Explication détaillée
Les LLM génèrent des suites de tokens probables, pas des faits vérifiés : ils peuvent inventer des sources, des citations, des dates ou des chiffres. Le RAG, les outils, la vérification humaine et le grounding sur des sources fiables réduisent ce risque.
Exemples
Inventer une jurisprudence inexistante
Citer un livre avec un faux ISBN
Donner une date d'événement erronée
Questions fréquentes
Comment limiter les hallucinations ?
RAG sur des sources internes, citations obligatoires, validation humaine, et préférer 'je ne sais pas' aux réponses inventées.
Termes associés
IA générative
Famille de modèles d'IA capables de créer des contenus nouveaux (texte, image, audio, vidéo, code) à partir d'un prompt.
LLM (Large Language Model)
Modèle de langage entraîné sur d'immenses corpus de texte pour comprendre et générer du langage naturel.
Prompt Engineering
Discipline consistant à concevoir des instructions efficaces pour obtenir le meilleur résultat d'un LLM.
RAG (Retrieval-Augmented Generation)
Technique qui combine la recherche d'informations dans une base de connaissances et la génération par un LLM.
Dernière mise à jour : 15/07/2026