Hallucination IA sur votre marque, les repérer et les corriger

Novembre 2022. Après le décès de sa grand-mère, Jake Moffatt demande à l'assistant du site d'Air Canada s'il existe un tarif réduit pour deuil. Le chatbot lui répond qu'il peut acheter son billet plein tarif et demander le remboursement de la différence dans les 90 jours.

C'était faux. La page de la compagnie disait l'inverse, et Air Canada a refusé le remboursement. Le passager a porté l'affaire devant le tribunal civil de Colombie-Britannique, et il a gagné.

Cette histoire résume le problème : une IA qui parle de votre entreprise peut se tromper avec aplomb, et c'est votre réputation qui encaisse. Sur les assistants grand public, vous n'avez même pas la main sur le chatbot. C'est un des chantiers d'une agence e-réputation aujourd'hui, et voici comment je l'aborde.

Qu'est-ce qu'une hallucination IA, au juste ?

OpenAI, l'éditeur de ChatGPT, en donne une définition courte dans un article publié en septembre 2025. Traduite, elle tient en une ligne : les hallucinations sont « des affirmations plausibles mais fausses générées par les modèles de langage ».

Le mot clé, c'est « plausibles ». Une hallucination ne ressemble pas à un bug. Elle a le ton, la syntaxe et l'assurance d'une réponse juste.

Le même article donne un exemple parlant. Interrogé sur la date d'anniversaire d'Adam Tauman Kalai, l'un des chercheurs auteurs de l'étude, un chatbot très utilisé a proposé trois dates différentes, toutes fausses.

Et l'explication avancée par OpenAI éclaire tout le reste : les méthodes d'entraînement et d'évaluation récompensent le fait de deviner plutôt que d'admettre une incertitude. Un modèle qui répond « je ne sais pas » marque zéro point, un modèle qui devine a une chance de tomber juste.

Six erreurs types sur une marque

Sur une entreprise, les hallucinations se concentrent sur les informations précises et peu répétées sur le web. Les exemples du tableau sont fictifs, les mécanismes sont bien réels.

Pour repérer ces erreurs méthodiquement plutôt qu'au hasard, j'ai décrit une veille e-réputation sur ChatGPT en six étapes, avec les questions à poser.

D'où viennent ces erreurs ?

Savoir d'où sort une hallucination, c'est savoir où agir. Je distingue quatre origines.

La mémoire du modèle

Sans recherche web, l'assistant répond avec ce qu'il a appris pendant son entraînement. OpenAI rappelle que les faits rares et arbitraires (une date, un nom propre) ne se déduisent d'aucun schéma : quand ils manquent, le modèle extrapole.

Une mauvaise source

Avec recherche web, l'IA cite des pages. Si l'une d'elles est fausse ou périmée, l'erreur est « sourcée », donc plus convaincante encore. Bonne nouvelle : c'est le cas le plus facile à corriger.

L'homonymie

Deux entreprises au même nom, une marque qui porte le nom d'une ville ou d'une personne célèbre : sans signaux clairs pour distinguer les entités, le modèle mélange.

Le trou d'information

Moins on parle de vous, plus l'IA comble les vides avec ce qui est « probable » pour une entreprise de votre secteur. D'où les services inventés, calqués sur ceux des concurrents.

Deux affaires réelles à connaître

Air Canada, le chatbot qui engageait la compagnie

Dans sa décision du 14 février 2024, le Civil Resolution Tribunal de Colombie-Britannique a jugé qu'Air Canada était responsable des informations données par son chatbot, intégré à son site. La compagnie soutenait en substance que l'outil était « une entité juridique distincte responsable de ses propres actes », argument que le tribunal a qualifié de « remarquable ».

Résultat : 812,02 dollars canadiens à verser au passager, frais et intérêts compris. Une petite somme, une grosse leçon : ce que dit une IA au nom d'une entreprise engage cette entreprise.

Wolf River Electric, l'aperçu IA qui inventait un procès

Cette entreprise de panneaux solaires du Minnesota a découvert qu'un aperçu IA de Google affirmait qu'elle était poursuivie par le procureur général de l'État pour pratiques commerciales trompeuses. Elle ne faisait pas partie des sociétés visées.

En 2025, Wolf River a assigné Google en diffamation, en réclamant selon la presse américaine entre 110 et 210 millions de dollars. Google conteste. Quelle que soit l'issue, le cas montre jusqu'où une phrase inventée peut aller.

Comment corriger une hallucination IA sur votre marque ?

On ne réécrit pas une réponse d'IA. On change ce qu'elle lit, on lève les ambiguïtés, et on signale. Dans cet ordre.

1. Documenter avant tout

Capture d'écran, date, moteur, question exacte, sources citées. Sans ce dossier, impossible de prouver l'erreur ni de vérifier plus tard qu'elle a disparu.

2. Faire de votre site la source de vérité

Une page « À propos » factuelle (date de création, dirigeants, implantation), une page contact complète, des tarifs datés ou une fourchette assumée, une FAQ qui répond noir sur blanc aux questions où l'IA se trompe. Supprimez ou redirigez les vieilles pages qui affichent encore l'ancienne offre.

3. Déclarer qui vous êtes en données structurées

Le balisage Organization de schema.org permet de déclarer nom, nom légal, logo, adresse, téléphone, date de création et profils officiels (propriété sameAs). Google recommande de placer ces informations sur la page d'accueil ou sur une page qui décrit l'organisation.

Soyons honnêtes : Google précise par ailleurs qu'aucun balisage spécial n'est requis pour apparaître dans ses fonctions IA. Le balisage lève des ambiguïtés, surtout en cas d'homonymie, sans rien garantir à lui seul. La mise en place est détaillée dans la page GEO technique.

4. Aligner la fiche Google et les annuaires

Horaires, horaires exceptionnels, catégorie, adresse, téléphone : la fiche d'établissement Google doit dire exactement la même chose que votre site. Même chose pour les deux ou trois annuaires qui sortent sur votre nom. C'est la base du référencement local, et c'est souvent là que naissent les erreurs d'horaires.

5. Wikidata, seulement si c'est légitime

Wikidata est une base de connaissances ouverte et structurée, conçue pour être lue aussi bien par les humains que par les machines. Ses règles de notoriété exigent qu'un élément ait un lien vers une page Wikipédia (ou un autre projet Wikimedia), ou qu'il soit décrit par des sources sérieuses et publiques, ou qu'il réponde à un besoin structurel de la base.

Une PME sans couverture presse n'a rien à y faire, et créer une fiche promotionnelle expose à une suppression. Si votre entreprise remplit les critères, une fiche exacte et sourcée aide à distinguer les homonymes.

6. Donner aux médias la bonne version

Une erreur tenace se combat avec des sources tierces récentes qui disent l'inverse. Morgane s'en occupe côté relations presse : un angle d'actualité, des journalistes ciblés, des articles qui posent les faits exacts dans des médias que les IA consultent.

7. Signaler aux éditeurs

• ➭ Google : sous chaque aperçu IA, l'icône « Je n'aime pas » ouvre l'option « Signaler un problème », avec un champ pour décrire l'erreur.
• ➭ ChatGPT : l'icône pouce vers le bas sous la réponse permet de la signaler comme mauvaise.
• ➭ Données personnelles : si l'erreur porte sur une personne (votre dirigeant, par exemple), OpenAI propose un formulaire pour demander le retrait d'informations personnelles inexactes des réponses de ChatGPT, preuves à l'appui. Ce dispositif vise les personnes, pas les entreprises.

Signaler ne corrige rien à court terme. Ça laisse une trace, et ça complète le travail sur les sources, qui reste le vrai moteur du changement.

Combien de temps avant que la correction se voie ?

Tout dépend de l'origine de l'erreur, d'où l'intérêt de l'avoir identifiée.

• ➭ Erreur sourcée (réponse appuyée sur une recherche web) : dès que la page fautive est corrigée et réindexée, la réponse peut changer. Comptez quelques jours à quelques semaines.
• ➭ Erreur de mémoire (le modèle répond sans chercher) : il faut parfois attendre une nouvelle version du modèle, donc des mois.
• ➭ Erreur par homonymie : elle recule à mesure que les signaux distinctifs (données structurées, presse, fiches) s'accumulent.

Dans tous les cas, revérifiez chaque mois avec les mêmes questions. Une hallucination corrigée peut revenir si une vieille source refait surface.

Questions fréquentes