Qualité des citations
Votre IA montre exactement de quel document vient chaque affirmation — et le dit honnêtement quand une affirmation n'a pas de source — pour que les gens puissent vérifier son travail au lieu de simplement lui faire confiance.
Pensez à une bibliothécaire qui contre-vérifie la dissertation d'un étudiant. Chaque affirmation reçoit une note : ce fait vient de telle page de tel livre. Et quand une affirmation n'a aucun livre derrière elle, la bibliothécaire la signale au lieu de laisser passer. Nous faisons passer les réponses de l'IA devant cette bibliothécaire.
Le problème, en mots simples
Votre IA écrit un paragraphe confiant, fluide. Ça sonne juste. Est-ce que ça l'est ? Il y a peut-être un lien de source au bas — mais cette source dit-elle vraiment ce que le paragraphe dit ? Une réponse qui cite le mauvais document est pire qu'une réponse qui admet ne pas savoir, parce qu'elle a l'air fiable tout en étant fausse. C'est le fameux problème de l'hallucination : un texte lisse avec rien derrière. Et sans fil conducteur entre chaque affirmation et sa source, personne ne peut vérifier une seule phrase sans refaire toute la recherche soi-même.
Ce que nous mettons en place
Trois couches. D'abord, le retrieval remet au modèle des passages qui portent des identifiants stables — chaque bout de texte a une étiquette permanente, comme un numéro de page qui ne change jamais, pour qu'on puisse toujours y revenir. Ensuite, le modèle a pour consigne d'attacher chaque affirmation factuelle de sa réponse à l'un de ces passages. Enfin, un vérificateur — parfois de simples règles, parfois un autre modèle qui joue le rôle de contrôleur — relit derrière l'IA : le passage cité appuie-t-il vraiment l'affirmation ? Les affirmations sans appui sont signalées au lieu d'être livrées. Et chaque échec attrapé par le vérificateur sert à améliorer la consigne ou le retrieval, pour que la même erreur devienne plus rare.
Comment ça fonctionne, étape par étape
- Les sources portent des étiquettes permanentes
Chaque passage récupéré a un identifiant stable : une citation pointe toujours vers quelque chose de réel et retrouvable.
- Chaque affirmation pointe un passage
Le modèle doit attacher chaque énoncé factuel à sa source — il montre son travail, phrase par phrase.
- Un vérificateur relit derrière l'IA
Affirmation par affirmation, il vérifie que le passage cité dit vraiment ce que la réponse prétend qu'il dit.
- Pas de source ? L'affirmation est signalée
Un énoncé sans appui est marqué comme tel — pas déguisé en fait solide.
- Les échecs améliorent le système
Ce que le vérificateur attrape sert à corriger la consigne et le retrieval, pour que le taux d'affirmations sans source descende.
Ce qui change pour vous
Avant : la confiance était tout ou rien — le lecteur croyait la réponse, ou refaisait la recherche de zéro. Après : chaque affirmation se vérifie en un clic, et le taux d'affirmations sans source devient un chiffre que votre équipe suit et fait baisser. Les hallucinations cessent d'être invisibles : elles apparaissent comme des drapeaux qu'on peut compter. Ce qu'il ne fera pas : il ne peut pas rendre juste une source fautive. Si vos documents contiennent une erreur, l'IA la citera fidèlement — les citations prouvent d'où vient une réponse, pas que l'origine elle-même est exacte.