Prévenir et limiter les hallucinations des LLM : la confession comme nouveau garde-fou

Les hallucinations des LLM sont le résultat d’un désalignement fondamental entre ce que le modèle optimise et la vérité factuelle. Les LLM sont entraînés pour prédire des séquences de mots cohérentes pas pour vérifier des faits ou des sources. En l’absence de sources fiables, ou quand le contexte est flou, le modèle peut inventer des faits ou des citations. 

Même avec des techniques modernes comme le reinforcement learning from human feedback (RLHF) ou des instructions précises, ces modèles restent susceptibles d’inventer des passages d’autant plus quand ils tentent de satisfaire des objectifs contradictoires : être utiles, concis, convaincants, complets, etc. Cette tension peut pousser le modèle à prendre des raccourcis : deviner ou supposer plutôt que de dire « je ne sais pas ». 

Avant d’aborder la « confession », plusieurs approches peuvent être combinées pour minimiser les risques : 

• Le Retrieval-Augmented Generation (RAG) : en combinant le LLM avec des bases de données, des documents d’entreprise, des archives ou le web, on ancre la génération dans des informations vérifiables, réduisant l’invention libre. 

• Prompt-engineering : des instructions claires, structurées, avec des contraintes explicites (indiquer les sources, signaler les incertitudes, renvoyer un « je ne sais pas » si incertain), peuvent aider le modèle à rester rigoureux. 

• Réglage des hyperparamètres (température, top-p etc…) : une génération avec une température basse réduit la créativité aléatoire et augmente la cohérence. 

• Validation humaine (human-in-the-loop) : toute sortie LLM destinée à un client, une administration ou un usage public doit être revu, vérifiée, croisée avec des sources fiables et validées par un humain. 

• Cross-validation / Multi-modèles : faire interagir plusieurs modèles ou répéter la génération, comparer les résultats, pour identifier les assertions robustes. 

Ces méthodes ne suffisent cependant pas à éliminer totalement le risque d’erreur d’où l’intérêt d’approches complémentaires

Jusqu’ici, aucune méthode ne permettait réellement d’identifier, après génération, si le modèle avait pris un raccourci ou inventé un élément. C’est précisément ce que cherche à résoudre la méthode dite de la confession. 

Le principe est simple : après avoir produit une réponse, le modèle génère un second contenu qui a pour objectif d’évaluer son propre comportement. Ce rapport complémentaire ne cherche pas à corriger la réponse initiale, mais à analyser si celle-ci respecte les consignes : exactitude, absence d’invention, transparence sur les sources, etc… Cela a pour effet de rendre explicite quelque chose qui, aujourd’hui, reste implicite : le degré d’incertitude de l’IA. 

Cette approche repose sur un entraînement spécifique : le modèle n’est pas récompensé pour avoir eu raison, mais pour avoir dit la vérité sur son comportement, y compris lorsqu’il s’est trompé. Concrètement, la confession permet : 

• Transparence sur le raisonnement : le modèle explicite si certains éléments ont été inférés, supposés ou extrapolés. 

• Signalisation des risques : le modèle peut reconnaître qu’il ne disposait pas d’assez de données fiables. 

• Auditabilité des résultats : un utilisateur peut consulter la confession pour vérifier si la réponse respecte réellement les règles établies. 

• Interruption ou révision automatique en cas d’incertitude : le workflow peut, par exemple, bloquer une réponse qui n’est pas assez sérieuse. 

Ce mécanisme ne rend pas la réponse juste : il rend l’erreur détectable, au lieu d’un texte bien présenté mais possiblement faux, on obtient un contenu assorti d’un indicateur de fiabilité exploitable. En d’autres termes, la confession ne supprime pas les hallucinations des LLM, elle en fournit une forme de traçabilité et s’inscrit donc comme une brique de gouvernance et de qualité. 

Chez DATASOLUTION nous sommes convaincu que la confession est une solution mais que seule, elle ne pourra pas éviter les biais. La mise en place d’une gouvernance est donc nécessaire : 

• Adopter une approche multi-couches : combiner les méthodes éprouvées (RAG, prompt-engineering, contrôles, relecture humaine) avec des techniques émergentes comme la confession, mais sans les considérer comme suffisantes seules. 

• Mettre en place des pipelines IA responsable : pour toute production automatisée, systématiser une phase de vérification / relecture / audit avec des experts métier. 

• Piloter des expérimentations internes : tester un modèle configuré pour confesser, dans des contextes non critiques, pour évaluer la fiabilité des confessions. 

• Former les équipes : rappeler que l’IA n’est pas infaillible : la confession est un outil, pas une garantie. Inciter à la prudence, à la vérification systématique pour tous les livrables. 

• Documenter la “transparence” : dans les livrables externes, expliciter la méthodologie « contenu assisté par IA, vérification réalisée, incertitudes relevées, sources consultées, relecture humaine ». Cela permet de construire un discours crédible et responsable.

Les hallucinations des LLM sont un problème structurel : en l’état actuel des technologies, on ne peut pas s’attendre à des modèles infaillibles. Mais cela ne signifie pas qu’on doive renoncer à l’IA, au contraire : c’est une raison pour bâtir des processus robustes, responsables, combinant technologie, gouvernance, relecture humaine, et transparence. 

La confession, proposée par OpenAI, représente une évolution encourageante, un moyen de rendre visibles les erreurs, d’introduire de la transparence, de permettre des audits, des relectures, des validations humaines. Mais elle ne doit pas être perçue comme un substitut à la rigueur, ni comme une garantie automatique de vérité. 

Pour les entreprises, l’enjeu est clair : utiliser l’IA pour ce qu’elle peut offrir de mieux : productivité, rapidité, mise à l’échelle tout en encadrant rigoureusement le risque et en fournissant des garde-fous opérationnels.