Pourquoi la transparence compte plus que la précision en IA juridique
L'industrie de l'IA est obsédée par la précision. Pour les fiscalistes, la vérifiabilité est la mesure qui vous protège réellement.
Comment évaluer un outil d'IA juridique : 10 questions qui comptent vraiment
La plupart des cabinets commencent par demander 'quelle est sa précision ?' C'est la question 10 de cette liste. Voici les neuf questions à poser d'abord, et pourquoi elles comptent plus pour le travail fiscal professionnel.
Fine-tuning vs. RAG : deux façons de rendre l'IA intelligente, et pourquoi le choix de votre outil fiscal compte
Le fine-tuning mémorise la loi d'hier. Le RAG consulte celle d'aujourd'hui. Pour les fiscalistes belges, ce choix d'architecture détermine si votre outil d'IA est à jour ou confidemment obsolète.
Qu'est-ce que le scoring de confiance, et pourquoi c'est plus honnête qu'une réponse assurée
Les LLM surestiment leur propre exactitude de 20 à 60%. Le scoring de confiance ne résout pas ce problème : il le rend visible. Pour les fiscalistes, cette visibilité fait la différence entre un outil de recherche et une machine à deviner.
J'ai posé les mêmes questions fiscales belges à ChatGPT et Auryth : voici ce qui s'est passé
Trois questions fiscales, deux outils IA, une leçon claire : pour la recherche professionnelle, la vérifiabilité l'emporte.
Hallucinations de l'IA : pourquoi ChatGPT fabrique des sources (et comment les repérer)
Pourquoi les modèles de langage inventent des références juridiques, ce qui rend le droit fiscal belge vulnérable, et trois défenses qui fonctionnent.