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AI

Comment intercepter une hallucination en cours de génération avant que mon agent n'agisse dessus ?

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Opportunité

La détection des hallucinations se produit aujourd'hui après coup. Le modèle génère une réponse complète, un modèle juge séparé l'évalue, et un contrôle humain ou en aval décide de la marche à suivre. Dans les pipelines agentiques avec appels d'outils, recherches web ou exécution de code, l'agent a peut-être déjà agi sur une entité fabriquée ou un fait mal attribué au moment où un contrôle intervient. Un article de janvier 2026 sur la détection des hallucinations en streaming dans le raisonnement par chaîne de pensée longue montre que détecter une fabrication en cours de génération est faisable à partir des représentations internes, mais la technique est au stade de la recherche et nécessite un accès aux états cachés non disponibles via aucune API publique. Ce qui manque, c'est un capteur d'hallucination en streaming et compatible API capable de signaler une génération avant que l'agent ne prenne une action irréversible.

Pourquoi c'est important

Dans les contextes agentiques, détecter une hallucination après l'appel d'outil est trop tardif, et le coût n'est pas une mauvaise réponse mais une mauvaise action.

Comment j'évalue l'opportunité

Le Score d'Opportunité est mon évaluation personnelle, pas une mesure : l'intensité de la douleur, sa fréquence et le peu de solutions qui existent aujourd'hui. Plus il est élevé, plus je pense que le problème vaut la peine d'être résolu.

Gravité9/10

L'intensité de la douleur qu'il provoque lorsqu'il se manifeste.

Fréquence8/10

La fréquence à laquelle les gens y sont réellement confrontés.

Espace libre8/10

Le peu de bons outils qui existent pour y remédier aujourd'hui.

D'autres problèmes qui méritent d'être résolus