5 Techniques efficaces pour éliminer les hallucinations dans vos systèmes RAG

Les hallucinations des modèles linguistiques à grande échelle (LLM) constituent un défi majeur dans les systèmes de réponse aux questions basés sur le RAG (Retrieval-Augmented Generation). Elles compromettent à la fois la précision des réponses et la confiance des utilisateurs envers la plateforme. Une réponse fausse peut entraîner des décisions erronées, mais l’effet pire est la perte de crédibilité du système, qui peut conduire à un abandon de l’outil par les utilisateurs. Pour atténuer ce problème, plusieurs techniques efficaces peuvent être mises en œuvre, divisées en deux catégories : celles qui visent à réduire la fréquence des hallucinations, et celles qui limitent leurs conséquences lorsqu’elles surviennent. Premièrement, pour réduire les hallucinations, il est essentiel d’améliorer la qualité du pipeline RAG. Une récupération de documents précise et complète est fondamentale. Cela passe par des techniques comme le reranking des documents, la sélection contextuelle ou l’obtention de plus de fragments pertinents, afin d’augmenter à la fois la précision (moins de documents non pertinents) et le rappel (plus de documents utiles). Une meilleure récupération diminue fortement la probabilité que le modèle génère une réponse basée sur des informations erronées ou absentes. Une autre stratégie efficace consiste à optimiser le prompt système. En intégrant explicitement dans le prompt une instruction comme « Répondez uniquement sur la base des documents fournis », on force le modèle à s’appuyer sur le contexte fourni plutôt que sur ses connaissances pré-entraînées, qui sont une source fréquente d’hallucinations. L’usage d’un modèle comme Claude pour valider et améliorer les prompts peut également renforcer cette approche. Une troisième technique consiste à utiliser un modèle-juge (LLM judge) pour vérifier les réponses générées. Comme la vérification est généralement plus simple que la génération, un second modèle peut évaluer si la réponse est cohérente avec le contexte fourni, en détectant les incohérences ou les affirmations non justifiées. Cette validation en boucle permet d’identifier et de corriger les erreurs avant que la réponse ne soit présentée à l’utilisateur. En ce qui concerne la réduction de l’impact des hallucinations, deux approches complémentaires sont particulièrement utiles. La première est de citer les sources utilisées pour chaque réponse. En attribuant des identifiants aux fragments de documents et en demandant au modèle de mentionner les sources qu’il a consultées, l’utilisateur peut vérifier l’origine de l’information. Cette transparence renforce la confiance, même en cas d’erreur mineure. La seconde est de guider l’utilisateur. En exposant clairement les limites du système — par exemple, en indiquant qu’il excelle sur certains types de questions mais pas sur d’autres — on prévient les attentes irréalistes. Une communication proactive, via un message d’introduction ou un parcours d’onboarding, est préférable à une déception après une hallucination. En résumé, une approche hybride combinant amélioration du RAG, optimisation des prompts, validation par modèle-juge, citations transparentes et communication claire avec l’utilisateur permet de réduire significativement les hallucinations et de préserver la confiance des utilisateurs. Ces pratiques, bien qu’elles ne garantissent pas une absence totale d’erreurs, rendent les systèmes plus robustes, fiables et acceptés dans des contextes réels.