iDBQuery peut-il se tromper, et comment évite-t-il d'inventer des choses ?

Une réponse honnête : aucune IA n'est infaillible, et iDBQuery peut à l'occasion mal interpréter une question vaguement formulée ou un schéma réellement ambigu. Ce qu'il est conçu pour *ne pas* faire, c'est halluciner des chiffres — et cette conception est tout l'enjeu.

Voici pourquoi iDBQuery évite d'inventer :

• Il calcule, il ne devine pas. Pour une question quantitative, iDBQuery rédige un véritable SQL et l'exécute sur vos données en direct. Un chiffre comme « chiffre d'affaires total » est calculé à partir de vos lignes, non improvisé à partir de quelque chose qui semble plausible.
• Il montre son travail. Vous pouvez voir la requête qu'il a exécutée, de sorte que le raisonnement est inspectable plutôt que caché.
• Chaque chiffre est cité. Chaque valeur remonte jusqu'aux lignes sources exactes dont elle provient, de sorte que vous pouvez cliquer et la confirmer au lieu de la prendre pour argent comptant.
• Il s'ancre dans vos données. Il comprend votre schéma par introspection et par une couche sémantique, de sorte que les réponses sont ancrées dans ce qui existe réellement.
• Il peut dire qu'il ne sait pas. Lorsque les données ne peuvent pas étayer une réponse, l'objectif est de le signaler plutôt que d'en inventer une.

Le bon modèle mental n'est donc pas « un agent conversationnel qui pourrait se tromper avec assurance ». C'est un outil qui effectue le travail analytique de façon transparente et vous remet les justificatifs. Si une réponse paraît un jour incorrecte — généralement parce que la question était ambiguë — les citations vous laissent repérer précisément où l'interprétation a divergé et reformuler, ce qui est bien plus sûr qu'un chiffre de boîte noire que vous ne pouvez pas vérifier.