Réduire les hallucinations IA par l’architecture
Réduire les hallucinations avec grounding, schémas, vérification, refus, séparation d’autorité et mesure des causes.
Une hallucination peut venir du modèle, d’une source absente, d’un retrieval défaillant ou d’une interface qui force une réponse.
Ajouter des instructions au prompt peut déplacer le problème sans garantir la fidélité exacte aux preuves.
La bonne intervention dépend de la cause observée : données, représentation, modèle, vérificateur ou politique de refus.
Ce que l’architecture doit rendre explicite
Une capacité ne confère pas une autorité. Les systèmes critiques doivent séparer ce qui propose, ce qui vérifie, ce qui permet et ce qui exécute.
Passer d’un mot-clé à une décision d’ingénierie inspectable
Séparer
Découpler proposition probabiliste, validation, permission et exécution physique.
Borner
Limiter les outils, données, actions, durées et environnements accessibles à chaque composant.
Refuser
Faire de l’absence de preuve, du timeout et de l’ambiguïté des états explicites.
Auditer
Conserver la règle appliquée, ses entrées, sa version et la décision obtenue.
Une affirmation ne vaut que par son binding
Le gate doit évaluer la sortie réellement produite par la réalisation exacte. Intégrité, validité scientifique et autorité sont liées, mais jamais interchangeables.
Les questions qui changent la conception
Que demande concrètement réduire les hallucinations ia par l’architecture ?
Une hallucination peut venir du modèle, d’une source absente, d’un retrieval défaillant ou d’une interface qui force une réponse. Une capacité ne confère pas une autorité. Les systèmes critiques doivent séparer ce qui propose, ce qui vérifie, ce qui permet et ce qui exécute.
Quelles preuves faut-il conserver ?
Au minimum : identité exacte de la réalisation, entrées et sorties, version du protocole, mesures, cas d’échec et règle de décision. La bonne intervention dépend de la cause observée : données, représentation, modèle, vérificateur ou politique de refus.
AMF impose-t-il un modèle particulier ?
Non. AMF traite modèle, runtime, données, outils et composants déterministes comme des matériaux candidats. Leur conservation dépend de leur contribution mesurée et des contraintes déclarées.