Que se passe-t-il si iDBQuery se trompe sur une question ?

Aucune IA n'est parfaite, et iDBQuery est conçu de telle sorte que, lorsqu'il interprète mal une question, vous puissiez le détecter et le corriger plutôt que d'être induit en erreur.

• C'est visible quand cela se produit. La réponse s'accompagne du SQL exécuté et de citations vers les lignes sources, de sorte qu'une mauvaise interprétation se manifeste par un filtre, une jointure ou une plage de dates erronés — et non par un chiffre plausible mais introuvable.
• Il demande en cas de doute. Pour les questions ambiguës, iDBQuery clarifie ou énonce ses hypothèses plutôt que de deviner en silence.
• Il s'autocontrôle. L'agent Analyste revoit ses propres étapes avant de présenter une conclusion.
• Vous le guidez. Reformulez, ajoutez une précision (« par exercice fiscal, pas par année civile »), ou faites ajuster le SQL généré par un utilisateur technique, et il rectifie le tir.

Par exemple, si vous demandez « les ventes du mois dernier » en pensant au mois fiscal, la citation révélera qu'il a utilisé les dates du calendrier — vous le repérez aussitôt et précisez. À comparer avec un agent conversationnel qui énonce un chiffre erroné sans aucun moyen de le tracer. L'idée n'est pas qu'iDBQuery n'interprète jamais mal une question ; c'est que les erreurs sont transparentes, corrigeables et parviennent rarement jusqu'à une décision sans être remarquées. La transparence est le filet de sécurité.