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Le goulot d'étranglement actuel de l'intelligence artificielle n'est pas le calcul, mais la fiabilité. Pour les constructeurs et les investisseurs, le « problème de l'hallucination » est resté une ombre insoluble sur la mise à l'échelle des grands modèles de langage (LLM). Les tests de référence conventionnels (MMLU, HumanEval) mesurent la récupération de connaissances statiques ou une logique étroite, mais ne parviennent pas à prédire la rupture du raisonnement dans des environnements à haute entropie et à étapes multiples.
