L’audit des citations hallucinées : contrôles avant soumission

Désormais, un audit pré-soumission des citations hallucinées fait la différence entre un écran de bureau propre et un signalement relatif à l’intégrité de la recherche, et l’importance de cette démarche vient d’être quantifiée. Maxim Topaz, une équipe de Columbia qui a audité 2,5 millions d’articles biomédicaux indexés dans PubMed Central, a mis au jour ce que nous craignions tous en secret. Le nombre de références factices intégrées à des publications biomédicales évaluées par les pairs a augmenté de manière nette, précisément au moment où les outils d’IA générative s’inséraient dans le processus de rédaction standard du chercheur.

Un article sur 277, cité dans les sept premières semaines de 2026 parmi les publications indexées dans PubMed, comporte au moins une référence introuvable dans l’une des quatre bases ; PubMed, Crossref, OpenAlex ou Google Scholar. Deux ans plus tôt, la proportion était de 1 sur 2 828. On observe donc une hausse d’un facteur 12 du taux de références factices qui parviennent dans la littérature, avec la plus forte accélération qui commence exactement en milieu de 2024, selon le calendrier.

L’audit de Topaz est le chiffre le plus solide dont nous disposons, mais il n’est pas le seul. ArXiv a annoncé une interdiction de soumission d’un an pour les auteurs qui publient des articles contenant des erreurs sans ambiguïté générées par l’IA, y compris des citations hallucinées. L’analyse réalisée par GPTZero sur 4 841 articles acceptés à NeurIPS 2025 a identifié au moins 100 citations hallucinées confirmées dans 53 articles, après qu’ils aient été examinés par trois à cinq évaluateurs experts. Une étude de l’université Deakin portant sur des références générées par GPT-4o a révélé que 56 % étaient soit fausses, soit entachées d’erreurs, et que 64 % des citations factices étaient accompagnées d’un DOI renvoyant à un article réel, mais sans rapport, précisément la variété la plus difficile à repérer.

La bonne nouvelle, c’est qu’un audit pré-soumission des citations hallucinées prend entre 20 minutes et deux heures selon la taille de votre liste de références, et qu’il intercepte presque toutes ces erreurs avant qu’un éditeur ou un évaluateur ne les voie. Ce billet décrit cet audit. Nous expliquons à quoi ressemblent concrètement les citations hallucinées en 2026, décrivons le workflow de vérification reposant sur quatre bases de données, détaillons la checklist pas à pas avant soumission, présentons les outils qui automatisent la tâche et indiquons quoi faire si vous en repérez une dans un manuscrit déjà en cours d’évaluation.

Qu’est-ce qu’un audit de citation hallucinée ?

Un audit de citation hallucinée est un contrôle pré-soumission qui vérifie chacune des références de votre manuscrit par rapport à PubMed, Crossref, OpenAlex et Google Scholar, afin de repérer les citations fabriquées ou mal appariées avant que l’éditeur ou l’évaluateur ne les consulte. Selon la taille de votre liste de références, il faut entre 20 minutes et deux heures, et l’audit intercepte presque toutes ces erreurs. L’enjeu est majeur : au cours des sept premières semaines de 2026, un article sur 277 indexé dans PubMed cite au moins une référence inexistante nulle part dans ces quatre bases, soit une hausse d’un facteur 12 par rapport au taux de 2023 (1 sur 2 828).

Pourquoi les citations hallucinées deviennent un problème de filtrage

Vers la deuxième moitié de 2024, les éditeurs commencent à remarquer des références hallucinées apparaissant à l’écran lors de leurs contrôles techniques. À la mi-2026, tous les principaux journaux médicaux et des sciences de la vie intègrent un contrôle de l’existence des références dans leurs procédures internes pré-évaluation ou dans leurs recommandations aux évaluateurs. La lettre du Lancet qui a publié l’audit de Topaz était, en partie, un engagement public visant à renforcer la chaîne de réception du journal.

La raison pour laquelle cela compte sur le plan opérationnel est qu’une citation hallucinée n’est plus traitée comme une simple négligence. Elle est désormais considérée comme un signal d’alerte relatif à l’intégrité de la recherche. Le passage de « les auteurs se sont trompés d’une année » à « les auteurs n’ont pas lu cette source, car elle n’existe pas » est bref, et les éditeurs sont désormais formés à le faire. Dans la plupart des revues, une seule référence erronée dans une liste de 60 éléments peut suffire à rejeter le manuscrit ; dans les plus strictes (le Lancet, le BMJ, plusieurs titres de Nature Portfolio), cela peut déclencher une orientation vers le bureau d’intégrité de la recherche de l’institution.

La politique d’arXiv souligne le même point de façon plus tranchée. Tout auteur soumettant un article contenant une référence hallucinée peut se voir banni d’arXiv pendant un an. Après la période d’interdiction, toute nouvelle soumission à arXiv doit passer par l’évaluation par les pairs dans un lieu réputé avant qu’arXiv ne l’accepte à nouveau. Il s’agit d’une asymétrie de réputation permanente fondée sur une seule citation non vérifiée. Le problème des citations pubmed factices ne se limite pas à PubMed.

À quoi ressemblent réellement les citations hallucinées

La plupart des auteurs imaginent une citation hallucinée comme manifestement défaillante : un titre mal formé, un nom de revue inexistant, une année placée dans le futur. Ces cas existent et représentent les 30 % les plus faciles du problème. Les 70 % restants sont plus difficiles : ils paraissent légitimes et survivent à un contrôle visuel rapide.

Nous observons quatre schémas récurrents.

Schéma 1 : auteurs réels, revue réelle, titre plausible, mais pas d’article correspondant. Le modèle assemble la citation à partir de données d’entraînement lui ayant appris quels auteurs publient où et sur quels sujets. Le résultat ressemble à une référence authentique. Le DOI, s’il est présent, soit ne fonctionne pas, soit renvoie à un article différent.

Schéma 2 : article réel, mais auteur faux ou année fausse. Le modèle savait que l’article existait, mais a apparié incorrectement un champ de métadonnées. La citation passe une recherche du titre sur Google Scholar, mais échoue lors d’une vérification du DOI. Il s’agit souvent de la forme la plus difficile à repérer, car l’affirmation citée pourrait effectivement se trouver dans l’article réel (chez un autre auteur ou pour une autre année).

Schéma 3 : DOI réel, mais article sans rapport. L’étude de Deakin. Le modèle produit une citation à l’apparence convaincante et y associe un DOI qui résout bien, mais vers une pièce de travail totalement sans rapport. Un contrôle visuel montre que le DOI existe, mais ce n’est qu’en lisant l’article auquel il renvoie qu’on constate le problème. C’est la variété qui correspond à 64 % des cas.

Schéma 4 : chaînes de formulations torturées autour de la citation. Le Cabanac Problematic Paper Screener a signalé plus de 19 000 articles contenant des formulations « torturées » générées par un logiciel de reformulation, souvent regroupées autour de citations inventées. « Joined Together States » pour les États-Unis, « bosom peril » pour le cancer du sein, « kidney disappointment » pour l’insuffisance rénale. Si le texte autour d’une citation se lit comme une reformulation « blanchie », la citation a plus de chances d’être aussi hallucinée. Notre note sur la reformulation, qui préserve les citations, couvre l’écart technique à l’origine du schéma 4. Le schéma 4 est corrélé aux schémas 1 à 3, mais n’est pas indépendant d’eux.

Ces schémas expliquent pourquoi un simple contrôle sur une seule base de données ne suffit pas. Une recherche Google Scholar portant uniquement sur le titre manque les schémas 2 et 3. Un contrôle Crossref portant uniquement sur le DOI manque le schéma 1. Le workflow sur quatre bases de données existe précisément parce que chaque base intercepte un mode d’échec différent.

Comment vérifier des citations issues de l’IA : le workflow en quatre bases

Nous définissons une référence hallucinée comme une référence absente de l’une des quatre bases : PubMed, Crossref, OpenAlex ou Google Scholar. Pour nos audits pré-soumission, nous nous appuyons sur ces quatre sources, car chacune comble les lacunes des trois autres.

PubMed. Couverture optimale pour la littérature biomédicale et clinique. Si l’une de vos références possède un PMID, utilisez le contrôle par PMID. Sinon, recherchez la référence par son titre et par le nom de famille du premier auteur. PubMed rejettera de nombreuses citations authentiques mais erronées que Crossref accepte.

Crossref. Couverture optimale des DOI dans l’ensemble des disciplines. Recherchez la référence par DOI via cette requête doi.crossref.org ou via leur API publique à api.crossref.org/works/[DOI]. Si la recherche échoue, la référence est assurément hallucinée. Si elle aboutit, vérifiez le titre, les auteurs et l’année.

OpenAlex. Couverture la plus large, gratuite, et elle met au jour des citations non couvertes par PubMed et Crossref (sciences humaines, actes de conférences en informatique, revues régionales). Recherchez la référence par titre et vérifiez que les auteurs sont exacts. OpenAlex est aussi utile car il fait remonter des citations existant comme prépublications, mais pas encore comme articles dotés d’un DOI.

Google Scholar. À utiliser en dernier : couverture la plus large, mais précision la plus faible. Une référence qui n’apparaît dans aucune des bases PubMed, Crossref, OpenAlex ou Google Scholar est, fonctionnellement, assurément hallucinée. Une référence qui apparaît uniquement sur Google Scholar, mais nulle part ailleurs dans les bases structurées, est suspecte : elle peut exister (littérature grise, une thèse, des actes sans DOI) mais la citation doit faire l’objet d’une vérification manuelle avant soumission.

Le workflow prend environ une minute par référence lorsqu’il est réalisé manuellement. Un article de 60 références représente une heure de travail. Un revue systématique de 200 références approche plutôt les trois heures. L’audit est fastidieux, mais mécanique, ce qui en fait une cible naturelle pour l’automatisation ; les outils sont présentés dans la section qui suit.

Audit pré-soumission : étape par étape

Une checklist reproductible que nous utilisons pour chaque manuscrit ayant fait appel à un outil d’IA générative pendant la rédaction. Huit étapes, aucune n’exige d’outil payant.

1. Extraire la liste des références sous une forme aplatie. Exportez depuis votre gestionnaire de références (Zotero, Mendeley, EndNote, Paperpile) au format BibTeX ou RIS. Si votre article a été rédigé dans Word sans gestionnaire, collez la liste des références dans un fichier texte brut. Numérotez chaque entrée. Vous aurez besoin de cette numérotation pour suivre les références qui ont été vérifiées.

2. Signaler toute référence dont le titre n’est pas reconnu. Si on ne peut pas imaginer l’article, c’est presque toujours qu’on ne l’a pas lu. Les références hallucinées sont celles dont le risque de fausseté est le plus élevé. Pour un contrôle plus approfondi, marquez-les.

3. Résoudre tous les DOI. Collez chaque DOI dans https://doi.org/[DOI]. Si le DOI ne se résout pas, la référence est hallucinée. S’il se résout, comparez le titre et les auteurs de l’article vers lequel il renvoie avec ceux de votre citation. Les discordances constituent des hallucinations de type schéma 3.

4. Vérifier toutes les références non-DOI dans PubMed ou Crossref. Recherche du titre plus nom de famille du premier auteur. Si l’article existe, consignez le PMID ou le DOI dans vos archives. S’il n’existe dans aucune des deux bases, passez à l’étape 5.

5. Contrôler les références escaladées dans OpenAlex et Google Scholar. Si une référence échoue dans Crossref et PubMed, les vérifications dans OpenAlex et Google Scholar deviennent la recherche décisive. L’échec dans les quatre bases constitue la preuve que la référence est hallucinée. Si une référence n’apparaît que dans Google Scholar, inspectez manuellement la source liée.

6. Pour les prépublications, vérifier à la fois la prépublication et toute version publiée. Un schéma fréquent observé à partir du milieu de 2024 : le modèle cite une prépublication réelle, mais invente une publication de revue fictive pour le même travail. Vérifiez explicitement arXiv, bioRxiv, medRxiv et SSRN pour toute référence de prépublication.

7. Réaliser un contrôle ponctuel de l’assertion dans le texte par rapport à la source. Ouvrez l’article réel et vérifiez qu’il soutient l’affirmation spécifique pour laquelle vous le citez, dans au moins 10 % de vos références (ou toutes, dans le cas d’une revue systématique). Le taux d’erreur de 56 % de l’étude de Deakin inclut des cas du schéma 2 où l’article cité existe, mais ne soutient pas l’affirmation.

8. Documenter l’audit. Enregistrez le journal d’audit (quelles références ont été vérifiées, par quelles bases de données, et à quelle date). Si le journal est demandé lors de l’évaluation par les pairs, vous avez les preuves. Si un évaluateur conteste une citation précise, vous pouvez pointer vers votre étape de vérification.

Le coût de l’audit est de deux heures. Le coût de l’omission, si vous êtes repéré, varie d’un rejet lors du filtrage technique jusqu’à l’interdiction d’arXiv. Effectuez l’audit.

Des outils qui automatisent l’audit

Vous pouvez réaliser les huit étapes manuellement. Vous irez plus vite avec des outils.

API publique Crossref. Gratuite, sans inscription. Le point d’accès api.crossref.org/works/[DOI] renvoie un JSON avec le titre canonique, les auteurs et l’année. Un script Python de 20 lignes qui parcourt votre liste de références et interroge ce point d’accès permet de détecter les schémas 1 et 3 en quelques secondes par référence. C’est l’automatisation la plus légère possible et, pour un article de 60 références, elle suffit généralement.

Scite (scite.ai). Vérifie les références et indique si les articles suivants soutiennent le travail ou le contredisent. Détecte le schéma 2 (article réel, affirmation fausse) mieux que les autres outils, car il s’appuie sur le contenu réel. Il existe une formule gratuite ; la version payante est nécessaire pour une intégration complète.

Problematic Paper Screener (Cabanac, Labbe, Magazinov). Gratuit, ouvert, principalement un outil de filtrage après publication, mais la suite de détection est utile en pré-soumission pour le schéma 4. Recherchez sur dbrech.irit.fr/pls/apex/f?p=9999:1. Utile pour confirmer que la formulation autour de vos citations n’a pas été reformulée au point de ressembler à une production de type « paper mill ».

Contrôleurs de références intégrés aux gestionnaires de références. Si Zotero repère une référence hallucinée, sa fonction « Find Available PDF » ne fonctionnera pas. La fonctionnalité de Mendeley visant à compléter les métadonnées produit le même effet. Ce n’est pas un vérificateur d’hallucinations conçu à cet effet, mais il identifie les problèmes les plus faciles lorsque vous l’utilisez normalement.

Notre correcteur. Notre correcteur d’IA fonctionne en lançant l’audit sur quatre bases de données en un seul passage, en mettant en évidence les références hallucinées et mal appariées, puis en exportant un journal propre que vous pouvez conserver avec le manuscrit. Nous proposons cet outil dans le cadre de notre suite plus large d’outils d’édition et de correction d’IA pour les articles de recherche, couvrant les processus associés de grammaire, de mise en forme des citations et de suivi des modifications qui accompagnent un audit de références propre.

Pour une vérification autonome avant la relecture complète, notre vérificateur de citations IA gratuit effectue la même vérification d’existence auprès de Crossref, Semantic Scholar et d’autres registres ouverts sur toute liste de références collée, directement dans le navigateur et sans inscription.

Dans la plupart des cas, le script de l’API Crossref et une liste manuelle d’escalade permettent de détecter 90 % du problème pour la plupart des auteurs. Les outils prennent toute leur valeur pour les revues systématiques, pour les équipes de recherche qui soumettent de nombreux articles, et dans le cas où le coût d’une seule hallucination manquée est élevé (une soumission au Lancet ou au NEJM, un repost sur arXiv après un signalement).

Que faire si vous trouvez une citation hallucinée

Vous en trouverez une. D’après notre expérience, presque chaque liste de références ayant touché un LLM comporte au moins une erreur. Selon l’étape de votre manuscrit, vous avez deux options.

Avant soumission. Cas le plus simple. Supprimez la citation, ou remplacez-la par une référence réelle qui soutient effectivement l’affirmation, ou réécrivez la phrase environnante de sorte que l’affirmation non étayée soit éliminée. Documentez le changement dans le journal d’audit.

En cours d’évaluation par les pairs. Informez l’éditeur responsable par écrit dès que vous confirmez l’hallucination. Fournissez la liste de références corrigée et une explication : ce que vous avez constaté, comment vous l’avez vérifié, et ce que vous avez fait pour confirmer le reste des références. Les éditeurs répondent beaucoup mieux aux auteurs qui corrigent d’eux-mêmes qu’aux auteurs repérés par un évaluateur.

Accepté mais pas encore publié. Contactez immédiatement l’éditeur de production. La plupart des éditeurs acceptent une correction tardive à l’étape des épreuves si elle est présentée comme une correction « d’intégrité » réalisée par l’auteur, plutôt que comme une modification de routine.

Publié. Contactez le journal et demandez un erratum ou, dans les cas sérieux, un corrigendum. Si la citation hallucinée soutient une affirmation importante dans l’article, la correction devra peut-être s’étendre à l’affirmation elle-même. C’est un scénario que l’on souhaite éviter ; c’est précisément ce que l’audit permet de prévenir.

Déclaration de divulgation concernant l’IA dans votre manuscrit si vous avez utilisé des outils d’IA qui ont touché la liste de références, comme des reformulateurs ou des générateurs de citations. Vous pouvez aussi divulguer dans la lettre d’accompagnement que vous avez effectué un audit et que vous vous êtes corrigé. Cela ressemble à une démarche professionnelle plutôt qu’à quelque chose d’alarmant.

Foire aux questions

Q : Quelle est la fréquence des citations hallucinées en 2026 ?

L’analyse de Columbia (Topaz et al., Lancet 2026) a constaté qu’un article sur 277 indexé dans PubMed et publié au cours des sept premières semaines de 2026 contenait au moins une référence. C’est une hausse d’un facteur 12 par rapport au taux de 2023 (1 sur 2 828). La tendance est à la hausse. Dans des conférences où l’évaluation par les pairs est stricte, l’analyse GPTZero NeurIPS 2025 a identifié au moins 100 citations hallucinées dans 53 des 4 841 articles acceptés, soit environ 1 % des articles de la conférence.

Q : Pourquoi la variété de DOI à 64 % est-elle la plus difficile à repérer ?

Lorsqu’un LLM hallucinera une référence, il insère parfois un DOI réel issu de ses données d’entraînement, pointant vers un autre article que celui qui est cité. Le DOI se résout, l’autre article existe, et un contrôle visuel rapide semble donc satisfaisant. Ce n’est qu’après avoir cliqué sur le lien vers l’article référencé qu’on réalise que le titre, les auteurs, voire le contenu, de la référence ne correspondent pas à la citation. L’étude de Deakin montre que c’était vrai pour 64 % des citations factices générées avec GPT-4o. Le simple fait de résoudre le DOI ne suffit pas : il faut le compléter par une vérification que l’article lié correspond bien à la citation.

Q : Est-ce qu’arXiv va vraiment me bannir pendant un an pour une citation hallucinée ?

Oui, lorsque la négligence est sans ambiguïté. Thomas Dietterich annonce la politique d’arXiv de mai 2026, qui vise à traiter les cas où des auteurs ont collé une sortie de LLM sans la vérifier, ce qui a conduit à des références hallucinées, à du texte de placeholder de chatbot resté en l’état, ou à des données. ArXiv a été explicite : les cas réellement contestés ou à la frontière ne sont pas dans le périmètre. Après expiration de la sanction, toutes les futures soumissions à arXiv devront d’abord passer par une évaluation par les pairs dans un lieu réputé avant qu’arXiv ne les réaccepte.

Q : Puis-je simplement faire passer ma liste de références dans ChatGPT ou Claude pour la vérifier ?

Non. Le même modèle qui a halluciné la référence peut aussi halluciner la vérification. Nous avons vu des LLM « confirmer » avec assurance que des DOIs inventés sont valides. La vérification doit être effectuée à partir de bases de données structurées externes (PubMed, Crossref, OpenAlex, Google Scholar) qui disposent de métadonnées faisant autorité, et non en s’appuyant sur un autre LLM.

Q : Et si une référence n’existe que sur Google Scholar ?

Une référence qui apparaît sur Google Scholar mais n’apparaît dans aucune des bases PubMed, Crossref ou OpenAlex est suspecte plutôt que confirmée comme hallucinée. Certaines sources réelles (une thèse, des actes de conférence sans DOI, une working paper, une revue régionale) peuvent apparaître sur Google Scholar sans être couvertes par les bases de données structurées. Inspectez manuellement la source liée. Si vous parvenez à ouvrir l’article et à vérifier l’affirmation, la référence est réelle mais sous-indexée : citez-la avec confiance. Si vous ne pouvez pas ouvrir la source ou si le lien est cassé, traitez-la comme hallucinée et supprimez-la ou remplacez-la.