Détecter systématiquement les hallucinations de KI : pourquoi les méthodes de test traditionnelles échouent

Les modèles de langage sont des maîtres de la persuasion – même lorsqu’ils mentent. Un agent IA peut prétendre avoir créé des entrées dans une base de données qui n’ont jamais existé, ou assurer qu’il effectue des actions qu’il n’a jamais initiées. Pour les équipes de production, cette distinction entre erreurs réelles et résultats inventés est cruciale. Elle détermine non seulement la résolution des problèmes, mais aussi la confiance des utilisateurs dans le système.

Le défi central : comment détecter de manière fiable si un modèle ne se contente pas d’échouer, mais construit activement des informations ? Dmytro Kyiashko, développeur logiciel spécialisé dans les tests de systèmes IA, s’est posé cette question pendant des années. Ses découvertes montrent que le problème est plus profond qu’il n’y paraît au premier abord.

La différence fondamentale : erreur vs. invention

Les erreurs logicielles conventionnelles suivent des schémas prévisibles. Une fonction défectueuse renvoie une erreur. Une API mal configurée fournit un code d’état HTTP et un message d’erreur explicite. Le système signale qu’il y a eu un problème.

Les modèles de langage échouent différemment – et de manière beaucoup plus insidieuse. Ils n’admettent jamais qu’ils sont ignorants. Au lieu de cela, ils fournissent des réponses plausibles pour des tâches qu’ils n’ont pas effectuées. Ils décrivent des requêtes à la base de données qui n’ont jamais eu lieu. Ils confirment l’exécution d’opérations qui n’existent que dans leurs données d’entraînement.

« Chaque agent IA fonctionne selon des instructions préparées par des ingénieurs », explique Kyiashko. « Nous savons exactement quelles capacités notre agent possède et lesquelles il ne possède pas. » Cette connaissance est la base d’une distinction fondamentale : si un agent entraîné pour effectuer des requêtes à une base de données échoue silencieusement, c’est une erreur. Mais s’il renvoie des résultats de requête détaillés sans toucher à la base de données, c’est une hallucination – le modèle a inventé des sorties plausibles basées sur des motifs statistiques.

Stratégies éprouvées pour la validation

Le principe clé : vérification par rapport à la vérité fondamentale du système. Kyiashko utilise plusieurs tests pour détecter les hallucinations IA.

Tests négatifs avec contrôle d’accès : un agent sans droits d’écriture dans la base de données est sollicité pour créer de nouveaux enregistrements. Le test vérifie alors deux choses : d’abord, qu’aucune donnée non autorisée n’a été ajoutée au système. Ensuite, que l’agent n’a pas confirmé à tort le succès.

Données du monde réel comme cas de test : la méthode la plus efficace utilise de véritables conversations clients. « Je convertis l’historique de la conversation en format JSON et je réalise mes tests avec », rapporte Kyiashko. Chaque interaction devient un cas de test, analysé pour voir si l’agent a affirmé des choses en contradiction avec les journaux du système. Cette approche capture des cas limites que des tests synthétiques pourraient manquer – car de vrais utilisateurs créent des conditions que les développeurs ne peuvent jamais prévoir.

Deux niveaux d’évaluation complémentaires :

Les évaluateurs basés sur le code effectuent des vérifications objectives. Ils valident la structure du parsing, la validité du JSON, la syntaxe SQL – tout ce qui peut être vérifié de manière binaire.

Les évaluateurs LLM-as-Judge entrent en jeu lorsque les nuances comptent : le ton était-il approprié ? Le résumé est-il précis ? La réponse est-elle utile ? Pour cette approche, Kyiashko utilise LangGraph. Des frameworks de test efficaces combinent ces deux méthodes en parallèle, car aucune ne fonctionne seule.

Pourquoi les compétences QA classiques ne sont pas transférables

Les ingénieurs qualité expérimentés rencontrent leurs limites lors du test de systèmes IA. Les hypothèses qui fonctionnent dans la validation logicielle classique ne peuvent pas être transférées tel quel.

« En QA traditionnel, nous connaissons le format exact de sortie, la structure précise des données d’entrée et de sortie », explique Kyiashko. « Lors du test de systèmes IA, ce n’est pas le cas. » La valeur d’entrée est une invite (prompt) – et les variations dans la façon dont les utilisateurs formulent leurs demandes sont pratiquement infinies.

Cela nécessite un changement de paradigme fondamental : une analyse continue des erreurs. Cela implique une surveillance régulière des réactions des agents aux demandes réelles des utilisateurs, l’identification des endroits où ils inventent des informations, et une mise à jour constante des suites de tests.

Le défi est renforcé par la quantité d’instructions. Les systèmes IA modernes nécessitent des prompts détaillés qui définissent comportement, limites et règles de contexte. Chaque instruction peut interagir de manière inattendue avec d’autres. « L’un des plus grands problèmes est le nombre énorme d’instructions qui doivent être constamment mises à jour et retestées », observe Kyiashko.

Le fossé de connaissances est important. La plupart des ingénieurs manquent d’une compréhension structurée des métriques appropriées, de la préparation efficace des jeux de données ou des méthodes fiables pour valider des sorties variables.

La vérité cachée : tester coûte plus cher que développer

Voici une vérité inconfortable : « Développer un agent IA n’est pas difficile », remarque Kyiashko. « L’automatisation des tests pour cet agent est le vrai défi. »

Selon ses expériences, beaucoup plus de temps est consacré aux tests et à l’optimisation des systèmes IA qu’à leur création. Cette réalité nécessite une révision de la planification des ressources et du personnel.

Du concept à la pratique : cycles de déploiement fiables

Les hallucinations sapent la confiance plus rapidement que les erreurs classiques. Un bug fonctionnel frustre l’utilisateur. Un agent qui fournit de fausses informations avec assurance détruit la crédibilité de façon durable.

Avec la méthodologie de Kyiashko, des déploiements hebdomadaires fiables deviennent possibles. La validation automatisée détecte les régressions avant le déploiement. Les systèmes entraînés sur des données réelles traitent la majorité des demandes clients correctement. Des itérations hebdomadaires permettent des améliorations rapides : nouvelles fonctionnalités, réponses affinées, domaines étendus – tout cela de manière contrôlée et validée.

La nécessité industrielle

Le monde a depuis longtemps reconnu le potentiel de l’IA générative. Il n’y a plus de retour en arrière. Des startups apparaissent chaque jour avec l’IA au cœur de leur offre. Des entreprises établies intègrent l’intelligence dans leurs produits principaux.

« Aujourd’hui, nous devons comprendre comment fonctionnent les modèles de langage, comment construire des agents IA, comment les tester, et comment automatiser les vérifications », argumente Kyiashko. Le Prompt Engineering devient une compétence fondamentale pour les ingénieurs qualité. Les tests de données et la validation dynamique des données suivent. Ces compétences devraient déjà faire partie du standard des ingénieurs de test.

Les modèles que Kyiashko observe dans l’industrie – à travers des évaluations de papiers techniques, des analyses de startups et des forums techniques – dessinent une image claire : des équipes dans le monde entier font face aux mêmes problèmes. Les défis de validation, qui il y a quelques années ne concernaient que les pionniers en environnement de production, deviennent désormais des enjeux universels à mesure que l’utilisation de l’IA se généralise.

Un cadre de test diversifié

La méthodologie de Kyiashko couvre les principes d’évaluation, les conversations multi-tours et les métriques pour différents types d’erreurs. Le concept central : la diversification.

La validation au niveau du code détecte les erreurs structurelles. L’évaluation LLM-as-Judge mesure l’efficacité et la précision selon la version du modèle. L’analyse manuelle des erreurs identifie des motifs que les tests automatisés pourraient manquer. Les tests RAG vérifient si les agents utilisent le contexte fourni ou s’ils inventent des détails.

« Notre cadre repose sur une approche polyvalente pour tester les systèmes IA – couverture au niveau du code, évaluateurs LLM-as-Judge, analyse manuelle des erreurs et évaluation de la génération augmentée par récupération », explique Kyiashko. Plusieurs méthodes de validation, travaillant ensemble, détectent différents types d’hallucinations que chaque approche seule pourrait ne pas repérer.

Ce qui vient ensuite

Le domaine définit des bonnes pratiques en temps réel. De plus en plus d’entreprises adoptent l’IA générative. De plus en plus de modèles prennent des décisions autonomes. Plus les systèmes deviennent performants, plus leurs hallucinations semblent plausibles.

Ce n’est pas une raison pour le pessimisme. La validation systématique détecte les inventions avant qu’elles n’atteignent l’utilisateur. Il ne s’agit pas de perfection – les modèles auront toujours des cas limites. Il s’agit de repérer et d’empêcher systématiquement ces inventions d’entrer en production.

Les techniques fonctionnent si elles sont bien appliquées. Ce qui manque, c’est une compréhension largement répandue de leur mise en œuvre dans des environnements de production où la fiabilité est critique.

Dmytro Kyiashko est développeur logiciel spécialisé dans les tests de systèmes IA, avec une expérience dans la création de frameworks de test pour l’IA conversationnelle et les agents autonomes, ainsi qu’une expertise dans les défis de fiabilité et de validation des systèmes IA multimodaux.