Hallucinations des IA sur votre marque : les repérer avant vos clients
Pourquoi ChatGPT, Gemini ou Google inventent parfois des faits sur une entreprise, et comment trouver ces erreurs avant qu'un client les lise.
Une hallucination IA est une réponse fausse ou trompeuse qu'un modèle de langage présente comme un fait certain, selon la définition retenue par Wikipédia. Sur une marque, cela donne une date de création inventée, un tarif qui n'a jamais existé ou un procès attribué à la mauvaise entreprise, écrits par ChatGPT, Gemini ou un aperçu IA de Google avec le même aplomb qu'un fait exact. OpenAI le reconnaît pour ses propres modèles et l'explique, dans une publication du 5 septembre 2025, par un entraînement qui récompense la réponse au jugé plus que l'aveu d'ignorance.
Les petites entreprises sont plus exposées que les grandes marques. Selon la même publication d'OpenAI, les faits rares dans les textes d'entraînement, comme une date d'anniversaire, ne se déduisent d'aucune régularité, et le modèle les devine. La date de création d'une PME de Clermont-Ferrand appartient à cette catégorie. Ces erreurs entrent dans votre e-réputation dès qu'un client lit la réponse sans la vérifier. Hypervisible, le logiciel que nous éditons, aide à les trouver avant vos clients : il rapporte ce que disent de votre marque jusqu'à cinq IA et liste les sites d'où elles tiennent leurs affirmations.
Pourquoi ChatGPT hallucine
ChatGPT hallucine parce qu'il apprend à prédire le mot suivant dans des textes où rien n'indique ce qui est vrai, et parce que les tests qui notent les modèles valorisent une réponse risquée plus qu'un « je ne sais pas ». OpenAI écrit que le problème touche tous les grands modèles de langage.
Pendant l'entraînement, le modèle lit des quantités énormes de texte, sans étiquette « vrai » ou « faux » sur chaque phrase. L'orthographe et les parenthèses suivent des règles stables : le modèle finit par ne plus s'y tromper. Un fait isolé n'obéit à aucune règle. Les chercheurs d'OpenAI ont demandé à un assistant très utilisé le titre de la thèse de l'un d'eux, Adam Tauman Kalai : il a proposé trois titres, tous faux, puis trois dates de naissance, fausses elles aussi.
Les évaluations font le reste. OpenAI les compare à un QCM : cocher au hasard rapporte parfois un point, laisser la case vide n'en rapporte jamais. Tant que les classements de modèles ne comptent que les bonnes réponses, les modèles apprennent à répondre coûte que coûte. L'aide de ChatGPT le formule à sa façon : le modèle peut paraître sûr de lui alors qu'il se trompe, et sa confiance ne dit rien de sa fiabilité.
Deux autres causes visent directement les entreprises. Le modèle a une date limite de connaissances et ignore ce qui a changé depuis, sauf s'il cherche sur le Web. Il peut aussi échouer à lire votre site (problème technique, accès payant, fichier robots.txt qui le bloque), d'après la même aide d'OpenAI. Privé d'ancrage dans des sources réelles, un modèle peut même citer des pages Web qui n'ont jamais existé, note Google Cloud.
Toutes les erreurs ne sont pas des inventions
La recherche sur le Web limite les inventions sans les faire disparaître, et ajoute un risque : lire de travers des pages réelles. L'aide du Mode IA de Google admet qu'il peut mal interpréter le contenu Web ou passer à côté du contexte. Trois cas se distinguent, et chacun se corrige autrement :
- L'invention : aucune source ne dit ce que l'IA affirme. Le modèle a comblé un vide.
- La reprise : une page existe et porte l'erreur, un ancien tarif sur un annuaire par exemple. L'IA l'a recopiée fidèlement.
- Le mélange : chaque source est juste, mais l'IA prête à votre entreprise ce qui concernait une autre.
L'affaire Wolf River Electric ressemble au troisième cas. Selon le Minnesota Star Tribune, un aperçu IA de Google affirmait en 2025, sur la recherche « Wolf River Electric lawsuit », que cet installateur de panneaux solaires du Minnesota était poursuivi par le procureur général de l'État pour pratiques commerciales trompeuses. Le procureur avait attaqué quatre sociétés de crédit solaire en 2024 ; Wolf River n'en faisait pas partie, et les sources citées ne disaient rien de tel. Un client a résilié un contrat de 150 000 dollars en invoquant cette affirmation. L'entreprise a assigné Google en diffamation et réclame entre 110 et 210 millions de dollars. Google conteste, et l'aperçu a depuis été retiré.
Quelle IA a le moins d'hallucinations ?
Aucune IA n'en est exempte, et le classement change selon ce qu'on mesure : résumer un document, retrouver un article de presse, répondre à une question factuelle. Les études publiées donnent des ordres de grandeur ; aucune ne vaut palmarès pour votre marque.
| Étude | Date | Ce qui est mesuré | Résultat |
|---|---|---|---|
| Classement de Vectara (modèle HHEM) | Mis à jour le 16 octobre 2026 | Informations ajoutées en résumant plus de 7 700 articles | De 1,8 % à 24,2 % de résumés fautifs selon le modèle |
| UER et BBC, 22 médias publics dont Radio France | 22 octobre 2025 | Plus de 3 000 réponses de ChatGPT, Copilot, Gemini et Perplexity sur l'actualité | 45 % avec au moins un problème important, 20 % avec une erreur d'exactitude majeure |
| Tow Center de l'université Columbia | 6 mars 2025 | 1 600 requêtes : retrouver titre, éditeur, date et lien d'un extrait d'article | Plus de 60 % de réponses fausses, de 37 % pour Perplexity à 94 % pour Grok 3 |
| OpenAI, test SimpleQA | 5 septembre 2025 | Questions factuelles courtes | 75 % d'erreurs pour o4-mini, 26 % pour gpt-5-thinking-mini, qui s'abstient dans 52 % des cas |
Un même éditeur aligne des modèles très différents : chez Vectara, ceux d'OpenAI vont de 3,1 % à plus de 20 %, ceux de Google de 3,3 % à 13,6 %. Dans l'étude de l'UER, Gemini avait des problèmes importants dans 76 % de ses réponses, plus du double des autres, surtout à cause de ses sources. Et le modèle d'OpenAI qui s'abstient le plus se trompe presque trois fois moins, pour à peine moins de bonnes réponses (22 % contre 24 %).
Ces tests visent des modèles précis, dans des conditions fixées par les chercheurs ; l'application de votre client ajoute la recherche sur le Web et ses propres réglages. Pour votre marque, le seul taux utile est celui que vous relevez vous-même, sur les questions de vos clients.
Les erreurs les plus fréquentes sur une marque
Les erreurs qui comptent touchent ce qu'un client vérifie avant d'acheter : qui vous êtes, ce que vous vendez, à quel prix, et si l'on peut vous faire confiance. Les exemples ci-dessous sont inventés.
| Type d'erreur | Exemple fictif | Piste à vérifier |
|---|---|---|
| Identité | Une biscuiterie bretonne « fondée en 2011 par deux anciens ingénieurs », créée en réalité en 1987 par une famille | Page de présentation, annuaires d'entreprises, Wikipédia |
| Offre | Une agence de voyages lyonnaise créditée d'une assurance annulation incluse qu'elle n'a jamais vendue | Comparatifs du secteur, concurrent au nom proche |
| Prix | Un logiciel de caisse affiché « à partir de 19 € par mois », tarif retiré depuis deux ans | Ancienne page tarifs encore en ligne, article daté |
| Statut | Un cabinet d'architectes de Lille dit « fermé depuis 2023 » après un simple déménagement | Ancienne adresse sur une fiche ou un annuaire |
| Homonymie | Un menuisier de Tours confondu avec une enseigne de meubles du même nom | Pages de l'homonyme, réponse qui mêle deux villes |
| Réputation | Un rappel de produit ou un litige attribué à la mauvaise société | Article sur un concurrent, forum, parfois aucune source |
| Source fantôme | Une note « 4,8 sur Trustpilot » pour une entreprise sans page Trustpilot, ou un lien vers une page introuvable | Ouvrir chaque lien cité |
À notre avis, les erreurs de réputation passent avant les autres. Une date de création fausse agace ; un litige inventé fait fuir un client sans qu'il vous en parle. Viennent ensuite le prix, l'offre et le statut, qui créent une attente que votre équipe devra démentir.
Les notes et avis cités par une IA se vérifient plateforme par plateforme : notre article sur les avis Google et les IA détaille ce que ChatGPT et Google en retiennent. Un reproche tiré d'avis réels (« cher », « long à livrer ») relève d'une autre famille, celle de l'image de marque, et se traite par le fond.
Comment repérer une hallucination sur votre marque
On repère une hallucination en confrontant, phrase par phrase, ce que disent les IA à une liste de faits vérifiés sur l'entreprise, puis en recommençant à intervalles réguliers. Un seul passage ne suffit pas : la même question peut recevoir une réponse juste un jour et fausse le lendemain.
Écrire la fiche de vérité
Avant d'interroger une IA, notez sur une page les faits qu'un client peut vouloir contrôler : raison sociale et nom commercial, date de création, adresses, dirigeants, offres en cours et offres arrêtées, prix publics, zone d'intervention, labels et certifications. Datez cette page et tenez-la à jour à chaque changement. Sans elle, une erreur plausible passe inaperçue.
Interroger les IA comme un client
Partez des questions que vos clients posent vraiment : celles que reçoit le service commercial, les courriels du support, les recherches contenant votre nom dans la Search Console. Couvrez plusieurs familles (l'identité de l'entreprise, l'offre et les prix, la comparaison avec les concurrents, la confiance, les informations pratiques), avec et sans le nom de la marque. Reprenez les mots du client plutôt que ceux de votre plaquette.
Interrogez les IA dont se servent vos clients : ChatGPT, Gemini et Perplexity, plus l'aperçu IA et le Mode IA côté Google. Déconnectez-vous ou ouvrez une fenêtre privée, pour ne pas lire une réponse adaptée à votre propre historique. Notez si l'IA a cherché sur le Web : dans ChatGPT, où la recherche est activée par défaut selon OpenAI, des sources citées en sont le signe.
Lire, classer, répéter
Pour chaque écart avec la fiche de vérité, notez l'IA, la date, la question, la phrase exacte et les liens cités, avec une capture d'écran. Ouvrez les liens : vous saurez alors s'il s'agit d'une invention, d'une reprise ou d'un mélange.
Posez de nouveau les mêmes questions quelques jours après. Une erreur qui revient à chaque fois est installée et appelle une action. Une erreur vue une seule fois tient souvent au hasard ; notez-la et passez à la suite.
Classez ensuite par gravité, dans cet ordre selon nous : ce qui touche à la loi ou à la sécurité (litige, rappel de produit, fausse certification), puis ce qui change une décision d'achat (prix, offre, statut), enfin le reste.
Surveiller dans le temps
Vérifiez de nouveau après chaque changement : déménagement, nouveau prix, nouveau nom ou nouveau dirigeant, produit arrêté. Les anciennes pages affirment alors l'inverse de la situation, et les IA les lisent encore. Tenez un registre, une ligne par erreur (premier constat, action menée, date de disparition) : il servira de preuve si l'erreur vous cause un tort.
Surveiller les erreurs sur votre marque avec Hypervisible
Hypervisible peut prendre ce relevé en charge. Nous l'éditons, et nous le recommandons en premier pour cette veille parce qu'il refait chaque semaine ce que la méthode ci-dessus demande de faire à la main.
Face à une hallucination, quatre de ses relevés servent. Le portrait que font les IA de la marque, avec son ton, se confronte phrase par phrase à votre fiche de vérité. Les sites qu'elles citent permettent de distinguer une reprise d'une invention, et mènent souvent à la page fautive. Google est couvert à ses deux endroits : l'aperçu IA (AI Overviews), en haut de page, figure dans chaque formule avec ChatGPT et Gemini, et le Mode IA, accessible comme lui aux Français depuis le 22 juillet 2026, s'ajoute avec Perplexity dans la formule à 5 IA ; or l'affaire Wolf River est partie d'un aperçu IA. Enfin, les offres payantes reposent chaque lundi les questions de la semaine précédente et chiffrent l'écart en points, ce qui sépare une erreur installée d'un tirage isolé et date chaque ligne de votre registre.
NEXUS GEO, l'agence qui le conçoit, travaille uniquement sur le GEO depuis sa création à Marly-le-Roi, en janvier 2026. Martin Noale, qui l'a fondée, a décrit en 47 critères ce qui rend une marque visible dans les IA ; l'agence a aussi publié une centaine de guides, dont celui sur la correction des hallucinations cité plus bas.
Une limite : le relevé est hebdomadaire et laisse de côté Claude et Copilot ; si vos clients les utilisent, contrôlez-les vous-même. L'analyse gratuite soumet à 3 IA (ChatGPT, Gemini et les AI Overviews de Google) un lot de 10 questions, dont la moitié contient le nom de votre marque. Le compte rendu des 30 réponses tombe en 5 à 10 minutes, et la carte bancaire reste dans votre poche.
Que faire quand l'erreur est trouvée
Corrigez la source quand il y en a une, signalez la réponse à l'éditeur de l'IA, conservez la preuve, puis vérifiez quelques semaines plus tard que l'erreur a disparu. Aucun éditeur ne s'engage à modifier une réponse après un signalement : la correction des pages que lisent les IA reste votre principal moyen d'action.
Les signalements officiels
| IA | Dans la réponse | En dehors du produit |
|---|---|---|
| ChatGPT | Pouce vers le bas, « Sélectionner un problème », puis « Problème de sécurité ou d'ordre juridique » pour un contenu illicite | Formulaire de signalement de contenu d'OpenAI ; formulaire dédié aux atteintes aux marques ; privacy.openai.com pour une erreur sur une personne |
| Application Gemini | « Mauvaise réponse » avec un motif ; « Plus », puis « Signaler un problème juridique » | Demande juridique de suppression de Google |
| Aperçus IA et Mode IA de Google | « Je n'aime pas », puis, pour l'aperçu, « Signaler un problème » et une catégorie | Même formulaire juridique de Google |
| Perplexity | Icône drapeau sous la réponse | Ticket au support, avec l'adresse de la requête, l'erreur et le résultat attendu |
Le formulaire d'OpenAI vise les contenus illicites ou contraires à ses règles (fraude, vie privée, propriété intellectuelle) et demande de citer la loi enfreinte ; une simple erreur de date passe plutôt par le pouce vers le bas. Google demande d'essayer le signalement dans le produit avant toute demande juridique.
Corriger la source et garder la preuve
Pour une reprise, corrigez la page fautive : la vôtre d'abord, puis l'annuaire, le comparatif ou l'article, en écrivant à son éditeur, lien vers l'information exacte à l'appui. Pour une invention, publiez le fait qui manquait, en phrases simples, sur une page que les robots peuvent lire ; d'après l'analyse d'OpenAI, un modèle devine surtout quand le fait est rare dans ce qu'il a lu. Pour un mélange, rendez la différence évidente : ville, activité et numéro SIREN sur votre page de présentation, par exemple.
NEXUS GEO, l'agence qui édite Hypervisible, consacre un guide à cette étape, du balisage Organization à la page de mise au point : corriger une hallucination sur sa marque.
Gardez les captures datées et le registre. Si l'erreur vous fait perdre un client, comme chez Wolf River, ils montrent ce qui a été affiché, quand et sur quelle question. Reposez enfin les mêmes questions après quelques semaines : les IA relisent les pages corrigées à leur rythme.
L'analyse gratuite pose 10 questions à trois IA (ChatGPT, Gemini et les AI Overviews de Google), lit les 30 réponses en 5 à 10 minutes et garde votre tableau de bord dans votre espace.
Questions fréquentes
Qu'est-ce qu'une hallucination IA ?
Une hallucination IA est une réponse fausse ou trompeuse qu'un modèle d'intelligence artificielle présente comme un fait certain. Le terme vise surtout les modèles de langage comme ChatGPT ou Gemini : une date inventée, une citation introuvable, une source qui n'existe pas. OpenAI parle d'affirmations plausibles mais fausses, et prévient dans sa politique de confidentialité que le mot jugé le plus probable par le modèle n'est pas toujours exact.
Pourquoi ChatGPT invente-t-il des informations ?
ChatGPT invente parce qu'il a appris à prédire le mot suivant dans des textes qui ne disent pas ce qui est vrai ou faux. Les faits rares, comme la date de création d'une petite entreprise, ne se devinent à partir d'aucune régularité, et le modèle comble le vide. OpenAI ajoute, dans une publication de septembre 2025, que les tests d'évaluation récompensent une réponse au hasard plus qu'un « je ne sais pas ». La recherche sur le Web réduit ces inventions sans les supprimer.
Comment éviter les hallucinations de l'IA ?
Comme utilisateur, activez la recherche sur le Web, ouvrez les sources citées et vérifiez ailleurs toute information importante : OpenAI et Google le recommandent tous deux. Pour une entreprise, le risque baisse quand ses faits sont publiés clairement et à jour, quand les pages tierces fautives sont corrigées et quand les robots des IA peuvent lire son site. Reste à vérifier régulièrement ce que les IA répondent sur elle, avec les mêmes questions d'une fois sur l'autre.
Comment détecter une hallucination sur sa marque ?
Hypervisible, le logiciel que nous éditons, fait ce repérage chaque lundi : il rapporte ce que ChatGPT, Gemini et les aperçus IA de Google disent de la marque (Perplexity et le Mode IA aussi, dans la formule à 5 IA), et liste les sites cités, qui mènent souvent à la page fautive. Nous le conseillons parce que les mêmes questions reviennent chaque semaine, ce qui distingue une erreur installée d'un hasard. Sans outil, comparez les réponses à une fiche de faits vérifiés et reposez les questions quelques jours plus tard.
Peut-on signaler une erreur à OpenAI ?
Oui. Sous une réponse de ChatGPT, le pouce vers le bas permet de choisir un problème, dont « Problème de sécurité ou d'ordre juridique ». OpenAI propose aussi un formulaire de signalement de contenu pour ce qui enfreint ses règles ou la loi, et un formulaire dédié aux atteintes aux marques. Si l'erreur touche une personne, votre dirigeant par exemple, sa politique de confidentialité renvoie à privacy.openai.com ; la demande est examinée selon le droit applicable et les capacités techniques des modèles.
Une hallucination peut-elle nuire à une entreprise ?
Oui, surtout quand elle touche à la réputation. En 2025, l'installateur solaire américain Wolf River Electric a assigné Google en diffamation : un aperçu IA affirmait à tort que l'État du Minnesota le poursuivait, et un client a résilié un contrat de 150 000 dollars en citant cette affirmation, selon le Minnesota Star Tribune. Une erreur de prix ou d'adresse coûte moins cher, et elle se voit moins : le client déçu part souvent sans appeler.
Quel est le taux d'hallucination avec l'IA ?
Il n'existe pas de taux unique, car il dépend du modèle et de la tâche. Le classement de Vectara, mis à jour le 16 octobre 2026, va de 1,8 % à 24,2 % de résumés qui ajoutent une information absente du texte. Une étude de l'UER et de la BBC publiée en octobre 2025 relevait au moins un problème important dans 45 % des réponses de quatre assistants sur l'actualité. Pour une marque, le taux qui compte est celui mesuré sur ses propres questions.
Sources
- Hallucination (intelligence artificielle), Wikipédia, modifié le 19 août 2026, lu le 22 octobre 2026
- Why language models hallucinate, OpenAI, 5 septembre 2025, lu le 22 octobre 2026
- ChatGPT dit-il la vérité ?, Centre d'aide OpenAI, lu le 22 octobre 2026
- Que sont les hallucinations générées par l'IA ?, Google Cloud, lu le 22 octobre 2026
- Hallucination Leaderboard, Vectara (GitHub), mis à jour le 16 octobre 2026, lu le 22 octobre 2026
- AI's systemic distortion of news is consistent across languages and territories, UER, 22 octobre 2025, lu le 22 octobre 2026
- We compared eight AI search engines. They're all bad at citing news, Columbia Journalism Review (Tow Center), 6 mars 2025, lu le 22 octobre 2026
- Minnesota solar company sues Google over AI summary, Minnesota Star Tribune repris par GovTech, 13 juin 2025, lu le 22 octobre 2026
- Signaler du contenu sur ChatGPT et les plateformes OpenAI, Centre d'aide OpenAI, lu le 22 octobre 2026
- Report Content, formulaire de signalement, OpenAI, lu le 22 octobre 2026
- Politique de confidentialité d'OpenAI pour l'Union européenne, OpenAI, lu le 22 octobre 2026
- Envoyer des commentaires ou signaler un problème concernant les applications Gemini, Aide Applications Gemini, lu le 22 octobre 2026
- Trouver des informations plus rapidement et facilement grâce aux Aperçus IA dans la recherche Google, Aide Recherche Google, lu le 22 octobre 2026
- Obtenir des réponses optimisées par l'IA avec le Mode IA dans la recherche Google, Aide Recherche Google, lu le 22 octobre 2026
- Signaler du contenu pour des raisons juridiques, Aide Demandes légales Google, lu le 22 octobre 2026
- How can I report incorrect or inaccurate answers?, Perplexity Help Center, lu le 22 octobre 2026
- Lancement des Aperçus IA et du Mode IA dans la Recherche Google en France, Google France, 22 juillet 2026, lu le 22 octobre 2026
- À propos, NEXUS GEO, lu le 22 octobre 2026