Les grandes entreprises technologiques reconnaissent enfin ce que beaucoup soupçonnaient : leurs systèmes d'IA ont du mal à garantir la précision à grande échelle. Un moteur de recherche de premier plan assemble désormais une équipe dédiée pour traiter les problèmes d'hallucination de l'IA après plusieurs échecs de résultats de recherche qui ont été rendus publics. Cette démarche témoigne d'une pression croissante pour maintenir la crédibilité alors que les réponses alimentées par l'IA deviennent plus présentes dans les requêtes quotidiennes. Elle soulève une question cruciale : si même les plus grands acteurs ont du mal à assurer la fiabilité de l'IA, qu'est-ce que cela signifie pour la précision dans l'ensemble de l'écosystème technologique ? L'investissement dans des équipes de contrôle qualité laisse entendre à quel point il reste difficile de maintenir l'IA générative ancrée dans des informations factuelles.