"L'IA m'a inventé une loi qui n'existe pas." ⚖️😱

Un avocat utilise ChatGPT pour préparer une plaidoirie.

Il demande : "Cite-moi des précédents pour ce cas."

ChatGPT lui sort 3 arrêts de la Cour de Cassation, avec dates et numéros.

L'avocat est ravi. Il les utilise au tribunal.

Le juge vérifie.

Les arrêts n'existent pas.

L'avocat est humilié et risque sa carrière.

Le problème : Les Hallucinations

L'IA ne "ment" pas. Elle complète des phrases.

Elle est entraînée pour être plausible, pas pour être véridique.

Si la suite la plus probable d'une phrase est un mensonge, elle mentira avec aplomb.

Les 3 types d'hallucinations qui tuent le business

❌ L'invention pure

En clair : Inventer des produits, des prix ou des lois.

Impact : Promettre au client une remise de 50% qui n'existe pas.

Exemple concret : Un chatbot e-commerce qui invente un produit "iPhone 15 Pro Max Ultra" avec un prix de 999€ alors que ce modèle n'existe pas.

❌ La confusion de faits

En clair : Mélanger deux clients ou deux projets.

Impact : Envoyer les données confidentielles de Client A à Client B.

Exemple concret : L'IA confond les commandes de deux clients et envoie les détails de la commande de Client A au Client B.

❌ La fausse logique

En clair : 2 + 2 = 5 (très rare maintenant, mais possible sur des calculs complexes).

Impact : Erreurs de facturation.

Exemple concret : Un système de calcul de remise qui applique 20% + 15% = 35% au lieu de calculer correctement les remises cumulées.

La solution professionnelle : Le "Grounding" (Ancrage)

On ne peut pas empêcher l'IA d'halluciner.

Mais on peut l'empêcher de PARLER si elle ne sait pas.

✅ 1. Limiter le contexte (RAG)

Technique : "Utilise UNIQUEMENT les infos ci-dessous. Si tu ne trouves pas la réponse, dis 'Je ne sais pas'."

Business : Fini les inventions.

Implémentation :

prompt = f"""
Contexte disponible :
{context}

Question : {question}

Instructions :
- Réponds UNIQUEMENT en utilisant le contexte ci-dessus
- Si la réponse n'est pas dans le contexte, réponds "Je ne sais pas"
- Ne jamais inventer d'informations
"""

✅ 2. La Vérification (Self-Reflection)

Technique : Demander à l'IA de relire sa propre réponse et de vérifier chaque fait.

Business : Double check automatique.

Implémentation :

# Première réponse
response = llm.generate(question, context)

# Vérification
verification = llm.generate(f"""
Vérifie cette réponse :
{response}

Contexte source :
{context}

Chaque fait est-il présent dans le contexte ? OUI ou NON.
""")

if "NON" in verification:
    return "Je ne peux pas répondre avec certitude."

✅ 3. La Citation de Sources

Technique : Obliger l'IA à dire "J'ai trouvé ça page 12".

Business : Preuve immédiate.

Implémentation :

prompt = f"""
Contexte :
[Page 12] Le délai de livraison est de 3-5 jours ouvrables.
[Page 45] Les retours sont gratuits sous 30 jours.

Question : {question}

Réponds en citant la source exacte : [Page X]
"""

Cas réel

Un chatbot de support client pour une banque.

Au début : Il inventait des taux d'intérêt attractifs. Catastrophe.

Après mise en place du Grounding :

→ Il répond uniquement avec les taux officiels du jour.

→ S'il ne trouve pas, il escalade à un humain.

Zéro erreur en 6 mois.

La vérité sur l'IA et le temps

Les démos vous montrent une IA parfaite.

La réalité : Une IA "brute" hallucine environ 15% à 20% du temps sur des faits précis.

Réduire ce taux à 0% pour une entreprise ne se fait pas en 5 minutes. C'est un travail de réglage fin (Prompt Engineering + Architecture).

MAIS...

C'est la condition sine qua non pour utiliser l'IA sérieusement.

Une IA qui ment 1 fois sur 100 est inutilisable en business.

Une IA "groundée" est un atout majeur.

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Ressources Complémentaires :

🛡️ Guide Complet : IA pour Tous J'explique comment configurer ces garde-fous : les prompts anti-hallucination, l'architecture de vérification, les tests de fiabilité. 👉 Accéder au Guide Complet

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Votre IA vous a-t-elle déjà menti ? 👇