Exemples d'hallucinations de l'IA : 4 cas réels et comment les repérer

Une hallucination de l'IA, c'est une réponse qui a l'air sûre d'elle alors qu'elle est fausse ou qu'elle ne repose sur rien : une affaire jugée qui n'a jamais existé, une citation que personne n'a prononcée, une date décalée de deux ans. Le modèle ne ment pas. Il prédit des mots plausibles, et un détail inventé ressemble exactement à un vrai. Voici quatre cas documentés, ce qu'ils ont en commun et une vérification rapide à faire sur n'importe quel texte généré par IA avant de l'envoyer.

Quatre exemples réels d'hallucinations de l'IA

1. Le mémoire juridique aux affaires inventées (2023). Deux avocats new-yorkais ont déposé un mémoire dans l'affaire Mata v. Avianca qui citait des décisions de justice que ChatGPT avait inventées. Le 22 juin 2023, le juge P. Kevin Castel a condamné les avocats et leur cabinet à une amende de 5 000 $ et a conclu à la mauvaise foi, en relevant qu'ils avaient sciemment ignoré les signes que les décisions étaient fausses et fait des déclarations trompeuses au tribunal. Le juge a précisé qu'il n'y a rien d'intrinsèquement répréhensible à se faire aider par un outil d'IA fiable. Le problème, c'était de ne pas avoir vérifié ce qu'il avait produit.

2. Le chatbot qui a inventé une règle de remboursement (2024). Un chatbot d'Air Canada a dit à un client qu'il pouvait demander un tarif de deuil après son voyage. La page web de la compagnie indiquait pourtant qu'aucun remboursement n'était possible pour un voyage déjà effectué. En février 2024, un tribunal de Colombie-Britannique a jugé Air Canada responsable de ce que disait son chatbot et a rejeté l'idée que le robot soit une entité distincte. Une hallucination dans un outil en contact avec les clients devient votre propre déclaration.

3. Le rapport de conseil aux fausses sources (2025). Deloitte Australie a produit pour le ministère de l'Emploi et des Relations du travail une étude qui contenait des citations fabriquées et une fausse citation judiciaire. Un universitaire a remarqué que certains des ouvrages cités n'existaient pas. Deloitte a révisé le rapport, indiqué avoir utilisé un modèle d'IA générative et accepté de rembourser la dernière échéance de son contrat de 440 000 A$. Même des équipes professionnelles, avec des processus de relecture, sont passées à côté.

4. La démo produit avec un faux « premier » (2023). Dans la vidéo de lancement du chatbot Bard de Google, le robot affirmait que le télescope spatial James Webb avait pris la toute première image d'une planète située hors de notre système solaire. Des astronomes ont fait remarquer que la première image d'exoplanète venait d'un autre télescope, en 2004, et l'action d'Alphabet a chuté ce jour-là. La phrase était fluide, précise et facile à croire, et c'est ce qui rend ce genre d'erreur difficile à voir.

Ce que ces cas ont en commun

Chacun s'est caché dans un texte d'apparence normale. Quatre schémas reviennent sans cesse :

Des détails précis avec un nom dessus. Noms d'affaires, titres de rapports, auteurs et citations. Une référence a l'air juste, qu'elle existe ou non.
Les superlatifs et les « premiers ». « Le premier », « le seul », « le plus grand ». Ça fait autorité, et c'est facile de se tromper.
Les règles et les politiques. Conditions de remboursement, plafonds légaux, délais. Le modèle comble le vide avec ce qu'une telle règle dirait probablement.
Personne n'a ouvert la source. Dans chaque cas, l'affirmation n'aurait pas résisté à deux minutes de recherche.

Une vérification de cinq minutes pour votre texte

Pas besoin d'outil spécial. Ça marche sur n'importe quel texte rédigé avec l'aide de l'IA, d'un e-mail à un rapport.

Surlignez chaque affirmation vérifiable. Noms, chiffres, dates, citations, formules du type « premier/seul/plus », règles, prix et tout ce qui cite une source.
Repérez celles qui feraient mal si elles étaient fausses. Un chiffre destiné à un client ou une référence juridique comptent bien plus qu'une remarque générale.
Ouvrez la source de chacune. Cherchez le titre exact, le nom de l'affaire ou la citation. Si le modèle a donné un lien, ouvrez-le et lisez la ligne qui est censée appuyer l'affirmation.
Considérez « introuvable » comme un résultat. Si aucune source ne dit la même chose, supprimez l'affirmation, reformulez-la comme non confirmée ou remplacez-la par une autre que vous pouvez citer.
Relisez le texte corrigé. Les corrections laissent souvent des coutures maladroites, et un texte exact doit aussi sonner comme vous.

Pour une version plus détaillée, avec un prompt qui demande au modèle de lister ses propres doutes, consultez notre checklist en 6 étapes pour vérifier les faits de ChatGPT. Et si ce qui vous préoccupe, c'est la façon dont un texte se lit plutôt que sa véracité, la checklist en 10 points pour repérer les tics de l'IA dans votre écriture s'en occupe.

Le faire dans Unflag

Quand il y a beaucoup d'affirmations, Vérification des faits fait le premier tri à votre place. Elle fait partie d'Unflag Plus, donc les comptes gratuits n'y ont pas accès.

Ouvrez Vérification des faits et connectez-vous. Sur le web, il faut au moins 50 mots, et Plus accepte jusqu'à 10 000 caractères par texte.
Collez le texte généré par IA et lancez la vérification.
Unflag extrait les affirmations de votre texte et cherche sur le web pour chacune. Vous obtenez un score de confiance global, un résumé, une analyse pour chaque affirmation et les sources.
Chaque affirmation reçoit un verdict : Vrai, Faux, Partiellement Vrai, Trompeur ou Invérifiable.
Ouvrez les sources derrière tout ce qui compte. « Invérifiable » veut dire exactement ça, pas « faux », et un verdict est une piste à confirmer, pas un substitut à la lecture de la source.
Corrigez le texte, puis utilisez Réécrire ou Humaniser IA pour qu'il sonne naturel. Humaniser IA essaie de conserver les chiffres comme les prix et les pourcentages, mais revérifiez vos chiffres après toute réécriture.

En octobre 2026, Unflag Plus coûte 8,99 $ par mois ou 45,99 $ par an sur le web. Les applications sont facturées à la semaine ou à l'année via les stores.

Les modèles d'IA récents hallucinent-ils encore ?

Oui, mais la fréquence dépend du modèle, du sujet et de sa capacité à faire des recherches. Les modèles qui peuvent naviguer sur le web ou lire les sources que vous leur donnez font moins d'affirmations sans fondement que ceux qui répondent de mémoire. Aucun éditeur ne prétend que le problème a disparu : le réflexe de vérifier les noms, les chiffres et les citations reste donc valable. Considérez tout taux que vous voyez cité comme le chiffre d'un éditeur ou d'un chercheur pour un test donné, pas comme une promesse sur votre texte.

Où se cachent les hallucinations dans l'écriture de tous les jours

E-mails et rapports de travail : statistiques, informations sur la concurrence et affirmations du type « standard du secteur ».
Lettres de motivation et bios : dates, intitulés de poste et distinctions que le modèle a complétés.
Articles de blog et textes marketing : les « des études montrent » et les citations d'experts inventées.
Résumés : un point ajouté que la source n'a jamais avancé.
Santé, droit et argent : utilisez l'IA pour préparer vos questions, et un professionnel qualifié ou une source officielle pour la réponse.

Ce que cette vérification ne peut pas faire

Aucun outil, Unflag compris, ne peut promettre que toutes les erreurs seront détectées. Un vérificateur basé sur le web est limité par ce qu'il peut trouver, et une affirmation peut être à la fois invérifiable et vraie. Si votre cours, votre employeur ou votre éditeur a une politique sur l'IA, suivez-la, y compris toute règle sur l'obligation de signaler l'aide de l'IA.

Comment nous avons préparé cet article

Nous avons lu les articles de presse publiés sur chaque cas (Bloomberg Law, Daily Hive, TechRadar et Space.com, en octobre 2026), comparé les étapes avec le fonctionnement de la Vérification des faits d'Unflag dans le produit et dans son code, et vérifié les tarifs d'Unflag en octobre 2026. Les sources divergent sur certains détails, comme les montants exacts dans les cas d'Air Canada et de Deloitte, donc nous ne citons que les chiffres sur lesquels elles s'accordent. La checklist a été écrite pour cet article et aucun résultat d'outil n'y est joint.

En bref : une hallucination se lit comme n'importe quelle autre phrase, alors vérifiez vous-même les noms, les chiffres, les citations et les « premiers », et utilisez la Vérification des faits quand il y en a trop pour les traquer à la main.

Questions fréquentes

Qu'est-ce qu'une hallucination de l'IA ?

Une hallucination de l'IA est une réponse qui paraît sûre d'elle, mais qui est fausse ou sans fondement : une citation inventée, une date erronée, une phrase que personne n'a dite ou une règle qui n'existe pas. Le modèle prédit des mots plausibles, donc un détail inventé peut passer pour un vrai.

Quel est un exemple d'hallucination de l'IA ?

En 2023, deux avocats new-yorkais ont déposé un mémoire citant des affaires que ChatGPT avait inventées, et un juge fédéral leur a infligé une amende de 5 000 $. En 2025, un cabinet de conseil a remboursé une partie de ses honoraires après qu'un rapport pour le gouvernement contenait des citations fabriquées et une fausse citation judiciaire.

Pourquoi l'IA invente-t-elle des choses ?

Un modèle de langage écrit les mots les plus probables, pas un fait vérifié. Quand il n'a pas de réponse solide, il produit quand même quelque chose de fluide. Il se trompe surtout sur les citations, les chiffres exacts, les propos rapportés, l'actualité récente et les sujets de niche pour lesquels il a peu de données.

Comment savoir si ChatGPT hallucine ?

Impossible de le deviner au ton, car une mauvaise réponse sonne aussi sûre qu'une bonne. Cherchez les éléments vérifiables : noms, chiffres, dates, citations et sources. Recherchez chacun d'eux en dehors du chat. Si vous ne trouvez aucune source qui dit la même chose, considérez l'affirmation comme non confirmée.

Peut-on corriger les hallucinations de l'IA ?

Pas complètement. Donner de vraies sources au modèle et le laisser faire des recherches réduit les erreurs, mais ne les supprime pas. La solution fiable passe par un humain : repérer les affirmations qui comptent, les comparer à des sources primaires, puis corriger ou supprimer ce que vous ne pouvez pas confirmer.

Unflag détecte-t-il les hallucinations de l'IA ?

La Vérification des faits d'Unflag, incluse dans Unflag Plus, extrait les affirmations d'un texte, cherche sur le web pour chacune d'elles et renvoie un verdict, un score de confiance et des sources. Elle peut passer à côté de certaines erreurs ou se tromper : ouvrez donc les sources de toute affirmation importante avant de vous y fier.