Comment iDBQuery traite-t-il une question ambiguë ?

iDBQuery ne devine pas en silence lorsqu'une question est floue ; il rend son interprétation visible pour que vous puissiez la corriger en une étape : - Si la question est réellement ambiguë, il pose une question de clarification, par exemple de quel « chiffre d'affaires » vous parlez (facturé, comptabilisé, encaissé) ou de quelle plage de dates. - S'il peut raisonnablement poursuivre, il énonce l'hypothèse retenue et affiche le SQL qu'il a rédigé, de sorte que l'interprétation soit là, prête à être vérifiée.

Un exemple concret : vous demandez « montre-moi les meilleurs clients ». iDBQuery peut répondre selon les dépenses totales de cette année tout en précisant « classés par chiffre d'affaires total en 2026 ; dites-le si vous pensiez au nombre de commandes ou à une autre période », et vous affinez d'une relance en une ligne.

Le facteur différenciant, c'est que l'ambiguïté remonte à la surface au lieu de se cacher. Un simple outil de texte-vers-SQL renvoie souvent un chiffre assuré mais faux parce qu'il a choisi une colonne en catimini ; iDBQuery ancre la requête dans votre schéma réel et sa couche sémantique, montre son raisonnement et source le résultat, si bien qu'une mauvaise interprétation est évidente et peu coûteuse à corriger. Comme l'outil est conversationnel, corriger une hypothèse tient au message suivant, « non, utilise le chiffre d'affaires comptabilisé et le trimestre dernier », plutôt qu'à la réécriture d'une requête. Résultat : moins de réponses fausses mais assurées, et davantage de réponses auxquelles vous pouvez vous fier.