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Hallucinations de LLM en aide à la décision clinique

L'intégration des grands modèles de langage en soutien décisionnel hospitalier présente des risques majeurs liés à la génération d'hallucinations factuelles et d'erreurs de mémoire contextuelle. Les dispositifs actuels montrent une vulnérabilité critique lors de la prise en compte de contre-indications spécifiques malgré une apparente conformité aux principes généraux. L'adoption d'architectures ancrées dans la connaissance et de protocoles de double évaluation constitue un impératif pour garantir la sécurité des prises en charge.

Objectif

Identifier les mécanismes de défaillance factuelle des modèles de langage en contexte médical et évaluer les stratégies de sécurisation de la décision clinique.

Méthodologie

Revue critique et analyse comparative des protocoles d'évaluation de sûreté et des architectures d'ancrage documentaire dans la littérature récente.

Nouveauté scientifique

Mise en évidence de la dissociation entre conformité déontologique abstraite et mémoire contextuelle clinique comme source prépondérante d'hallucinations critiques.

Aperçu du document

Ceci est un aperçu succinct. La version complète comprend un texte étendu pour toutes les sections, une conclusion et une bibliographie formatée.

Article Scientifique

DegreeType
Hallucinations de LLM en aide à la décision clinique

Présenté par:

Group

Prénom Nom

Directeur/trice:

Prof. Prénom Nom

Ville, 2026

Sommaire

Résumé
Introduction
Typologie et mécanismes des hallucinations dans les modèles de langage
Cadre d'évaluation de la sécurité et de la mémoire clinique contextuelle
Propagation des erreurs et vulnérabilités décisionnelles en environnement de soins
Stratégies d'atténuation : génération augmentée par récupération et alignement
Discussion : dissociation entre conformité éthique abstraite et sûreté clinique opérationnelle
Perspectives de certification et protocoles d'intégration en milieu hospitalier
Conclusion
Bibliographie

Introduction

L'intégration des grands modèles de langage au sein des architectures d'aide à la décision médicale redéfinit les pratiques de diagnostic et d'orientation thérapeutique en apportant des capacités d'analyse textuelle avancées [2]. Toutefois, l'émergence d'hallucinations sémantiques et factuelles pose un défi critique pour la sécurité des soins, compromettant la fiabilité des recommandations formulées aux praticiens dans des environnements à haut risque [6].

Ce phénomène se caractérise par la formulation d'affirmations plausibles mais cliniquement erronées, souvent exacerbées par une dissociation majeure entre le respect de principes éthiques abstraits et le suivi rigoureux des antécédents médicaux immédiats du patient [3]. Une telle défaillance cognitive artificielle entraîne des risques majeurs de propagation d'erreurs le long de la chaîne décisionnelle hospitalière [4].

Cette étude examine les fondements mécanistiques des hallucinations génératives et évalue les approches d'atténuation actuelles afin de définir les exigences de sûreté indispensables à un déploiement clinique sécurisé [2], [6].

Discussion : dissociation entre conformité éthique abstraite et sûreté clinique opérationnelle

L'analyse des défaillances génératives met en évidence une vulnérabilité systémique qui dépasse la simple imprécision terminologique. La littérature contemporaine démontre que la maîtrise apparente du raisonnement déontologique par les systèmes d'intelligence artificielle ne garantit nullement leur rigueur factuelle face à des cas cliniques concrets [3]. En effet, plusieurs modèles parviennent à rejeter des injonctions manifestement néfastes en vertu de règles générales, tout en omettant d'intégrer des contre-indications vitales explicitement documentées dans le dossier du patient [3]. Cette dissociation structurelle révèle que l'alignement éthique abstrait ne pallie pas les faiblesses inhérentes à la gestion de la mémoire contextuelle à court terme. Dans un parcours de soins continu, cette rupture de cohérence s'avère particulièrement préjudiciable. Lorsqu'une hallucination survient durant la structuration initiale des observations ou lors de l'interprétation des comptes rendus, l'erreur s'infiltre insidieusement dans les étapes subséquentes de la prescription et de l'information délivrée au malade [4]. Le praticien, confronté à un texte rédigé avec une assurance formelle irréprochable, se trouve exposé à un biais d'automatisation d'autant plus périlleux que l'inexactitude est sophistiquée [6]. L'implémentation de garde-fous reposant sur des architectures de vérification croisée et des bases de connaissances validées s'impose donc non comme une simple optimisation technique, mais comme un prérequis déontologique à toute aide décisionnelle hospitalière [4], [6].

Bibliographie

  1. Large Language Models for the assessment of medical students’ clinical decision-making
    Sina Chole Benker, Jonathan Vollprecht, Cihan Papan et al.
    Lien DOI
  2. A Review of Large Language Models in Medical Education, Clinical Decision Support, and Healthcare Administration
    Josip Vrdoljak, Zvonimir Boban, Marino Vilović et al.
    Lien DOI
  3. Benchmarking Large Language Models for Intensive Care Unit Clinical Decision Support: A Dual Safety Evaluation of 26 Models on Consumer Hardware
    Taras Shlyakhta
    Lien DOI
  4. Large Language Models in Gastrointestinal Endoscopy: From Data Structuring to Clinical Decision-Making and Communication (Preprint)
    Zhijie Jiang, Angda Ji, Yi Mou et al.
  5. WiDM-LLM: Wireless Decision-Making with Large Language Models for 6G Communication Systems
    Pimchanok Srisuk
  6. Factuality and Hallucinations in Large Language Models: A Comprehensive Survey
    Srivaths Ranganathan, Abhishek Dharmaratnakar, Anushree Sinha et al.

Bibliographie

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