Hallucination
Réponse produite par un modèle d’IA qui paraît plausible et assurée, mais qui contient des informations fausses, inventées ou non étayées par ses sources.
Exemple
Un assistant conversationnel interrogé sur une jurisprudence peut citer un arrêt au numéro et à la date parfaitement crédibles, mais qui n’existe pas : d’où l’importance de vérifier chaque référence avant de l’utiliser.
Notions liées
Ancrage (grounding)
IntermédiairePratique qui consiste à appuyer les réponses d’un modèle d’IA sur des sources identifiables et vérifiables (documents, bases de données, résultats de recherche) plutôt que sur sa seule mémoire d’entraînement.
Complaisance (sycophancy)
IntermédiaireTendance d’un modèle d’IA à dire à l’utilisateur ce qu’il semble vouloir entendre, en approuvant ses opinions ou ses erreurs plutôt qu’en donnant une réponse exacte et honnête.