Comprendre les hallucinations de l’IA : pourquoi les « faits inventés » sont un risque pour les musées

Qui n’a jamais vécu cela ? On pose une question à une IA et l’on reçoit une réponse étonnamment assurée, mais hélas totalement fausse. Ces moments où la technologie devient apparemment « créative » et invente des faits sont appelés hallucinations de l’IA.

Si au quotidien cela n’est souvent qu’une irritation ou une curiosité, cela devient un problème sérieux dans un contexte professionnel. En particulier pour des institutions dont la mission repose sur des faits vérifiés et la confiance du public, comme les musées, de telles hallucinations sont inacceptables.

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

Le terme « hallucination de l’IA » désigne un phénomène dans lequel un modèle d’IA génère des informations apparemment convaincantes, mais fausses ou librement inventées. Comme l’explique IBM, de telles erreurs apparaissent lorsqu’un Large Language Model (LLM) « perçoit » des motifs qui n’existent pas dans les données d’entraînement et en dérive des contenus qui ne correspondent pas à la réalité (IBM, 2024).

Contrairement à une erreur de programmation classique, l’IA ne « décide » donc pas consciemment d’inventer : elle calcule la réponse la plus probable à partir de ses données d’entraînement. Si ces données sont incomplètes ou biaisées, il en résulte une affirmation apparemment plausible, mais factuellement fausse — une hallucination.

Pourquoi les LLM hallucinent-ils ?

Les grands modèles de langage sont entraînés à prédire la suite de mots la plus probable. Ils ne comprennent pas les contenus au sens humain ; ils calculent des probabilités. Comme ils reposent sur des jeux de données donnés avec un « knowledge cutoff » limité, il leur manque des faits actuels ou spécifiques. Lorsqu’un modèle ne « connaît » donc pas d’information fiable, il comble le vide et produit une réponse fluide, mais non fondée sur des sources vérifiables.

De telles hallucinations peuvent aussi naître de biais dans les données d’entraînement, de mauvaises interprétations lors de la génération de texte ou de contraintes insuffisantes dans le prompt design.

Pourquoi est-ce problématique pour les musées ?

Les musées sont des lieux où les visiteurs attendent des informations de haute qualité et vérifiées. Une étude de l’Institut für Museumsforschung (2023) montre : « Les musées jouissent en Allemagne de la plus haute confiance de toutes les institutions du savoir » (SMB, 2023).

Lorsque les musées déploieront des systèmes assistés par l’IA — chatbots, audioguides ou assistants visiteurs —, cette confiance sera en jeu. Une IA qui interprète mal des données historiques, invente le contexte d’un objet ou déforme des sujets sensibles peut endommager durablement la crédibilité et la confiance.

Dans le domaine culturel, il est donc décisif :

Qui utilise l’IA doit sécuriser la base factuelle.

Comment prévenir les hallucinations ?

Une méthode éprouvée pour éviter les hallucinations de l’IA est la Retrieval-Augmented Generation (RAG) (Wikipedia_RAG). La RAG combine deux étapes :

• Retrieval : l’IA parcourt une base de connaissances externe ou une collection de documents pour trouver des informations pertinentes.

• Generation : seuls ces contenus vérifiés sont intégrés dans la réponse.

Ainsi, l’IA n’est plus limitée à son modèle de langage interne ; elle peut s’appuyer sur des sources factuelles et à jour.

Les modèles RAG s’imposent de plus en plus comme bonne pratique dans les domaines intensifs en savoir comme la médecine, le droit — et les musées.

Des exigences différentes selon le domaine

Un système RAG ne fonctionne pas de façon universelle. Selon le cas d’usage, les mécanismes de recherche et de réponse doivent être adaptés :

• Les bases de données muséales se composent souvent de textes descriptifs, de métadonnées, d’informations de provenance et d’images d’objets.

• Le type de questions diffère fortement des requêtes web typiques — les visiteurs demandent par exemple « Qui était cette artiste ? » ou « Quelle est la signification de ce symbole ? ».

• La forme de la réponse exige aussi un savoir de domaine : un assistant IA doit formuler non seulement correctement, mais de façon sensible au contexte et accueillante pour le public.

nuseum, expert RAG pour le domaine muséal

nuseum développe des guides muséaux assistés par l’IA, conçus spécifiquement pour ces exigences. Le nuseum Copilot utilise un système RAG adapté au domaine muséal : il s’appuie sur des sources curatées et des informations d’objets vérifiées avant de générer une réponse. Ainsi, le chatbot peut compléter le savoir manquant des visiteurs sans inventer de contenus.

En combinant expertise technique RAG et compréhension de la pratique de médiation muséale, nuseum aide les musées à déployer l’IA en toute sécurité — comme outil de transmission du savoir, non comme risque pour leur crédibilité.

Conclusion

Les hallucinations de l’IA ne sont pas un phénomène marginal, mais un risque structurel des modèles génératifs. Surtout les musées, considérés comme des lieux de savoir de confiance, doivent s’assurer que les offres numériques de médiation restent fondées sur les faits.

Des technologies comme la Retrieval-Augmented Generation offrent ici une solution tournée vers l’avenir : elles relient compétence linguistique machine et responsabilité curatoriale. nuseum montre comment réunir les deux en pratique, pour des assistants numériques qui répondent aux questions des visiteurs de façon fiable, précise au contexte et crédible.

Sources complémentaires

• IBM Think : Qu’est-ce que les hallucinations de l’IA ?

• Wikipedia : Retrieval-Augmented Generation

• Institut für Museumsforschung (2023) : Confiance dans les musées — étude à l’échelle de l’Allemagne