8 juin 2026
Fiche – Hallucination en intelligence artificielle
Présentation générale
L’hallucination constitue aujourd’hui l’un des phénomènes les plus étudiés dans le domaine de l’intelligence artificielle générative. Elle désigne la situation dans laquelle un système d’intelligence artificielle produit une information erronée, inexacte, fictive ou non vérifiable tout en la présentant comme plausible, cohérente ou factuelle.
Contrairement à une erreur logicielle classique, l’hallucination ne résulte pas nécessairement d’un dysfonctionnement technique. Elle découle souvent du mode de fonctionnement même des grands modèles de langage (Large Language Models ou LLM), qui génèrent des réponses à partir de probabilités statistiques plutôt qu’à partir d’un raisonnement juridique ou factuel comparable à celui d’un être humain.
Les hallucinations peuvent prendre de nombreuses formes :
- invention de faits ;
- création de références juridiques inexistantes ;
- attribution erronée de citations ;
- invention de décisions de justice ;
- erreurs sur les dates ou les chiffres ;
- fabrication de sources ;
- confusion entre plusieurs concepts ou événements.
Les publications récentes de Dabo Tibi Ius montrent que cette problématique est devenue centrale dans les professions juridiques, où la fiabilité des sources conditionne directement la qualité du conseil, la sécurité juridique et le respect des obligations déontologiques.
Points essentiels
- L’hallucination correspond à la génération d’une information fausse ou non fondée.
- Elle constitue une caractéristique connue des modèles génératifs contemporains.
- Les hallucinations juridiques peuvent conduire à l’invention de textes, de décisions ou de références doctrinales.
- Les systèmes RAG permettent de réduire le risque sans le supprimer totalement.
- Le contrôle humain demeure indispensable.
- L’AI Act appréhende indirectement le risque d’hallucination à travers les exigences de qualité, de gouvernance et de gestion des risques.
- Les professions juridiques figurent parmi les secteurs les plus exposés à ce phénomène.
Définition et caractéristiques
Une réponse plausible mais erronée
L’une des difficultés majeures réside dans le caractère convaincant des réponses produites.
Une hallucination peut être :
- grammaticalement parfaite ;
- cohérente ;
- techniquement crédible ;
- juridiquement vraisemblable.
C’est précisément cette apparence de fiabilité qui rend le phénomène particulièrement dangereux dans les domaines à forts enjeux tels que le droit, la santé ou la finance.
Une notion issue de la recherche en intelligence artificielle
La littérature scientifique utilise le terme « hallucination » pour désigner une génération non fondée (ungrounded generation), c’est-à-dire une réponse qui ne repose pas sur des données vérifiables.
Certains auteurs préfèrent les expressions :
- erreur factuelle ;
- fabrication d’information ;
- confabulation algorithmique ;
- génération non fondée.
Les principales formes d’hallucinations
Hallucinations factuelles
Le système invente ou modifie un fait.
Exemples
- date erronée ;
- statistique inexistante ;
- événement historique déformé ;
- information économique inexacte.
Hallucinations documentaires
Le système attribue à un document un contenu qu’il ne contient pas.
Ces erreurs apparaissent fréquemment lors :
- d’analyses documentaires ;
- de résumés ;
- de recherches académiques ;
- de synthèses juridiques.
Hallucinations juridiques
Elles constituent aujourd’hui l’une des préoccupations majeures des professionnels du droit.
Le système peut notamment :
- inventer une décision de justice ;
- créer un article de loi inexistant ;
- attribuer un attendu à une juridiction qui ne l’a jamais rendu ;
- citer une référence doctrinale fictive ;
- confondre plusieurs décisions.
Les hallucinations dans les professions juridiques
Une préoccupation croissante
Les publications de Dabo Tibi Ius consacrées à l’IA juridique montrent que les hallucinations figurent désormais parmi les principaux risques identifiés lors de l’utilisation de systèmes génératifs dans les cabinets d’avocats, les directions juridiques et les juridictions.
Référence Dabo Tibi Ius
IA juridique : définition, usages, risques et cadre juridique
Cette analyse souligne que l’utilisation d’outils génératifs sans vérification humaine peut conduire à des erreurs de qualification juridique, à des références jurisprudentielles inexistantes ou à des citations erronées.
Les faux précédents judiciaires
Plusieurs affaires internationales ont montré que des professionnels du droit avaient produit devant les juridictions des mémoires contenant des décisions inventées par une IA générative.
Cette problématique est analysée dans les travaux Dabo Tibi Ius relatifs à l’IA juridique et à la responsabilité professionnelle des utilisateurs d’outils génératifs.
Les causes techniques des hallucinations
Fonctionnement probabiliste des modèles
Les grands modèles de langage ne recherchent pas systématiquement une vérité factuelle.
Ils prédisent la séquence de mots la plus probable à partir :
- de leur entraînement ;
- du contexte fourni ;
- de leur architecture statistique.
Ainsi, lorsqu’une information est absente ou ambiguë, le modèle peut générer une réponse plausible plutôt qu’admettre son ignorance.
Données d’entraînement
La qualité des données influence directement la fréquence des hallucinations.
Des données :
- incomplètes ;
- contradictoires ;
- obsolètes ;
- insuffisantes ;
augmentent le risque d’erreurs.
Cette question rejoint les analyses Dabo Tibi Ius relatives aux données d’entraînement et à la gouvernance des données.
Référence Dabo Tibi Ius
Ai-je le droit d’entraîner mon IA sur des données scrappées ?
Réduction du risque : RAG et vérification des sources
Le rôle des systèmes RAG
Les systèmes de Retrieval-Augmented Generation (RAG) associent :
- un moteur de recherche documentaire ;
- une base de connaissances vérifiée ;
- un modèle génératif.
L’objectif consiste à fonder les réponses sur des documents identifiés plutôt que sur la seule mémoire statistique du modèle.
Les analyses Dabo Tibi Ius consacrées à l’IA juridique montrent que cette approche constitue aujourd’hui l’un des principaux moyens de réduction des hallucinations.
Limites
Le RAG ne supprime pas totalement le risque.
Le modèle peut encore :
- mal interpréter un document ;
- sélectionner une source inadaptée ;
- extrapoler au-delà du contenu réellement disponible.
Le contrôle humain demeure donc indispensable.
Hallucinations et cadre juridique européen
Le RGPD
Le RGPD ne traite pas directement des hallucinations.
Toutefois, plusieurs principes peuvent être mobilisés :
- exactitude des données ;
- transparence ;
- responsabilité (accountability) ;
- sécurité des traitements.
Texte :
L’AI Act
Le règlement (UE) 2024/1689 n’utilise pas le terme « hallucination », mais plusieurs de ses dispositions visent indirectement à réduire ce risque.
Les exigences portent notamment sur :
- la qualité des données ;
- la gestion des risques ;
- la documentation technique ;
- la supervision humaine ;
- la surveillance post-commercialisation.
Texte :
Référence Dabo Tibi Ius
Intervention humaine, contrôle humain et explicabilité : propos sur l’articulation entre le RGPD et le règlement sur l’intelligence artificielle
Cette analyse met en évidence l’importance du contrôle humain comme mécanisme de maîtrise des risques liés aux systèmes d’IA.
Hallucinations, éthique et confiance
Les hallucinations alimentent directement les débats relatifs à la confiance dans l’intelligence artificielle.
Plusieurs articles Dabo Tibi Ius soulignent que la confiance ne peut reposer uniquement sur la performance technique des modèles.
Références Dabo Tibi Ius
L’IA dans le droit : sans gouvernance, il n’y a pas de confiance
Éthique de l’intelligence artificielle : expliquer l’explicabilité
Ces travaux montrent que :
- la gouvernance ;
- la traçabilité ;
- l’explicabilité ;
- l’auditabilité ;
constituent des éléments essentiels pour limiter les effets des hallucinations.
Débats actuels
Les hallucinations peuvent-elles être éliminées ?
À ce jour, aucun acteur ne prétend pouvoir supprimer totalement le phénomène.
Les stratégies actuelles reposent principalement sur :
- l’amélioration des modèles ;
- les bases documentaires spécialisées ;
- les systèmes RAG ;
- les audits ;
- la supervision humaine.
Faut-il imposer une obligation de vérification ?
Dans les professions réglementées, notamment juridiques, une telle obligation existe déjà indirectement au travers des règles déontologiques et des obligations professionnelles.
Ressources essentielles
Articles Dabo Tibi Ius
IA juridique : définition, usages, risques et cadre juridique
L’IA dans le droit : sans gouvernance, il n’y a pas de confiance
Éthique de l’intelligence artificielle : expliquer l’explicabilité
Intervention humaine, contrôle humain et explicabilité : propos sur l’articulation entre le RGPD et le règlement sur l’intelligence artificielle
Ai-je le droit d’entraîner mon IA sur des données scrappées ?
FAQ
Une hallucination est-elle un bug ?
Pas nécessairement. Elle résulte souvent du fonctionnement normal d’un modèle génératif.
Les hallucinations concernent-elles uniquement ChatGPT ?
Non. Tous les grands modèles génératifs peuvent produire des hallucinations.
Les systèmes RAG suppriment-ils le risque ?
Non. Ils le réduisent mais ne l’éliminent pas totalement.
Une IA peut-elle inventer une décision de justice ?
Oui. C’est l’une des formes les plus documentées d’hallucination juridique.
Le droit européen interdit-il les hallucinations ?
Non. En revanche, l’AI Act impose des mécanismes destinés à réduire les risques associés.
Méthodologie : Cette fiche a été générée avec l’assistance de l’intelligence artificielle à partir de la base documentaire et de sources juridiques complémentaires lorsque cela était nécessaire. Elle constitue une synthèse documentaire et ne remplace pas un avis juridique.
Résumé pédagogique
Définition
Une hallucination est une information fausse ou inventée produite par un système d’intelligence artificielle tout en étant présentée comme crédible.
Exemple
Une IA peut citer un arrêt de la Cour de cassation qui n’a jamais existé ou attribuer à une décision réelle un raisonnement qu’elle ne contient pas.
Problématique juridique
Comment utiliser l’IA dans des domaines sensibles tout en garantissant la fiabilité des informations produites et la responsabilité des acteurs ?
Cadre légal
Les hallucinations sont appréhendées indirectement par le RGPD, l’AI Act et les exigences de gouvernance, de transparence, d’explicabilité et de supervision humaine développées par le droit européen de l’intelligence artificielle.
Fiches Dabo Tibi Ius associées :
- Intelligence artificielle générative
- Grands modèles de langage (LLM)
- Règlement IA
- Gouvernance mondiale
- Recherche juridique assistée par IA
- Explicabilité
- Transparence algorithmique
- RAG (Retrieval-Augmented Generation)
- Juristes d’entreprise et intelligence artificielle
- Avocats et intelligence artificielle