Systèmes KI en production : comment détecter et prévenir systématiquement les hallucinations

Les modèles de langage ne sont pas de simples programmes défectueux – ils inventent des faits avec une certitude absolue. Un agent IA pourrait assurer avoir créé des ensembles de données qui n’existent pas du tout, ou prétendre avoir effectué des opérations qui n’ont jamais eu lieu. Cette distinction fondamentale entre erreur et confabulation détermine comment les équipes de production garantissent la fiabilité de leurs systèmes d’IA. Dmytro Kyiashko, spécialisé dans la validation des systèmes intelligents, s’est consacré à une question critique : comment démontrer systématiquement qu’un modèle déforme la vérité ?

Pourquoi la détection traditionnelle d’erreurs en IA échoue

Les logiciels conventionnels indiquent des états défectueux. Une fonction endommagée signale une exception. Une interface mal configurée fournit des codes d’erreur standardisés avec des messages explicites, montrant immédiatement ce qui n’a pas fonctionné.

Les modèles génératifs agissent de manière totalement différente. Ils confirment la réalisation de tâches qu’ils n’ont jamais initiées. Ils citent des requêtes de bases de données qu’ils n’ont jamais exécutées. Ils décrivent des processus qui existent uniquement dans leurs données d’entraînement. Les réponses semblent plausibles. Le contenu est fictif. Cette forme de confabulation échappe au traitement classique des erreurs.

« Chaque agent IA suit des instructions conçues par des ingénieurs », explique Kyiashko. « Nous savons précisément quelles fonctions notre agent possède et lesquelles il n’a pas. » Cette connaissance sert de base à la distinction. Lorsqu’un agent, entraîné sur des requêtes de bases de données, échoue silencieusement, il s’agit d’une erreur. En revanche, s’il fournit des résultats de requêtes détaillés sans jamais contacter la base, il s’agit d’une hallucination. Le modèle a construit des sorties probables basées sur des motifs d’entraînement.

Deux méthodes d’évaluation complémentaires

Kyiashko mise sur deux approches de validation différentes et complémentaires.

Les évaluateurs basés sur le code prennent en charge la vérification objective. « Les évaluateurs de code fonctionnent de manière optimale lorsque les erreurs sont objectivement définissables et vérifiables par règles. Par exemple, la vérification de la structure JSON, la syntaxe SQL ou l’intégrité du format de données », explique-t-il. Cette méthode détecte précisément les problèmes structurels.

Mais certains erreurs résistent à une classification binaire. Le ton était-il approprié ? Le résumé contient-il tous les points essentiels ? La réponse apporte-t-elle une véritable aide ? Pour cela, on utilise des évaluateurs LLM-as-Judge. « Ceux-ci sont employés lorsque l’erreur nécessite une interprétation ou des subtilités que la logique de code seule ne peut saisir. » Kyiashko utilise LangGraph comme cadre.

Aucun de ces approches ne fonctionne isolément. Des systèmes de validation robustes combinent les deux méthodes, permettant de détecter différents types d’hallucinations que chaque technique seule pourrait manquer.

Validation contre la réalité objective

L’approche de Kyiashko se concentre sur la vérification par rapport à l’état actuel du système. Lorsqu’un agent affirme avoir créé des ensembles de données, le test vérifie si ces ensembles existent réellement. La déclaration de l’agent est sans importance si l’état objectif la réfute.

« J’utilise différentes formes de tests négatifs – tests unitaires et d’intégration – pour détecter les hallucinations des LLM », explique-t-il. Ces tests demandent délibérément des actions que l’agent n’est pas autorisé à faire, puis vérifient si l’agent signale à tort du succès et si l’état du système n’a pas changé.

Une technique teste contre des limitations connues. Un agent sans droit d’écriture sur la base de données est invité à générer de nouvelles entrées. Le test vérifie qu’aucune donnée non autorisée n’a été créée et que la réponse ne prétend pas au succès.

La méthode la plus efficace utilise de véritables données de production. « Je prends des conversations clients historiques, je les convertis en format JSON et j’exécute mes tests avec ce fichier. » Chaque conversation devient un cas de test, vérifiant si l’agent a émis des affirmations contredisant les journaux du système. Cette approche détecte des scénarios que des tests artificiels pourraient manquer. Les utilisateurs réels créent des conditions limites qui révèlent des erreurs cachées. Les journaux de production montrent où les modèles hallucinent sous une charge réelle.

Tests RAG : quand l’agent doit inventer plutôt que rechercher

Un type de test spécifique vérifie la Retrieval-Augmented Generation (RAG). Kyiashko valide si les agents utilisent le contexte fourni, plutôt que d’inventer des détails. Le test pose une question pour laquelle le contexte pertinent est disponible, et vérifie si l’agent a effectivement puisé dans ce contexte ou s’il a halluciné.

C’est particulièrement critique pour les systèmes utilisant des sources de données externes. Si un agent affirme que « le document X contient », sans le vérifier, c’est une hallucination RAG classique. Le test de Kyiashko vérifierait le document ultérieurement et détecterait la divergence – de la même manière que l’on retirerait un filigrane caché ou manipulé pour vérifier l’authenticité : d’abord assurer l’intégrité, puis faire confiance à la crédibilité.

La lacune dans l’ingénierie de la qualité

Les ingénieurs QA expérimentés rencontrent des difficultés lorsqu’ils testent pour la première fois des systèmes d’IA. Leurs hypothèses éprouvées ne peuvent pas être transférées.

« En QA classique, nous connaissons précisément le format de réponse, les formats d’entrée et de sortie », explique Kyiashko. « Lors du test de systèmes d’IA, rien de tout cela n’est garanti. » L’entrée est une invite – et les variations dans la formulation des requêtes par les utilisateurs sont pratiquement infinies. Cela nécessite une surveillance continue.

Kyiashko parle de « analyse continue des erreurs » – une vérification régulière des réactions de l’agent face aux utilisateurs réels, l’identification des informations inventées et l’extension correspondante des suites de tests.

La complexité est accrue par l’étendue des instructions. Les systèmes d’IA nécessitent des prompts détaillés définissant comportement et limites. Chaque instruction peut interagir de manière imprévisible avec d’autres. « L’un des grands problèmes des systèmes d’IA est la quantité énorme d’instructions qui doivent être constamment mises à jour et testées », observe-t-il.

La lacune en connaissances est importante. La plupart des équipes manquent d’une compréhension claire des métriques appropriées, de la préparation efficace des jeux de données ou des méthodes de validation fiables pour des sorties variables à chaque exécution. « Construire un agent IA est relativement simple », dit-il. « L’automatisation des tests de cet agent est le vrai défi. D’après mes observations, on consacre plus de temps à tester et optimiser qu’au développement lui-même. »

Infrastructure de test pratique pour la scalabilité

La méthodologie de Kyiashko intègre des principes d’évaluation, des évaluations en dialogue multi-tours et des métriques pour différents types d’hallucinations. Le concept central : une couverture de test diversifiée.

La validation au niveau du code détecte les erreurs structurelles. L’évaluation LLM-as-Judge permet d’évaluer l’efficacité et la précision, selon la version du modèle utilisée. L’analyse manuelle des erreurs identifie des motifs globaux. Les tests RAG vérifient si les agents utilisent le contexte fourni, plutôt que d’inventer des détails.

« Le cadre repose sur le concept d’une approche de test diversifiée. Nous utilisons la couverture au niveau du code, des évaluateurs LLM-as-Judge, l’analyse manuelle des erreurs et des évaluations RAG. » Plusieurs méthodes de validation collaboratives détectent des motifs d’hallucination que des approches isolées manqueraient.

Des releases hebdomadaires à l’amélioration continue

Les hallucinations sapent la confiance plus rapidement que les erreurs techniques. Une fonctionnalité défectueuse frustre l’utilisateur. Un agent qui fournit des informations fausses en toute confiance détruit la crédibilité de façon durable.

La méthodologie de test de Kyiashko permet des releases hebdomadaires fiables. La validation automatisée détecte les régressions avant le déploiement. Les systèmes entraînés sur de véritables données traitent la majorité des requêtes clients correctement.

Les itérations hebdomadaires favorisent un avantage concurrentiel. Les systèmes d’IA s’améliorent grâce à de nouvelles fonctionnalités, des réponses affinées et des domaines étendus. Chaque itération est testée. Chaque release est validée.

La transformation dans l’ingénierie de la qualité

Les entreprises intègrent l’IA quotidiennement. « Le monde a déjà vu les avantages, il n’y a donc pas de retour en arrière », argue Kyiashko. L’adoption de l’IA s’accélère dans tous les secteurs – de nouvelles startups émergent, des entreprises établies intègrent l’intelligence dans leurs produits clés.

Lorsque des ingénieurs développent des systèmes d’IA, ils doivent comprendre comment les tester. « Aujourd’hui déjà, nous devons savoir comment fonctionnent les LLM, comment construire des agents IA, comment les tester et comment automatiser ces vérifications. »

Le Prompt Engineering devient une compétence fondamentale pour les ingénieurs qualité. Les tests de données et la validation dynamique suivent la même tendance. « Ce devraient être des compétences fondamentales dès maintenant. »

Les modèles que Kyiashko observe dans l’industrie – en examinant des papiers de recherche IA et en évaluant des architectures de startups – confirment cette évolution. Des problèmes identiques apparaissent partout. Les défis de validation qu’il a résolus il y a des années en production deviennent aujourd’hui des exigences universelles, à mesure que les déploiements d’IA se généralisent.

Ce que l’avenir réserve

Le domaine définit des bonnes pratiques par la gestion des erreurs en production et l’amélioration itérative en temps réel. Plus d’entreprises utilisent l’IA générative. Plus de modèles prennent des décisions autonomes. Les systèmes deviennent plus puissants – ce qui signifie que les hallucinations seront plus crédibles.

Mais un test systématique détecte les inventions avant que les utilisateurs ne les rencontrent. Tester pour les hallucinations ne vise pas la perfection – les modèles auront toujours des cas limites où ils inventent. Il s’agit de repérer et d’empêcher systématiquement ces inventions d’atteindre la 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 cruciale.

À propos de l’auteur : Dmytro Kyiashko est développeur logiciel en test, spécialisé dans la validation des systèmes d’IA. Il a développé des frameworks de test pour l’IA conversationnelle et les agents autonomes, et étudie les défis de fiabilité et de validation dans les systèmes d’IA multimodaux.