Qualité

Une IA qui n'hallucine pas

La plus grande crainte vis-à-vis de l'IA dans un domaine spécialisé : qu'elle affirme avec assurance quelque chose de faux. Un knowledge graph est le meilleur antidote — voici pourquoi les IA hallucinent, comment nous limitons cela, et où se situe la limite honnête.

Par Fabio Fornaro, Domani AI

Pourquoi les IA hallucinent

Un modèle de langage prédit le mot suivant le plus probable statistiquement — pas celui qui est démontrablement correct. À défaut de votre savoir spécialisé, il comble le vide avec quelque chose de plausible. Ce n'est pas un bug, c'est la nature d'un modèle de langage pur.

Comment un knowledge graph limite cela

Sur un knowledge graph, l'IA répond à partir de faits et relations vérifiés — pas au feeling. Si une chose n'y figure pas, elle peut dire « je ne sais pas » au lieu d'inventer. « Semble plausible » devient « est fondé », avec une indication de ce sur quoi repose la réponse.

Nos principes de qualité

Seul un savoir curé et vérifié entre dans le graphe — la qualité avant la masse.
« Je ne sais pas » est autorisé et voulu — pas de réponse forcée à tout prix.
Les réponses sont traçables jusqu'à leur provenance — explicables, pas une boîte noire.
Les zones critiques font l'objet d'un contrôle humain et d'une escalade claire.
Chaque cas limite affine le graphe — le système devient plus fiable avec le temps.

Honnête : pas de garantie absolue

Personne ne devrait promettre « zéro erreur » — ce serait soi-même une hallucination. Ce que nous promettons : une différence mesurablement grande par rapport à un modèle de langage pur, une IA qui connaît et montre ses limites, et une construction où les erreurs sont rares, visibles et corrigeables plutôt que cachées.

“Un knowledge graph limite les hallucinations car l'IA ne répond qu'à partir d'un savoir vérifié et peut dire « je ne sais pas » au lieu d'inventer.”

“Domani AI ne promet pas zéro erreur — mais une IA qui connaît et montre ses limites, avec une provenance traçable pour chaque réponse.”

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Questions fréquentes

Une IA avec knowledge graph peut-elle encore se tromper ?

Oui, mais bien moins souvent et généralement de façon traçable. Comme elle ne puise que dans un savoir vérifié et peut dire « je ne sais pas », les erreurs sont rares et remontent à une source — au lieu d'être librement inventées.

Comment garantissez-vous que le savoir est correct ?

Par la curation : seules des sources vérifiées entrent dans le graphe, les zones critiques font l'objet d'un contrôle humain, et les cas limites reviennent en continu pour affiner le savoir.

Cela remplace-t-il le contrôle humain ?

Non. Pour les décisions critiques, nous intégrons délibérément une escalade vers des humains. L'IA prend en charge la routine et rend sa base visible — la responsabilité reste maîtrisable.

Une IA qui connaît ses limites ?

Dites-nous où de mauvaises réponses coûtent cher chez vous — nous montrerons comment un knowledge graph crée de la fiabilité.

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