Les modèles de langage, comme ceux développés par des entreprises telles qu’OpenAI, présentent un phénomène préoccupant : la tendance à halluciner, c’est-à-dire à générer des informations inexactes, inventées ou déconnectées de la réalité. Une récente étude menée par OpenAI approfondit les causes de ce comportement, révélant que ces erreurs ne sont pas simplement le fruit d’un manque de données ou d’une mauvaise conception, mais découlent de mécanismes intrinsèques à leur fonctionnement. Les modèles sont conçus pour prédire la suite la plus probable d’une phrase en s’appuyant sur des schémas statistiques appris lors de leur entraînement. Or, cette approche, bien qu’efficace pour produire des réponses fluides et cohérentes, ne garantit pas leur véracité, surtout lorsque les informations demandées sont rares, ambiguës ou absentes de leur base de connaissances.
L’étude souligne que les hallucinations surviennent souvent lorsque le modèle comble des lacunes par des suppositions, sans disposer de moyens fiables pour évaluer la crédibilité de ses propres sorties. Par exemple, face à une question précise sur un fait obscur ou une date peu documentée, il peut fabriquer une réponse plausible plutôt que d’admettre son ignorance. Ce problème est aggravé par l’absence de mécanismes de vérification interne : contrairement aux humains, qui peuvent douter ou chercher à confirmer une information, les modèles génèrent des réponses avec une confiance apparente, même erronées. Les chercheurs notent également que les biais présents dans les données d’entraînement — comme la surreprésentation de certains sujets ou la répétition d’erreurs courantes — amplifient ce phénomène, poussant le modèle à reproduire des inexactitudes de manière systématique.
Pour remédier à ces limites, OpenAI propose plusieurs pistes d’amélioration, centrées sur l’évaluation et le contrôle des modèles. L’une des solutions consiste à affiner les métriques de performance pour privilégier non seulement la fluidité des réponses, mais aussi leur exactitude et leur transparence. Cela implique de développer des tests capables de détecter les hallucinations, par exemple en confrontant les sorties du modèle à des bases de données fiables ou en lui demandant d’indiquer explicitement son niveau de confiance. Une autre approche vise à intégrer des couches de vérification externe, comme l’accès à des sources actualisées ou à des outils de recherche en temps réel, pour réduire la dépendance aux connaissances statiques du modèle. Enfin, les chercheurs insistent sur l’importance de former les utilisateurs à reconnaître les limites des IA, en les incitant à croiser les informations ou à solliciter des sources complémentaires.
Au-delà des aspects techniques, cette étude soulève des questions éthiques et sociétales majeures. La diffusion massive de modèles capables de produire des contenus convaincants mais faux pose un risque pour la désinformation, la recherche scientifique ou même la prise de décision critique. OpenAI met en garde contre une confiance aveugle dans ces outils, rappelant que leur fiabilité reste conditionnelle à leur usage et à leur cadre d’application. Les progrès en matière de sécurité et d’honnêteté des IA passeront donc non seulement par des avancées algorithmiques, mais aussi par une collaboration entre développeurs, régulateurs et utilisateurs pour établir des normes claires. L’objectif ultime est de concevoir des systèmes qui, plutôt que de masquer leurs incertitudes, les exposent de manière compréhensible, favorisant ainsi une interaction plus responsable et éclairée entre humains et machines.