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Nous y avons tous été : vous posez une question complexe à une IA de haut niveau, elle donne une réponse qui semble brillante, et ensuite vous réalisez qu'un détail légal ou financier crucial est tout simplement... inventé.
La réalité est que même les meilleurs modèles (GPT-4o, Claude, Gemini) rencontrent encore un mur. Dans des domaines à enjeux élevés comme la finance ou le droit, nous constatons toujours 30 % d'erreurs factuelles et près de 30 % d'hallucinations. Pourquoi ? Parce qu'un seul modèle est un point de défaillance unique. Il a ses propres biais, lacunes de formation et une tendance à être "confiant mais incorrect."