pas ça. Corrige », le modèle fournit ensuite une réponse corrigée. Le modèle passe alors en mode vérification — il vérifie si sa réponse précédente était correcte et en génère une alternative — plutôt que de devoir générer la réponse de zéro. Cette idée a des implications profondes sur la conception des systèmes d’IA et sur la manière d’améliorer leur fiabilité.

L’analogie de l’examen à choix multiples : pourquoi les modèles préfèrent deviner

L’article utilise une analogie parlante pour expliquer pourquoi les modèles de langage hallucinent : leur comportement ressemble à celui d’étudiants lors d’examens à choix multiples lorsqu’ils ne sont pas sûrs de la réponse. Dans un QCM à quatre réponses possibles, si vous ne connaissez pas la réponse, vous avez 25 % de chances de réussir en devinant. Mais si vous vous abstenez — si vous laissez la question blanche ou dites « Je ne sais pas » — vous êtes sûr d’avoir zéro point. Dans un système de notation binaire qui attribue un point pour une bonne réponse et zéro pour une non-réponse ou un « Je ne sais pas », deviner maximise votre score attendu. C’est exactement ce que les modèles de langage apprennent à faire pendant l’entraînement.

Lorsque les modèles sont incertains, ils apprennent à « bluffer » — à donner une réponse précise et confiante plutôt qu’à admettre leur incertitude. Fait important, ces bluffes sont généralement très spécifiques et non vagues. Un modèle dira « 30 septembre » plutôt que « à l’automne » lorsqu’on lui demande une date qu’il ne connaît pas. Cette précision est une forme d’hallucination, car elle véhicule une fausse confiance. Le modèle a appris que les réponses spécifiques et assurées sont mieux récompensées que les réponses nuancées ou incertaines. Ce comportement est renforcé par les métriques d’évaluation utilisées pour juger la performance du modèle. La plupart des benchmarks de modèles de langage, tels que GPQA, MMLU Pro et Math, utilisent des notations binaires similaires aux examens humains standardisés. Ils récompensent les bonnes réponses et pénalisent les mauvaises, mais ne récompensent pas l’abstention ou l’expression d’une incertitude. Seuls des benchmarks comme WildBench créditent les réponses « Je ne sais pas », et il est notable que les modèles se comportent différemment sur ces benchmarks.

Comment l’apprentissage par renforcement amplifie les hallucinations

La phase de post-entraînement, où les modèles sont affinés à l’aide de l’apprentissage par renforcement et d’autres techniques, est censée réduire les hallucinations. Pourtant, la recherche montre que l’apprentissage par renforcement peut en réalité pousser les modèles dans la mauvaise direction. Pendant le post-entraînement, les modèles sont généralement récompensés pour être utiles, décisifs et confiants. Ce sont des qualités recherchées dans de nombreux contextes, mais elles peuvent se faire au détriment de la précision et du calibrage. Le calibrage désigne l’alignement entre la confiance du modèle et sa précision réelle. Un modèle bien calibré qui affiche 70 % de confiance devrait avoir raison environ 70 % du temps. Un modèle qui affiche 80 % de confiance devrait être correct 80 % du temps.

Ce qui se passe lors de l’apprentissage par renforcement, c’est que ce calibrage se dégrade. Un modèle de base peut être assez bien calibré, avec des niveaux de confiance en accord avec ses taux de réussite. Mais après l’apprentissage par renforcement, le modèle devient trop confiant. Il peut afficher 80 % de confiance alors qu’il n’a raison que 45 % du temps. Cela s’explique par le fait que l’apprentissage par renforcement pousse le modèle à être plus utile et plus décisif, ce qui se traduit par une confiance supérieure à ce qu’elle devrait être. Le modèle apprend que l’expression d’une incertitude est pénalisée, alors que fournir des réponses confiantes — même parfois fausses — est récompensé. C’est un problème fondamental dans la façon dont nous entraînons actuellement les modèles de langage, et il nécessite des changements systémiques.

Le rôle des métriques d’évaluation dans la perpétuation des hallucinations

Le problème des hallucinations n’est pas uniquement lié à l’entraînement ; il relève aussi de l’évaluation. Les benchmarks utilisés pour mesurer la performance des modèles de langage renforcent souvent les comportements menant aux hallucinations. Quand on observe les principaux benchmarks du domaine — GPQA, MMLU Pro, Wildbench, Math et SWEBench — presque tous utilisent une notation binaire. Ils donnent le maximum de points pour une réponse correcte ou zéro pour une réponse incorrecte. Plus important encore, ils ne donnent généralement pas de crédit à l’abstention ou au « Je ne sais pas ». Cela crée un décalage entre ce que nous mesurons et ce que nous attendons réellement des modèles.

Le seul benchmark majeur qui n’utilise pas uniquement une notation binaire et qui crédite les réponses « Je ne sais pas » est WildBench. Cette différence est significative car elle signifie que les modèles sont évalués sur une métrique qui ne pénalise pas l’incertitude. Lorsque les modèles sont entraînés et évalués sur des métriques qui récompensent la confiance plutôt que l’incertitude honnête, ils apprennent à privilégier la confiance à la précision. C’est un problème systémique qui touche tout le secteur. Les créateurs de benchmarks, les développeurs de modèles et les chercheurs contribuent tous à ce problème en utilisant des métriques d’évaluation qui ne créditent pas correctement l’abstention. La solution nécessite des changements coordonnés dans toute l’industrie pour mettre à jour les benchmarks et les pratiques d’évaluation.

L’approche FlowHunt pour une automatisation IA fiable

Lors de la construction de workflows et de systèmes d’automatisation basés sur l’IA, la fiabilité est primordiale. FlowHunt reconnaît que les hallucinations et l’incertitude du modèle sont des défis critiques à relever au niveau du système. Plutôt que de s’appuyer sur la sortie d’un modèle unique, l’architecture de FlowHunt intègre plusieurs couches de vérification et des seuils de confiance. Cette approche reflète la conclusion des recherches selon laquelle la vérification est plus facile et plus fiable que la génération. En mettant en place des systèmes où des agents IA vérifient mutuellement leurs réponses, FlowHunt réduit la probabilité de propagation d’hallucinations dans les workflows automatisés.

De plus, la plateforme FlowHunt permet aux utilisateurs de définir des seuils de confiance pour différents types de tâches. Pour la génération de contenu, la recherche et les analyses, les utilisateurs peuvent spécifier que le système ne doit poursuivre qu’avec des sorties dépassant un certain niveau de confiance, ou bien signaler les réponses incertaines pour une revue humaine. Cela s’aligne avec la recommandation des chercheurs selon laquelle les modèles devraient s’abstenir de répondre lorsqu’ils sont en dessous d’un certain seuil de confiance. En intégrant ces principes dans la plateforme, FlowHunt aide les organisations à créer des workflows d’IA plus fiables, qui maximisent non seulement la production mais la fiabilité des résultats.

La solution : seuils de confiance et récompense de l’abstention

La recherche d’OpenAI propose une solution simple mais puissante au problème des hallucinations : mettre en œuvre des seuils de confiance et récompenser les modèles qui s’abstiennent en cas d’incertitude. Plutôt que d’attendre des modèles qu’ils répondent toujours, il s’agit de rendre acceptable — et même valorisé — le fait qu’ils disent « Je ne sais pas ». Cela nécessite des changements à plusieurs niveaux : dans la façon dont les modèles sont entraînés, dans leur évaluation et dans la conception des systèmes qui les exploitent.

La mise en œuvre pratique est élégante dans sa simplicité. Lors du post-entraînement, on peut entraîner les modèles à ne fournir des réponses que lorsque leur confiance dépasse un certain seuil, par exemple 75 %. En dessous de ce seuil, ils devraient répondre « Je ne sais pas » ou exprimer leur incertitude. Cela peut être renforcé par les signaux de récompense utilisés lors de l’apprentissage par renforcement. Au lieu du système binaire actuel qui récompense les bonnes réponses et pénalise les mauvaises, un meilleur système serait d’attribuer +1 pour une bonne réponse, 0 pour « Je ne sais pas » et -1 pour une réponse incorrecte. Cela crée les bonnes incitations : les réponses correctes restent récompensées, mais les erreurs sont plus pénalisées que l’abstention, qui est neutre.

Surtout, cette approche ne nécessite ni données parfaites ni modèles parfaits. Elle fonctionne car elle aligne les incitations du modèle sur ce que nous voulons vraiment : des informations fiables lorsque le modèle est confiant, et une incertitude honnête sinon. Le modèle apprend que la meilleure stratégie n’est pas de bluffer ou d’halluciner ; c’est d’apporter des réponses précises quand c’est possible et d’admettre ses limites quand nécessaire. Ce comportement est plus honnête et, à terme, plus utile que l’approche actuelle du « bluff » confiant.

La réforme des benchmarks : la pièce manquante

Pour que cette solution fonctionne à grande échelle, il faut mettre à jour les benchmarks afin de créditer l’abstention. Si les modèles sont entraînés à s’abstenir en cas de doute mais ensuite évalués sur des benchmarks qui pénalisent l’abstention, ils apprendront à ignorer leur entraînement et reviendront à des réponses confiantes. C’est pourquoi la réforme des benchmarks est essentielle. Les créateurs de benchmarks devraient mettre en place des systèmes de notation qui récompensent les bonnes réponses, créditent positivement ou neutre les « Je ne sais pas » et pénalisent les mauvaises. Par exemple : +1 pour correct, 0 pour « Je ne sais pas », -1 pour incorrect.

La bonne nouvelle, c’est que ce changement commence déjà à s’opérer. Selon certains rapports, GPT-5 commence à adopter ce comportement. Lorsqu’on lui pose des questions sur lesquelles il est incertain, GPT-5 répond parfois « Je ne sais pas » après réflexion, plutôt que de fournir une réponse confiante mais potentiellement erronée. Cela représente un changement dans la façon dont les modèles sont entraînés et dans les comportements qui sont récompensés. À mesure que davantage de modèles adoptent cette approche et que les benchmarks sont mis à jour pour créditer l’abstention, on devrait constater une réduction significative des hallucinations.

Implications concrètes et réponse du secteur

Les implications de cette recherche vont bien au-delà de l’intérêt académique. Dans les applications pratiques, les hallucinations ont des conséquences réelles. Un modèle qui fournit avec assurance des informations médicales, juridiques ou financières incorrectes peut causer de graves préjudices. Comprendre que les hallucinations ne sont pas inévitables mais résultent de pratiques spécifiques d’entraînement et d’évaluation permet au secteur de mettre en œuvre des changements ciblés pour les réduire. Cette recherche fournit une feuille de route pour ces changements.

La réponse des principaux laboratoires d’IA est encourageante. Anthropic, dans leurs propres recherches sur le fonctionnement interne des modèles de langage, a identifié des problèmes similaires et proposé des solutions complémentaires. Ils ont noté que les modèles présentent une sorte de « momentum » vers des réponses complètes et confiantes, même en cas d’incertitude. Ce momentum est intégré dans l’architecture et le processus d’entraînement du modèle. En comprenant cela, les chercheurs peuvent concevoir des interventions pour contrer ce momentum et encourager une expression plus honnête de l’incertitude. La convergence des recherches de plusieurs laboratoires sur ce sujet suggère que le domaine se dirige vers un consensus sur le problème et la solution.

Calibrage comportemental : mesurer ce qui compte vraiment

Au-delà de la simple mise en place de seuils de confiance, la recherche introduit la notion de calibrage comportemental. Il ne s’agit plus seulement de vérifier les distributions de probabilité des sorties du modèle. Le calibrage comportemental consiste à tester si la confiance affichée par le modèle correspond réellement à son taux de réussite. À 50 % de confiance, le modèle donne-t-il la bonne réponse 50 % du temps ? À 90 %, l’obtient-il 90 % du temps ? C’est ainsi que l’on détermine si un modèle se comporte de manière honnête et fiable.

Tester le calibrage comportemental nécessite une approche différente de l’évaluation par rapport aux benchmarks traditionnels. Plutôt que de mesurer uniquement la précision globale, il faut mesurer la précision à différents niveaux de confiance. Cela révèle si un modèle est bien calibré ou trop confiant. Un modèle peut avoir une bonne précision globale mais être mal calibré, sa confiance ne correspondant pas à ses performances réelles. À l’inverse, un modèle peut avoir une précision globale moindre mais être bien calibré, ce qui rend ses estimations de confiance dignes de confiance. Pour de nombreuses applications, un modèle bien calibré mais moins précis est en réalité plus utile qu’un modèle trop confiant mais plus précis, car on sait quand lui faire confiance et quand demander une revue humaine ou des informations complémentaires.

La voie à suivre : un changement systémique nécessaire

Résoudre le problème des hallucinations requiert des changements à plusieurs niveaux de la chaîne de développement de l’IA. D’abord, les développeurs de modèles doivent mettre en œuvre des seuils de confiance et récompenser l’abstention lors de l’entraînement et du post-entraînement. Ensuite, les créateurs de benchmarks doivent mettre à jour leurs métriques d’évaluation pour créditer les réponses « Je ne sais pas » et mesurer le calibrage comportemental. Troisièmement, les organisations qui déploient des systèmes d’IA doivent concevoir leurs workflows pour intégrer des étapes de vérification et une revue humaine pour les sorties incertaines. Enfin, les utilisateurs de systèmes d’IA doivent comprendre que l’expression de l’incertitude par les modèles est une fonctionnalité, non un bug, et doit être valorisée comme telle.

Ce n’est pas un problème qu’un seul acteur de l’écosystème peut résoudre. Cela nécessite une coordination et un alignement entre développeurs de modèles, chercheurs, créateurs de benchmarks et utilisateurs. La bonne nouvelle, c’est que la solution est relativement simple et ne nécessite pas de percée fondamentale dans l’architecture ou l’entraînement de l’IA. Il s’agit principalement d’aligner les incitations et les pratiques d’évaluation sur ce que nous attendons réellement : des systèmes d’IA fiables et honnêtes qui connaissent les limites de leur savoir.

À mesure que le secteur adopte ces pratiques, on devrait constater une nette amélioration de la fiabilité et de la crédibilité des modèles de langage.

Conclusion

La recherche d’OpenAI sur les raisons pour lesquelles les modèles de langage hallucinent montre que le problème n’est pas inévitable, mais résulte de pratiques spécifiques d’entraînement et d’évaluation qui incitent à deviner avec confiance plutôt qu’à exprimer honnêtement l’incertitude. Les hallucinations surviennent parce que les modèles sont formés et évalués sur des métriques qui récompensent les bonnes réponses et pénalisent à la fois les mauvaises réponses et l’abstention de façon égale, créant une incitation à bluffer en cas de doute. La solution passe par la mise en œuvre de seuils de confiance, la récompense des modèles qui disent « Je ne sais pas » et la mise à jour des benchmarks pour créditer l’abstention. Ce changement systémique, déjà visible dans des modèles comme GPT-5, représente un tournant fondamental dans l’approche de la fiabilité de l’IA. En alignant les incitations du modèle sur ce que nous souhaitons vraiment — des informations fiables lorsqu’il est confiant, et une incertitude honnête sinon — nous pouvons réduire significativement les hallucinations et construire des systèmes d’IA plus fiables.