Techniques de test pour détecter et quantifier les hallucinations dans les modèles de langage et les systèmes génératifs, c’est-à-dire des sorties plausibles mais factuellement incorrectes, inventées ou non étayées par les données d’entraînement ou le contexte fourni. Inclut des méthodologies pour évaluer la précision factuelle, le grounding, la fiabilité des citations et la tendance du modèle à générer des informations fausses avec une grande confiance.