Cet article explore les hallucinations et les limitations de performance associées qui surviennent dans les modèles de langage à grande échelle (MLH) et les agents basés sur ces derniers, du point de vue de la complexité computationnelle. Nous montrons qu'au-delà d'une certaine complexité, les LMH ne peuvent pas effectuer de tâches de calcul et d'agent, ni vérifier leur exactitude.
