Les plus belles erreurs IA de 2025-2026 et ce qu’elles nous apprennent

L'intelligence artificielle a fait des progrès spectaculaires ces derniers mois, mais elle continue de trébucher — parfois de façon comique, parfois de façon inquiétante. Ces ratés ne sont pas de simples anecdotes : ils révèlent les limites structurelles des modèles actuels et posent des questions concrètes sur la manière dont on les déploie. Voici un tour d'horizon des erreurs les plus marquantes, et ce qu'elles disent de l'état réel de la technologie.

1. Quand des cabinets d'avocats prestigieux se font piéger par des hallucinations

Le cas le plus spectaculaire de l'année reste celui de Sullivan & Cromwell, l'un des plus vieux et des plus réputés cabinets d'avocats new-yorkais (fondé en 1879). En avril 2026, le cabinet a reconnu avoir déposé devant un tribunal des faillites de New York une motion truffée de dizaines de citations juridiques inventées de toutes pièces par une IA générative.

Ce n'est pas un cas isolé. En France, le phénomène a pris une ampleur telle qu'il a désormais un nom juridique reconnu : l'« hallucination judiciaire ». Plusieurs tribunaux ont sanctionné ou averti des avocats en quelques mois à peine :

• Le tribunal administratif de Grenoble a été le premier, en décembre 2025, à qualifier explicitement un usage de l'IA de « totalement inadapté ».

• Le tribunal judiciaire de Périgueux a ensuite visé directement un avocat pour avoir cité des décisions fictives, avec des numéros d'arrêts inventés.

• La cour administrative d'appel de Bordeaux a identifié, en février 2026, une quinzaine de références jurisprudentielles entièrement fausses dans un seul dossier, rappelant au conseil la nécessité de vérifier les décisions citées avant de saisir le juge.

l'IA générative excelle à produire du texte plausible, mais pas nécessairement vrai. Dans un domaine où l'exactitude engage la responsabilité professionnelle, la relecture humaine n'est plus une option — elle devient une obligation déontologique. Le Conseil national des barreaux a d'ailleurs publié en mars 2026 son premier rapport officiel sur le sujet, ouvrant la voie à de futures sanctions disciplinaires.

2. Le code généré par IA : plus rapide, mais pas plus fiable

Une étude portant sur des bases de code en production a montré que le code généré par IA introduit 1,7 fois plus de problèmes que le code écrit par des humains, avec des erreurs de maintenabilité 1,64 fois plus fréquentes, des erreurs logiques 1,75 fois plus répandues, et des failles de sécurité multipliées par 1,57 dans les projets où l'IA est fortement utilisée.

Deux consultants spécialisés, interrogés en mars 2026, résumaient le problème sans détour : personne, dans les organisations, ne sait vraiment comment intégrer l'IA de façon fiable dans ses processus de développement.

La vitesse de production de code n'est pas synonyme de qualité. Les entreprises qui mesurent le succès de l'IA au nombre de lignes générées, sans suivi de la dette technique ni des incidents de sécurité, se préparent une facture différée — souvent bien plus coûteuse que le gain de temps initial.

3. Grok et les deepfakes : quand la modération arrive trop tard

En janvier 2026, le générateur d'images de Grok (xAI) a été utilisé massivement pour produire des deepfakes à caractère sexuel non consenti. La réaction des autorités a été rapide et internationale : l'Indonésie, la Malaisie puis les Philippines ont bloqué l'accès à Grok en quelques jours, forçant xAI à restreindre la génération d'images aux seuls utilisateurs payants.

Ce cas illustre un problème récurrent du secteur — les garde-fous de modération sont souvent ajoutés après le déploiement massif d'une fonctionnalité, une fois le mal fait, plutôt que conçus en amont. La rapidité de la riposte réglementaire (plusieurs pays en moins de deux semaines) montre aussi que les États sont désormais prêts à agir vite quand l'IA touche à l'intégrité des personnes.

4. Les résumés IA de Google trompés par la désinformation prorusse

Une enquête publiée en mai 2026 a révélé que, sur des photos analysées entourées de désinformation prorusse, l'IA de Google (chargée de résumer et contextualiser les images) se trompait dans neuf cas sur dix. La raison : le modèle s'appuyait davantage sur des contenus viraux issus des réseaux sociaux que sur des sources journalistiques fiables.

Un système d'IA hérite des biais et de la qualité de ses sources d'entraînement et de recherche. Quand il privilégie la viralité à la fiabilité, il devient un vecteur de désinformation à grande échelle — un risque d'autant plus sérieux que ces résumés sont perçus par les utilisateurs comme neutres et faisant autorité.

5. Un québécois condamné pour avoir utilisé des décisions de justice inventées par l'IA

En 2025, la Cour supérieure du Québec a sanctionné un homme qui se représentait lui-même après avoir déposé des documents contenant des citations juridiques fictives générées par une IA.

Le juge a relevé :

• des décisions de justice inexistantes ;

• des références inventées ;

• des extraits de jurisprudence fabriqués.

Le tribunal a qualifié cette utilisation d'IA de très problématique et a infligé une amende de 5 000 $.

Ceci peut également rappelé l'incident de 2024 ou Air Canada a été condamné car son chatbot a halluciné une politique de remboursement qui n'existait pas. Le tribunal a jugé que l'entreprise demeurait responsable des informations erronées fournies par son intelligence artificielle.

Le fossé entre promesse et réalité en entreprise

Au-delà des incidents spectaculaires, une tendance de fond se confirme : près de 95 % des investissements en IA en entreprise n'ont, à ce jour, produit aucun retour mesurable, et environ 30 % des projets IA lancés en 2024 devraient être abandonnés d'ici la fin 2026 — non pas à cause de la technologie, mais à cause de failles organisationnelles (absence d'objectifs chiffrés, mauvaise préparation des données, sous-estimation de la formation nécessaire).

Le plus grand échec de l'IA n'est peut-être pas technique mais managérial. Déployer un outil puissant sans stratégie claire, sans données préparées et sans adhésion des équipes revient à installer un moteur de course dans un vieux châssis : la panne n'est qu'une question de temps.

Ce que ces erreurs ont en commun

Ces cas, très différents en apparence, partagent un même fil conducteur : l'IA actuelle est un formidable générateur de contenu plausible, mais elle ne « sait » pas au sens où elle ne distingue pas intrinsèquement le vrai du vraisemblable. Chaque incident rappelle qu'un humain informé, capable de vérifier et de contextualiser, reste indispensable dans la boucle — que ce soit un avocat qui relit ses conclusions, un développeur qui audite son code, une plateforme qui anticipe les usages malveillants, ou un journaliste qui recoupe ses sources.

Les erreurs de l'IA ne sont pas des bugs isolés appelés à disparaître avec la prochaine mise à jour : elles sont le symptôme d'une technologie encore jeune, dont les usages avancent souvent plus vite que les garde-fous censés les encadrer.

Sources : Village Justice, Lexbase, Le Monde du Droit, Morgan Lewis, Developpez.com, France 24, Wikipedia (2026 in artificial intelligence), Dynexio, SKILLCO, The Guardian.