Banana Navy
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Lab · Threat modeling IA · Fiche détaillée

Hallucination et décision non sûre (dérive)

Faire tenir pour vrai une réponse plausible mais fausse, jusque sur un chemin critique.

FicheF18
CatégorieAI4-TB7 (hallucination / confabulation)
Couches14 · LLM Interpretation, 19 · Monitoring
Systèmevoicebot IA

Tenir le chemin critique hors de la génération libre du modèle.

La menace

le modèle produit une réponse plausible mais fausse, avec un impact potentiellement critique si elle pilote une action ; la dérive (model drift) dégrade la fiabilité dans le temps.

Angle mortPourquoi les grilles classiques la ratent

elles n'ont pas de notion de « sortie probabiliste » ; pour elles une sortie est vraie ou fausse, pas « plausible mais non garantie ».

MitigationSolution proposée

instructions vitales déterministes hors du modèle (le chemin critique reste hors de la génération libre), garde-fous de plausibilité et de confirmation, supervision de la dérive.

Le contrôle proposé
les sorties à fort impact passent par une logique déterministe indépendante du modèle.

Preuve attendue
montrer que les sorties à fort impact passent par une logique déterministe indépendante du modèle.

SourcesRéférences et recherche publique

OWASP GenAIOWASP GenAI LLM09:2025 Misinformation
Recherche publiqueSources de recherche publiques : MITRE ATLAS 2026.07 (mapping technique vérifié), OWASP GenAI, et le gabarit public risk-voicebot (aivansoul/risk-voicebot) qui définit les 20 checkpoints. Aucune donnée de registre client : fiche générique, sans cote ni verdict.

Lire les 20 couches de sécurité

MITRE ATLAS 2026.07 · OWASP GenAI · risk-voicebot