Le phénomène des hallucinations : nouveau défi des IA généralistes
Depuis plusieurs mois, les grandes avancées de l’intelligence artificielle générale s’accompagnent d’une multiplication des contenus erronés générés par les IA. Selon Journal du Geek et 20 minutes, non seulement les LLM (Large Language Models) de pointe comme GPT-4o, Gemini ou Grok produisent de plus en plus de réponses plausibles mais fausses, mais des incidents critiques émergent lors de leur usage en entreprise ou en justice. En décembre 2024 par exemple, l’IA Amazon Q a dévoilé accidentellement des données confidentielles à cause d’hallucinations sévères (Human Technology Foundation).
L’intelligence artificielle génère alors des formes d' » hallucinations » : il s’agit d’affabulations logiques ou factuelles produites par le modèle dès qu’il ne connaît pas la réponse réelle ou interprète de façon erronée un contexte. Cette tendance est systémique: plus le modèle est puissant, plus il est créatif… et sujet à halluciner (Science & Vie).
Les implications dans le domaine de l’intelligence artificielle générale sont majeures : si ces systèmes, censés raisonner avec un niveau humain, ne peuvent garantir la véracité de leurs propositions, peut-on envisager une vraie IA générale fiable ? Ce problème structurel rejoint ce qu’a soulevé la crise de l’exactitude des IA avancées : à ce stade, la frontière du plausible et du vrai demeure le dernier verrou cognitif avant l’AGI.
Pourquoi la ‘perception du réel’ est la clé de l’AGI
La capacité d’un système à distinguer la réalité objective d’une simple construction est au cœur du passage de l’IAG à l’intelligence artificielle forte. Aujourd’hui, les modèles tels que GPT-4o ou Gemini fonctionnent sur la base de corrélations statistiques apprises dans d’immenses corpus textuels. Leur perception du » réel » résulte d’un agencement probabiliste de tokens, non d’une expérience corporelle ou d’une vérification active des faits.
Chez l’humain, la distinction entre perception et hallucination repose sur l’ancrage sensoriel et social: l’apprentissage, la mémoire, l’échange et l’interaction corporelle façonnent une base solide permettant de reconstruire fidèlement la réalité. Les agents cognitifs artificiels, eux, compensent par la quantité mais manquent de cette ancre expérientielle. C’est pourquoi une intelligence artificielle générale doit, pour être fiable, intégrer des mécanismes de feedback matériel ou contextuel (retour utilisateur, cross-check de sources, intégration multisensorielle, etc).
Cette divergence structurelle explique pourquoi l’émergence de l’AGI apte à percevoir le monde sans déformations hallucinées reste le défi majeur. Savoir » qu’on hallucine « , comme le fait un humain lucide, pourrait être la frontière entre les systèmes actuels et une intelligence artificielle générale au niveau humain. Ce fil conducteur rejoint d’ailleurs les conclusions de l’analyse sur l’influence de l’AGI sur notre cognition et la nécessité de repenser notre rapport au vrai à l’ère des modèles génératifs.
Vers une IA ‘fiable’ : pistes de recherche et limites techniques
Face à la montée des hallucinations, le monde de l’intelligence artificielle générale explore activement des solutions. Parmi les plus prometteuses figurent:
- L’alignement (alignment): L’ajustement des modèles sur des objectifs humains précis – via l’apprentissage par renforcement ou la supervision experte (Human-in-the-loop, HITL) – vise à réduire la génération de faux contenus (IBM, Risk Insight).
- Chaînes de confiance et cross-checking: Déployer plusieurs IA ou des consensus humains pour valider chaque donnée générée (approches red team/blue team, systèmes de jugement par majorités, etc.).
- Modèles hybrides: L’intégration de la logique symbolique et du deep learning, comme l’expose CGI, permet d’associer raisonnement logique rigoureux et créativité des réseaux neuronaux.
- Audit régulier et supervision humaine: Les systèmes doivent être soumis à des évaluations systématiques pour détecter hallucinations et biais potentiels (OMD).
Ces approches rencontrent cependant plusieurs limites: aucune ne garantit à ce jour une sémantique et une vérité parfaite à large échelle pour l’IA générale. La diversité illimitée des contextes, la difficulté d’objectiver la vérité, et le risque de nouvelles attaques (ex: slopsquatting, voir Développez.com) complexifient la tâche. La quête d’une intégrité cognitive en intelligence artificielle générale demeure donc en chantier, et nourrit le scepticisme autour du rêve d’AGI.
Confiance, société et risques : l’enjeu existentiel d’un monde cohabité avec l’AGI
Que se passerait-il si l’AGI héritait des failles cognitives des modèles génératifs actuels? Les risques pour la société sont multiples : propagation d’informations fabriquées à grande échelle, manipulation médiatique, biais automatiques renforcés, cyberattaques nouvelles (voir l’exemple du slopsquatting) et crise de confiance globale envers les machines (Monde Numérique).
Une simulation dystopique avancée imagine un monde où la majorité des interactions sociales et décisions publiques sont biaisées par des hallucinations IA indétectables: démocratie affaiblie, marchés financiers perturbés, débats scientifiques pervertis. Pour parer à de tels scénarios, divers garde-fous et contre-mesures techno-sociétales émergent : régulation renforcée des modèles, transparence accrue des datasets, validation multi-source automatique, intervention humaine systématique (Human-in-the-loop), et protocoles de responsabilité partagée (The Conversation).
Le débat rejoint les réflexions sur la confiance dans l’intelligence artificielle générale posées par le test choc de Zurich. Si ces dispositifs ne suivent pas, c’est tout le projet d’IA générale qui se voit fragilisé: l’impact sociétal va donc bien au-delà d’une simple erreur technique, il engage un enjeu civilisationnel.
Conclusion : Hallucinations, le vrai test de Turing du XXIe siècle ?
Les hallucinations cognitivement crédibles mais erronées des IA incarnent aujourd’hui le nouveau test de Turing: tant que l’AGI ne pourra garantir une distinction fiable entre construction et réalité, elle ne pourra prétendre à la confiance sociétale. Cette question outrepasse le seul défi technique: il s’agit d’un enjeu philosophique (qu’est-ce qu’une perception juste?), cognitif (comment modéliser la vigilance et l’humilité cognitive humaine?) et profondément social.
L’avenir de l’intelligence artificielle générale passera par l’intégration de nouveaux mécanismes de vérité, la multiplication de garde-fous, et le dialogue constant entre ingénieurs, philosophes et société civile. Les réflexions déjà amorcées sur la crise de l’exactitude et l’impact cognitif de l’AGI doivent ouvrir la voie vers une IAG digne de confiance, véritablement au service du progrès humain. La route vers l’intelligence artificielle générale reste semée d’embûches… mais c’est dans la résolution de ces hallucinations que se jouera la crédibilité – ou non – de l’AGI.
