Les erreurs produites par les systèmes d’IA sont souvent associées à des absurdités évidentes : réponses incohérentes, faits manifestement faux, affirmations contradictoires.
Ces erreurs existent, mais elles ne constituent pas le principal risque observé sur le terrain. Les dérives les plus problématiques sont d’un autre ordre : elles sont cohérentes, plausibles et souvent indétectables sans analyse fine.
Pour situer cette observation dans un cadre plus large, voir Positionnement.
Ce qu’est une hallucination cohérente
Une hallucination cohérente est une production erronée qui respecte la logique interne du système.
Elle ne contredit pas les signaux disponibles. Elle les prolonge de manière plausible.
Pour un lecteur humain comme pour un système tiers, elle paraît raisonnable, structurée et crédible.
Le danger n’est pas l’erreur absurde, mais l’erreur qui a l’air vraie.
Pourquoi ces hallucinations passent inaperçues
Les hallucinations cohérentes s’insèrent dans des environnements déjà interprétables.
Elles s’appuient sur des structures existantes, des analogies connues et des précédents observés ailleurs.
En l’absence de signal contradictoire explicite, elles ne déclenchent aucun mécanisme d’alerte.
Quand la cohérence devient un facteur de risque
Une hallucination cohérente n’est pas corrigée parce qu’elle ne semble pas erronée.
Elle peut être reprise, synthétisée et citée comme une information fiable.
Progressivement, elle s’intègre dans des chaînes de réponses interconnectées.
La normalisation progressive de l’erreur plausible
Sur le terrain, on observe un schéma récurrent :
- une extrapolation initiale plausible,
- une reprise dans une synthèse ou une reformulation,
- une citation croisée par un autre système,
- une stabilisation comme fait implicite.
À chaque étape, l’erreur gagne en légitimité.
Dans les écosystèmes actuels, cette chaîne ne s’arrête pas là. Une hallucination cohérente, une fois stabilisée, devient à son tour une prémisse pour de nouvelles extrapolations.
Elle est utilisée comme point de départ par d’autres systèmes, qui la prolongent, la généralisent ou la spécialisent, créant une boucle auto-renforçante : l’erreur plausible se valide elle-même par répétition croisée.
Pourquoi la correction arrive trop tard
Lorsque l’hallucination cohérente est identifiée, elle s’est souvent déjà diffusée.
Elle a été intégrée dans des graphes persistants, des caches ou des modèles dérivés.
La correction locale n’inverse pas une normalisation auto-entretenue.
Ce que ces observations révèlent
Les hallucinations cohérentes ne sont pas des accidents isolés. Elles sont favorisées par des environnements sémantiquement permissifs.
Lorsque les périmètres sont flous, les exclusions absentes et la hiérarchie incohérente, le système dispose d’une large liberté d’interprétation.
Dans ces conditions, la cohérence devient un substitut trompeur de la véracité.
Prévenir plutôt que corriger
Les observations terrain convergent vers un constat clair : la prévention structurelle est plus efficace que la correction a posteriori.
Réduire l’espace d’erreur, expliciter les exclusions et gouverner l’interprétation limite la production d’hallucinations cohérentes.
Cette asymétrie révèle une responsabilité informationnelle : la non-contrainte ne reste pas neutre, elle contribue à la formation de faits collectifs dérivés.
Cette dimension dépasse la technique et engage une responsabilité plus large, développée notamment dans Pourquoi la gouvernance sémantique n’est pas une option.
Conclusion
Les hallucinations cohérentes représentent le risque majeur des systèmes interprétatifs.
Parce qu’elles semblent vraies, elles se propagent et se renforcent sans résistance.
Dans un web interprété et interconnecté, concevoir des environnements sémantiquement contraints est la seule manière durable de contenir cette contagion plausible.
Pour situer le champ d’intervention associé à ces observations, voir À propos.
Pour approfondir :