Top des IA les plus fiables : Quels modèles hallucinent le moins ?
Introduction
Top des IA les plus fiables : Quels modèles hallucinent le moins ?
Imaginez une intelligence artificielle qui répond avec assurance… mais qui se trompe complètement. Elle vous cite des faits inventés, des sources inexistantes, des données erronées. Ce phénomène porte un nom : l’hallucination.
Les modèles de langage, aussi puissants soient-ils, ne sont pas infaillibles. Derrière leur fluidité verbale et leur aisance à rédiger se cache parfois une vérité bancale. Et dans un monde où l’IA s’invite dans nos décisions, nos recherches et nos outils professionnels, la fiabilité devient un critère essentiel.
Quelles IA peut-on réellement croire ? Lesquelles inventent le moins ? C’est à cette question que répond le classement élaboré à partir de la plateforme Phare, développée par Giskard. Grâce à une approche méthodologique rigoureuse, ce benchmark indépendant mesure la propension des grands modèles de langage à produire des informations erronées.
Dans cet article, nous explorons les ressorts des hallucinations, le processus d’évaluation mis en place par Giskard, et surtout, le classement 2025 des IA génératives les plus fiables. Une analyse précieuse pour tout utilisateur souhaitant s’appuyer sur une technologie digne de confiance.
Sommaire
1. Comprendre les hallucinations des IA
2. Comment évaluer la fiabilité d’un modèle de langage ?
3. Le classement 2025 des IA qui hallucinent le moins
4. Ce que ce classement révèle sur l’évolution des IA
5. Analyse du classement des modèles IA selon leur sécurité globale
6. Conclusion : choisir une IA, c’est aussi choisir un niveau de vérité
1. Comprendre les hallucinations des IA
Top des IA les plus fiables : Quels modèles hallucinent le moins ?
Aujourd’hui, les modèles de langage comme ChatGPT, Claude, LLaMA ou encore Mistral occupent une place centrale dans nos outils numériques. Pourtant, leur fiabilité reste une question sensible. Derrière une aisance rédactionnelle impressionnante, ces intelligences peuvent produire… de purs mensonges. On parle alors d’hallucination.
Autrement dit, un modèle peut générer une information fausse, sans en avoir conscience, et la présenter comme parfaitement crédible. Contrairement à un moteur de recherche qui cite ses sources, une IA générative prédit simplement le mot suivant. Et cela change tout.
1.1 Pourquoi ces erreurs se produisent-elles ?
Plusieurs mécanismes expliquent pourquoi les modèles de langage hallucinent. Comprendre ces ressorts est essentiel pour évaluer la fiabilité des IA actuelles.
- Des données imparfaites : les modèles s’entraînent sur des contenus extraits du Web, incluant aussi bien des articles fiables que des blogs douteux, des forums ou des rumeurs.
- Un fonctionnement prédictif : l’IA ne vérifie pas ses propos, elle complète une phrase en fonction de ce qu’elle a « vu » statistiquement.
- Des instructions ambigües : un prompt mal formulé peut inciter le modèle à combler les blancs au lieu d’admettre son ignorance.
- L’absence de fact-checking intégré : contrairement à un journaliste, le modèle ne croise pas ses sources.
En somme, le modèle tente toujours de produire une réponse fluide, même lorsque la vérité lui échappe. Cela crée une illusion de fiabilité, souvent dangereuse.
1.2 Des conséquences concrètes (et parfois graves)
Certes, dans un contexte créatif ou ludique, une erreur peut sembler anodine. Toutefois, dès que l’on parle de secteurs sensibles, les risques deviennent bien réels.
- Santé : une mauvaise information médicale peut induire un patient en erreur, voire mettre sa vie en danger.
- Éducation : une référence historique ou scientifique inventée peut fausser une compréhension fondamentale.
- Justice : une citation juridique erronée peut être interprétée comme une vérité légale.
- Entreprise : une donnée stratégique incorrecte peut compromettre une décision importante.
Autrement dit, l’hallucination n’est pas un simple « bug ». Elle questionne la confiance qu’on peut accorder à ces technologies.
1.3 Une illusion de vérité… difficile à détecter
Ce qui rend ces erreurs particulièrement pernicieuses, c’est leur habillage. Le ton est souvent sûr de lui, la syntaxe irréprochable, et les tournures très humaines. Le lecteur est ainsi moins enclin à douter.
De plus, la capacité du modèle à « broder » du contenu cohérent l’amène parfois à construire des explications détaillées autour d’une fausse information. Le vernis de crédibilité rend la supercherie difficile à repérer, même pour un œil averti.
C’est pour cette raison qu’évaluer rigoureusement la fiabilité d’un modèle est devenu une priorité. Et c’est précisément ce que propose la plateforme Phare, développée par Giskard. Dans la section suivante, nous allons voir comment elle permet d’objectiver la performance des IA face à ce défi critique.
2. Comment évaluer la fiabilité d’un modèle de langage ?
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2.1 Une évaluation standardisée, reproductible et publique
Phare repose sur une méthodologie claire. Chaque modèle est soumis à une batterie de questions couvrant différents domaines (sciences, histoire, culture générale, etc.), avec des réponses attendues vérifiées manuellement. À chaque fois qu’une IA fournit une réponse, elle est comparée à la vérité attendue. Pour garantir la rigueur scientifique, les réponses sont évaluées selon des critères objectifs, notamment :- Exactitude factuelle : la réponse est-elle conforme à la réalité ou contient-elle une erreur ?
- Pertinence : la réponse est-elle dans le sujet ou hors contexte ?
- Clarté : la formulation est-elle compréhensible, non ambiguë ?
2.2 Pourquoi cette démarche change la donne
Jusqu’à présent, les éditeurs de modèles proposaient leurs propres benchmarks, souvent peu transparents. Avec Phare, Giskard offre un outil public, auditable, communautaire. Cela change profondément les règles du jeu. En rendant les performances accessibles à tous, cette plateforme permet :- aux utilisateurs de comparer les modèles avant de les adopter,
- aux développeurs d’IA de détecter et corriger les failles de leurs systèmes,
- aux chercheurs d’analyser finement les comportements des LLM sur une base commune.
3. Le classement 2025 des IA qui hallucinent le moins
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Grâce au benchmark publié sur la plateforme Phare, il est désormais possible de comparer objectivement les modèles de langage selon leur capacité à éviter les erreurs factuelles, autrement dit leur résistance à l’hallucination.
Le tableau ci-dessous révèle des écarts marqués entre les modèles, mettant en lumière ceux qui méritent la confiance des utilisateurs et ceux qui restent perfectibles.
3.1 Les modèles les plus fiables (Hallucination > 85 %)
- Claude 3.5 Haiku (Anthropic) – 86.33 % : Excellent score, combiné à une résistance élevée aux contenus nuisibles. Idéal pour des contextes sensibles.
- GPT-4o (OpenAI) – 85.64 % : Très fiable, même sur des sujets complexes, avec une cohérence remarquable sur la durée.
- Gemini 1.5 Pro (Google) – 86.41 % : Équilibre entre performance, prudence et justesse factuelle.
Ces modèles se distinguent non seulement par leur résistance aux hallucinations, mais aussi par leur capacité à signaler les incertitudes lorsqu’une réponse ne peut être donnée avec certitude.
3.2 Modèles fiables mais avec une marge de progrès (Hallucination entre 78 % et 85 %)
- Claude 3.5 Sonnet – 91.70 % : Score exceptionnel sur ce critère, malgré une résistance aux biais encore perfectible.
- Claude 3.7 Sonnet – 89.86 % : Très bon équilibre général, performant sur des tâches variées.
- LLaMA 4 Maverick (Meta) – 81.14 % : Bonne résistance globale, bien adapté à des usages professionnels classiques.
- Gemini 2.0 Flash – 81.43 % : Stable mais légèrement moins constant que sa version Pro.
- Deepseek V3 – 78.77 % : Bonne performance factuelle malgré un score global en retrait.
Ces modèles sont solides pour un usage quotidien. Néanmoins, dans des contextes critiques, une supervision humaine reste recommandée.
3.3 Les modèles encore perfectibles (Hallucination entre 70 % et 78 %)
- Mistral Small 3.1 24B – 77.68 % : Bon sur le plan linguistique, mais manque de rigueur sur certaines données.
- Mistral Large – 79.86 % : Très fluide mais encore sujet à des erreurs sur des questions techniques.
- LLaMA 3.1 70B – 75.28 % : Cohérent mais pas toujours fiable sur les faits précis.
- Qwen 2.5 Max (Alibaba) – 76.91 % : Des efforts notables mais encore en retrait par rapport aux leaders.
- Deepseek V3 (0324) – 73.87 % : Progrès visibles mais résultats inégaux selon les sujets.
- GPT-4o mini – 74.43 % : Bonne alternative allégée, mais plus d’hallucinations que sa version principale.
3.4 Les modèles les moins fiables (Hallucination < 72 %)
- Gemma 3 27B (Google) – 69.48 % : Résultats encore très instables, avec de nombreuses erreurs factuelles.
- Grok 2 (xAI) – 72.20 % : Résistance faible, notamment sur les sujets scientifiques et techniques.
Ces modèles doivent être utilisés avec prudence. Leur propension à « inventer » des réponses est encore trop importante pour des usages où la véracité est critique.
3.5 Un classement révélateur… et évolutif
Ce classement 2025 montre que la fiabilité des IA progresse, mais aussi que les écarts restent importants entre les modèles. La résistance aux hallucinations devient un critère central pour les entreprises, les chercheurs et les utilisateurs exigeants.
Heureusement, des plateformes comme Phare permettent de suivre ces évolutions en continu, avec des mesures indépendantes, reproductibles et transparentes.
4. Ce que ce classement révèle sur l’évolution des IA
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Le classement 2025 des modèles d’IA génératives met en lumière une tendance de fond : les grandes entreprises technologiques investissent massivement pour améliorer la fiabilité factuelle de leurs modèles. Autrement dit, la « véracité » devient un avantage concurrentiel.
Jusqu’à récemment, les modèles de langage étaient jugés essentiellement sur leur fluidité, leur capacité à rédiger, résumer ou générer du code. Aujourd’hui, un nouveau critère s’impose : la résistance aux hallucinations. Et ce n’est pas un hasard.
4.1 Une prise de conscience générale
Les éditeurs comme OpenAI, Anthropic, Meta ou Google ont clairement compris que l’avenir de l’IA dépend de sa capacité à « dire vrai ». Ce mouvement s’explique par plusieurs facteurs :
- Une demande accrue de fiabilité dans les usages professionnels : assistance juridique, santé, finance, support client…
- Des risques réputationnels majeurs pour les éditeurs en cas de diffusion d’informations erronées ou sensibles.
- Un encadrement réglementaire croissant (ex. AI Act en Europe) qui impose des exigences de transparence et de sécurité.
En réponse, les modèles de dernière génération intègrent davantage de garde-fous, sont mieux calibrés pour refuser de répondre dans le doute, et utilisent des stratégies de réduction des biais ou des hallucinations.
4.2 Des progrès réels, mais encore inégaux
Si les meilleurs modèles frôlent aujourd’hui les 85 à 90 % de fiabilité factuelle, tous ne suivent pas la même cadence. Certains, comme Claude 3.5 Haiku ou GPT-4o, excellent dans la précision. D’autres, en revanche, peinent à franchir la barre des 75 %.
Ces écarts s’expliquent par des choix technologiques, mais aussi par des stratégies commerciales différentes. Par exemple, certains modèles sont volontairement plus « généreux » dans leurs réponses pour séduire l’utilisateur, au détriment de la rigueur.
4.3 L’intérêt croissant des benchmarks indépendants
Ce classement met également en lumière l’importance d’outils indépendants comme Phare, qui fournissent des évaluations transparentes et reproductibles.
Grâce à eux, il devient possible de :
- Choisir un modèle adapté à ses besoins en toute connaissance de cause.
- Mesurer l’impact des mises à jour ou nouvelles versions.
- Comparer des IA sur des bases équitables et objectives.
Autrement dit, ces classements ne sont pas de simples tableaux. Ils sont des outils de décision, indispensables pour orienter les usages professionnels et anticiper les dérives potentielles.
Dans la dernière section, nous tirerons les enseignements clés de cet article et verrons pourquoi il est plus que jamais essentiel d’intégrer la fiabilité dans tout projet impliquant une IA générative.
5. Analyse du classement des modèles IA selon leur sécurité globale
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Le tableau ci-dessous synthétise les performances des principaux modèles de langage en 2025, en se basant sur cinq critères clés : fiabilité globale (Average Safety), résistance à l’hallucination, à la production de contenu nuisible (Harm), aux biais, et à la manipulation (Jailbreak).
En tête du classement, on retrouve LLaMA 3.1 405B (Meta), qui se distingue par un excellent équilibre entre précision factuelle et robustesse aux contenus problématiques, avec un score global de 85,80 %. Il est suivi de près par Gemini 1.5 Pro (Google) et LLaMA 4 Maverick, tous deux affichant une forte résistance aux hallucinations, respectivement de 86,41 % et 81,14 %.
Autre fait marquant : les modèles de Claude (Anthropic) dominent largement sur le plan de la factualité, avec des scores de hallucination resistance dépassant les 90 % pour certaines variantes comme Claude 3.5 Sonnet. Toutefois, leurs performances sur la résistance aux biais ou au jailbreak sont plus variables, ce qui souligne la complexité d’atteindre une excellence globale.
Plus bas dans le classement, des modèles comme Grok 2 (xAI), Gemma 3 27B (Google) ou encore GPT-4o mini (OpenAI) montrent des limites importantes sur certains axes de sécurité. Leurs scores plus faibles en résistance au jailbreak ou aux biais alertent sur les risques d’usage non encadré dans des environnements critiques.
Enfin, ce tableau confirme une tendance : la sécurité d’un modèle ne se limite pas à éviter les hallucinations. Il s’agit d’un ensemble de critères, tous essentiels pour garantir une intelligence artificielle digne de confiance dans des contextes professionnels, éthiques ou réglementés.
Rank |
Model |
Provider |
Average Safety |
Hallucination Resistance |
Harm Resistance |
Bias Resistance |
Jailbreak Resistance |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
#1 |
Llama 3.1 405B |
Meta |
85.80% |
76.83% |
86.49% |
95.93% |
83.97% |
#2 |
Gemini 1.5 Pro |
Google |
79.12% |
86.41% |
96.84% |
93.70% |
39.53% |
#3 |
Llama 4 Maverick |
Meta |
77.63% |
81.14% |
89.25% |
93.13% |
47.02% |
#4 |
Claude 3.5 Haiku |
Anthropic |
77.20% |
86.33% |
95.36% |
67.98% |
59.11% |
#5 |
GPT-4o |
OpenAI |
76.93% |
85.64% |
92.66% |
66.48% |
62.95% |
#6 |
Claude 3.5 Sonnet |
Anthropic |
76.13% |
91.70% |
95.40% |
53.67% |
63.76% |
#7 |
Claude 3.7 Sonnet |
Anthropic |
75.73% |
89.86% |
95.52% |
61.10% |
56.43% |
#8 |
Gemini 2.0 Flash |
Google |
75.69% |
81.43% |
94.30% |
85.37% |
41.65% |
#9 |
Deepseek V3 |
Deepseek |
71.49% |
78.77% |
89.00% |
86.24% |
31.96% |
#10 |
Llama 3.3 70B |
Meta |
70.49% |
75.28% |
86.04% |
66.56% |
54.08% |
#11 |
Qwen 2.5 Max |
Alibaba Qwen |
70.20% |
76.91% |
89.89% |
66.22% |
47.80% |
#12 |
Gemma 3 27B |
Google |
69.79% |
69.48% |
91.36% |
78.59% |
39.71% |
#13 |
Mistral Small 3.1 24B |
Mistral |
69.08% |
77.68% |
90.91% |
72.83% |
34.91% |
#14 |
Deepseek V3 (0324) |
Deepseek |
68.97% |
73.87% |
92.80% |
74.96% |
34.25% |
#15 |
GPT-4o mini |
OpenAI |
67.06% |
74.43% |
77.29% |
60.74% |
55.78% |
#16 |
Mistral Large |
Mistral |
64.15% |
79.86% |
89.38% |
49.31% |
38.06% |
#17 |
Grok 2 |
xAI |
61.38% |
77.20% |
91.44% |
49.56% |
27.32% |
Source : https://phare.giskard.ai/ (01/07/2025)
6. Conclusion : choisir une IA, c’est aussi choisir un niveau de vérité
Top des IA les plus fiables : Quels modèles hallucinent le moins ?
À mesure que les IA génératives s’imposent dans notre quotidien, une évidence s’impose : leur fiabilité ne peut plus être reléguée au second plan. Une réponse fluide, bien tournée, mais factuellement fausse, reste une mauvaise réponse. Et parfois, une réponse dangereuse.
Le classement 2025 issu de la plateforme Phare montre que des progrès significatifs ont été réalisés. Des modèles comme Claude 3.5 Haiku, GPT-4o ou encore Gemini 1.5 Pro affichent des taux de résistance aux hallucinations très élevés, supérieurs à 85 %. À l’inverse, d’autres peinent encore à atteindre un seuil de fiabilité acceptable.
Ce classement est plus qu’un palmarès : c’est un outil de pilotage. Pour les professionnels, il permet de sélectionner les bons outils en fonction des enjeux métiers. Pour les développeurs, il sert de repère pour améliorer les modèles. Et pour le grand public, il offre une boussole dans un univers technologique souvent opaque.
En définitive, faire confiance à une IA, ce n’est pas seulement admirer sa capacité à produire du texte. C’est juger sa capacité à respecter la réalité. Et cela commence par un chiffre : son taux d’hallucination.
Avant d’intégrer une IA dans vos processus, posez-vous cette question essentielle : est-elle capable de dire « je ne sais pas » ?
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