Des leaders d'opinion
Quand votre IA invente des faits : le risque d'entreprise qu'aucun dirigeant ne peut ignorer
Ça sonne juste. Ça a l'air juste. C'est faux. C'est votre IA qui a des hallucinations. Le problème ne vient pas seulement des modèles d'IA génératifs actuels. hallucinerNous pensons que si nous construisons suffisamment de garde-fous, que nous les peaufinons, les améliorons et les apprivoisons d'une manière ou d'une autre, nous pourrons alors l'adopter à l'échelle de l'entreprise.
| Étude | Domaine | Taux d'hallucinations | Principales conclusions |
|---|---|---|---|
| Stanford HAI et RegLab (Jan 2024) | Informations légales | 69% –88% | Les étudiants en LLM ont présenté des taux élevés d’hallucinations lorsqu’ils répondaient à des questions juridiques, manquant souvent de conscience de leurs erreurs et renforçant des hypothèses juridiques incorrectes. |
| Étude JMIR | Références académiques | GPT-3.5 : 90.6 %, GPT-4 : 86.6 %, Bard : 100 % | Les références générées par les LLM étaient souvent non pertinentes, incorrectes ou non étayées par la littérature disponible. |
| Étude britannique sur le contenu généré par l'IA (Février 2025) | Finance | Non spécifié | La désinformation générée par l’IA a augmenté le risque de panique bancaire, une part importante des clients des banques envisageant de transférer leur argent après avoir visionné du faux contenu généré par l’IA. |
| Rapport du Forum économique mondial sur les risques mondiaux | Évaluation globale des risques | Non spécifié | La désinformation et la mésinformation, amplifiées par l’IA, sont classées comme le principal risque mondial sur une période de deux ans. |
| Classement des hallucinations de Vectara | Évaluation du modèle d'IA | GPT-4.5-Preview : 1.2 %, Google Gemini-2.0-Pro-Exp : 0.8 %, Vectara Mockingbird-2-Echo : 0.9 % | Les taux d'hallucinations ont été évalués dans différents LLM, révélant des différences significatives en termes de performances et de précision. |
| Étude Arxiv sur l'hallucination factuelle | Recherche en IA | Non spécifié | Introduction de HaluEval 2.0 pour étudier et détecter systématiquement les hallucinations dans les LLM, en se concentrant sur les inexactitudes factuelles. |
Les taux d'hallucinations varient de 0.8 % Ă 88 %
Oui, cela dépend du modèle, du domaine, du cas d'utilisation et du contexte, mais cette dispersion devrait perturber tout décideur d'entreprise. Il ne s'agit pas d'erreurs marginales. Elles sont systémiques. Comment prendre la bonne décision en matière d'adoption de l'IA dans votre entreprise ? Où, comment, à quelle profondeur et à quelle échelle ?
Et des exemples de conséquences concrètes de ce phénomène apparaissent chaque jour dans votre fil d’actualité. Le Conseil de stabilité financière du G20 a signalé l'IA générative comme un vecteur de désinformation Cela pourrait provoquer des crises boursières, de l'instabilité politique et, pire encore, des krachs éclair, des fausses nouvelles et des fraudes. Dans un autre article récent, le cabinet d'avocats Morgan & Morgan a publié une note d'urgence à l'intention de tous les avocats : ne soumettez pas de documents générés par l'IA sans vérification. La fausse jurisprudence est passible de licenciement.
Ce n'est peut-être pas le moment idéal pour miser sur une baisse prochaine des taux d'hallucinations. Surtout dans les secteurs réglementés, comme le droit, les sciences de la vie, les marchés financiers ou d'autres, où le coût d'une erreur peut être élevé, notamment dans l'édition de publications universitaires.
L'hallucination n'est pas une erreur d'arrondi
Il ne s'agit pas d'une mauvaise réponse occasionnelle. Il s'agit risque:Réputationnel, Juridique, Opérationnel.
L'IA générative n'est pas un moteur de raisonnement. C'est un finisseur statistique, un perroquet stochastique. Elle complète votre requête de la manière la plus probable en fonction des données d'entraînement. Même le pièces au son authentique Ce ne sont que des suppositions. On appelle « hallucinations » les œuvres les plus absurdes, mais le résultat tout entier est une hallucination. Une hallucination bien ficelée. Pourtant, elle fonctionne, comme par magie, jusqu'à ce que ça ne fonctionne plus.
L'IA comme infrastructure
Et pourtant, il est important de dire que l’IA sera prête à être adoptée à l’échelle de l’entreprise lorsque nous commencerons à la traiter comme telle. infrastructure, et non comme par magie. Et, si nécessaire, elle doit être transparente, explicable et traçable. Si ce n'est pas le cas, c'est tout simplement qu'elle n'est pas prête à être adoptée à l'échelle de l'entreprise pour ces cas d'usage. Si l'IA prend des décisions, elle devrait être au centre des préoccupations de votre conseil d'administration.
La loi européenne sur l'IA ouvre la voie à cet égard. Les domaines à haut risque comme la justice, la santé et les infrastructures seront réglementés comme les systèmes critiques. La documentation, les tests et l'explicabilité seront obligatoires.
Ce que font les modèles d'IA sûrs pour les entreprises
Les entreprises spécialisées dans la création de modèles d'IA fiables prennent la décision consciente de concevoir une IA différente. Dans leurs architectures d'IA alternatives, les modèles de langage ne sont pas entraînés sur des données ; ils ne sont donc pas « contaminés » par des éléments indésirables, tels que des biais, des violations de propriété intellectuelle ou une propension à deviner ou à halluciner.
De tels modèles ne « complètent pas votre pensée » : ils raisonnent à partir de celle de leur utilisateur. contenuLeur base de connaissances. Leurs documents. Leurs données. Si la réponse n'est pas là , ces modèles le disent. C'est ce qui rend ces modèles d'IA explicables, traçables, déterministes et une bonne option là où les hallucinations sont inacceptables.
Un guide en 5 Ă©tapes pour la responsabilisation de l'IA
- Cartographier le paysage de l'IA – Où l'IA est-elle utilisée dans votre entreprise ? Quelles décisions influence-t-elle ? Quelle importance accordez-vous à la possibilité de retracer ces décisions jusqu'à une analyse transparente basée sur des sources fiables ?
- Alignez votre organisation – En fonction de l’ampleur de votre déploiement d’IA, mettez en place des rôles, des comités, des processus et des pratiques d’audit aussi rigoureux que ceux des risques financiers ou de cybersécurité.
- Intégrer l'IA aux risques au niveau du conseil d'administration – Si votre IA communique avec vos clients ou les régulateurs, elle a sa place dans vos rapports de risques. La gouvernance n'est pas une simple affaire.
- Traitez les fournisseurs comme des co-responsables – Si l'IA de votre fournisseur invente des erreurs, vous en assumez toujours les conséquences. Étendez vos principes de responsabilité en matière d'IA à ces erreurs. Exigez des documents, des droits d'audit et des accords de niveau de service pour garantir l'explicabilité et les taux d'hallucinations.
- Scepticisme à l'égard des trains – Votre équipe doit traiter l'IA comme un analyste junior : utile, mais pas infaillible. Réjouissez-vous lorsqu'une personne identifie une hallucination. La confiance se mérite.
L'avenir de l'IA dans l'entreprise Il ne s'agit pas de modèles plus grands. Ce qu'il faut, c'est plus de précision, plus de transparence, plus de confiance et plus de responsabilité.
