KPMG retire son rapport sur l'IA après avoir été épinglé pour des citations inventées

L'échec le plus ironique de l'IA cette année n'a pas été le fait d'un chatbot, mais d'un rapport de KPMG qui utilisait l'intelligence artificielle pour exagérer la manière dont d'autres entreprises utilisaient l'IA. Publié en octobre 2025 sous le titre « Total Experience : Redefining Excellence in the Age of Agentic AI », le rapport a été discrètement retiré de la circulation en juin 2026 après qu'une enquête a révélé que près de 90 % de ses citations étaient fabriquées, déformées ou invérifiables .

Plus grave encore, les études de cas du rapport se sont effondrées. KPMG y affirmait que des organisations comme UBS, le NHS (le service de santé public britannique) et les Chemins de fer fédéraux suisses (CFF) avaient déployé des systèmes avancés d'IA agentique. Lorsque les journalistes du Financial Times ont contacté ces organismes, les belles histoires se sont évaporées. UBS a qualifié les affirmations de « factuellement incorrectes », et les CFF ont confirmé que la description faite par KPMG n'était « pas exacte » . Résultat : un retrait immédiat et un nouveau coup porté à la crédibilité de la recherche professionnelle assistée par IA.

Ce que le rapport KPMG prétendait, et la réalité

Le rapport de KPMG faisait partie de son étude annuelle mondiale sur l'excellence de l'expérience client. Il était censé montrer comment des organisations leaders « tiennent la promesse de l'expérience totale » grâce à une IA personnelle, intuitive et anticipative . Le document final était organisé en études de cas nommant des entreprises et organismes publics spécifiques, détaillant leurs supposées transformations grâce à l'IA.

Les problèmes ont commencé lorsque GPTZero, une entreprise de recherche spécialisée dans la détection d'IA, a analysé les 45 citations du rapport. Ses conclusions ont été accablantes :

• Seulement 5 citations (environ 11 %) étaient exactes et vérifiables, pointant correctement vers la source prévue.
• 28 citations contenaient un contenu totalement inventé ou des titres paraphrasés qui ne correspondaient à aucune source réelle.
• 12 citations étaient trop vagues ou erronées pour que GPTZero puisse même déterminer si une source existait.
• Près de la moitié des affirmations factuelles étayées par ces 45 citations se sont révélées fausses ou mal attribuées.

L'exemple le plus flagrant concernait l'affirmation selon laquelle la East Japan Railway utilisait une IA agentique pour son service client. La citation renvoyait à un communiqué de presse de 2019, soit des années avant que le terme « IA agentique » ne soit reconnu . Une autre citation du rapport prétendait que 55 % des PDG classent l'IA comme leur priorité d'investissement absolue, ce qui contredisait les propres données d'enquête de KPMG auprès des PDG, accessibles au public .

Les organisations qui ont contre-attaqué

Lorsque le Financial Times a vérifié de manière indépendante les affirmations du rapport KPMG, plusieurs organisations de premier plan ont nié les descriptions de leur utilisation de l'IA ou confirmé qu'elles étaient inexactes. Selon les informations disponibles, voici quelques-unes des entreprises qui ont contesté le rapport :

• UBS – La banque suisse était présentée comme ayant déployé des agents d'IA dans le conseil en investissement, la gestion des risques et la surveillance de la conformité. UBS a catégoriquement nié, qualifiant les allégations de « factuellement incorrectes » .
• Le NHS (Royaume-Uni) – Le rapport liait plusieurs organismes du NHS à des déploiements importants d'IA agentique, des affirmations qui ont été contestées lors de leur vérification externe .
• Les Chemins de fer fédéraux suisses (CFF) – Le rapport affirmait que les CFF étaient devenus un « orchestrateur de mobilité holistique » propulsé par des agents d'IA. Les CFF ont confirmé que cette description n'était « pas exacte » .
• Transport for London (TfL) – TfL faisait partie des opérateurs de transport public cités dans les études de cas contestées .

KPMG a retiré le rapport de son site web durant son enquête interne .

Le verdict de GPTZero : des hallucinations, pas de simples erreurs

GPTZero n'a pas présenté ces erreurs comme de simples coquilles éditoriales. L'entreprise a attribué l'ampleur des fausses citations et des études de cas inventées à des hallucinations d'IA, ces résultats générés par des modèles d'IA générative qui semblent plausibles mais sont factuellement incorrects ou entièrement inventés .

GPTZero a même introduit un terme pour décrire ce qui a pu se passer en coulisses : le « vibe citing ». Ce concept, difficilement traduisible sans perdre sa nuance, suggère que les outils d'IA, lorsqu'ils sont invités à étayer un récit, génèrent des citations qui « sonnent juste » plutôt que de correspondre à de véritables sources . Dans le cas de KPMG, cela s'est traduit par des références qui paraissaient académiquement rigoureuses ou journalistiquement crédibles, mais qui, après vérification, ne menaient nulle part.

L'enquête de GPTZero a conclu que la composition du rapport était compatible avec une assistance IA massive n'ayant pas été soumise à une vérification humaine adéquate. La combinaison de notes de bas de page hallucinées, de statistiques mal attribuées et d'études de cas inexistantes dresse le portrait d'un processus de recherche où le résultat brut de l'IA a été publié avec une supervision humaine minimale .

Un schéma qui se répète : le retrait d'EY Canada un mois plus tôt

L'incident de KPMG n'est pas un cas isolé. En mai 2026, quelques semaines avant que le rapport de KPMG ne soit examiné à la loupe, EY Canada avait déjà retiré une étude sur la cybersécurité intitulée « Points of Attack: Uncovering Cyber Threats and Fraud in Loyalty Systems » après que GPTZero y a signalé de nombreux problèmes d'hallucinations .

Il a été découvert que le rapport d'EY avait fabriqué 16 de ses 27 références, soit environ 60 %, y compris la citation d'un document inexistant de McKinsey & Company appelé le « Loyalty Economics Report » . GPTZero a également estimé que 72 % du contenu du rapport avait été généré par une IA .

EY Canada a retiré le rapport de son site en déclarant qu'elle examinait les circonstances ayant conduit à sa publication . Comme pour l'affaire KPMG, ce retrait a soulevé de sérieuses questions sur la manière dont l'un des plus grands cabinets de services professionnels au monde a pu publier un document marketing contenant des informations manifestement fausses sans que personne ne s'en aperçoive lors de la relecture.

Ces deux incidents exposent une faille structurelle au sein des Big Four : dans leur course à la publication de leadership éclairé sur les sujets liés à l'IA, les cabinets s'appuient de plus en plus sur les outils mêmes dont ils parlent, avec des conséquences parfois embarrassantes et dommageables pour leur réputation .

Ce que cela signifie pour les services professionnels et la recherche assistée par IA

Les retraits consécutifs de rapports chez EY et KPMG en 2026 sont plus que de simples problèmes de relations publiques. Ils constituent un avertissement pour toute industrie du savoir où la crédibilité est la monnaie d'échange.

Les cabinets de services professionnels passent des années à conseiller à leurs clients d'« adopter l'IA de manière responsable » . Lorsque ces mêmes cabinets sont pris en flagrant délit de publication de recherches hallucinées par l'IA – sur l'IA, qui plus est – la contradiction sape leur autorité en tant que conseillers de confiance. Le rapport de KPMG n'était pas un brouillon interne ou un article de blog à faible enjeu. Il s'agissait d'une étude mondiale phare destinée à démontrer l'expertise du cabinet en matière d'expérience client et de technologies émergentes .

L'épisode met en lumière une asymétrie croissante : l'IA générative peut produire en quelques minutes des rapports de recherche soignés et truffés de citations, mais la vérification de chaque affirmation et la recherche de chaque note de bas de page jusqu'à sa source originale exigent encore des heures de travail humain qualifié. La méthodologie de GPTZero dans les deux cas – vérifier manuellement chaque citation par rapport à sa source déclarée – a montré que c'est dans cet écart de vérification que les erreurs catastrophiques se glissent .

Pour les organisations qui publient des recherches en 2026 et au-delà, la leçon est sans équivoque : l'IA peut accélérer la rédaction, mais elle ne peut pas remplacer la vérification. Le coût réputationnel d'un rapport retiré, surtout s'il est pris à citer des sources fantômes, dépasse de loin le temps gagné en sautant l'étape cruciale de la vérification des faits.