Pourquoi les Modèles Hallucinent
Les modèles ne sont pas des bases de données — ce sont des moteurs de complétion de patterns. Ils prédisent ce qui SONNE juste, pas ce qui EST juste.
Mesurer les Hallucinations
Détection des Biais
Stratégies d'Atténuation
- →Prompt engineering — Ajouter « Considérez des perspectives diversifiées » ou « Évitez les suppositions de genre » aux prompts système.
- →Ancrage RAG — Contraindre les réponses à des sources vérifiées et curées.
- →Filtres de sortie — Post-traiter les sorties pour détecter et signaler les hallucinations potentielles.
- →Revue humaine — Pour le contenu à enjeux élevés, toujours faire vérifier par un humain avant publication.
- →Seuils de confiance — Ne présenter les sorties du modèle que quand la confiance dépasse un seuil défini.
Testez Votre Compréhension
Prochaines Étapes
Vous savez maintenant détecter les hallucinations et les biais. Dans le prochain atelier, vous passerez à l'offensive : le red teaming des systèmes IA pour trouver et corriger proactivement les vulnérabilités.
Continuez vers l'atelier : Red Teaming IA et Charte Éthique pour apprendre les tests adversariaux.
Qu'est-ce qu'une Charte de Red Team ?
Une charte de red team est un document formel qui définit :
- →Périmètre : Quel système testons-nous ? Qu'est-ce qui est inclus vs exclu ?
- →Objectifs : Quels types de défaillances cherchons-nous ?
- →Méthodes : Quelles techniques d'attaque sommes-nous autorisés à utiliser ?
- →Rapport : Comment documentons-nous et escaladons-nous les découvertes ?
Catégories d'Attaque
Stratégies d'Atténuation
Testez Votre Compréhension
Prochaines Étapes
Vous pouvez maintenant trouver et corriger systématiquement les vulnérabilités IA. Dans le prochain module, vous maîtriserez le context engineering — les techniques avancées qui poussent les performances IA à leurs limites.
Continuez vers Context Engineering : Les Quatre Piliers pour apprendre l'architecture de prompting avancée.