Pour les développeurs qui créent avec les modèles de langage (LLM), la magie commence à s'estomper.
L'émerveillement provoqué par une réponse brillante et inattendue en quelques secondes a désormais laissé place à la réalité technique : comment créer un produit authentique et rentable sur une base imprévisible ?
Nous constatons que les développeurs sont confrontés aux mêmes frustrations :
La bombe hallucinatoire : une réponse est correcte à 99 %, mais un « fait » inventé corrompt silencieusement votre base de données ou induit un client en erreur.
Le casse-tête du prompt engineering : vous passez des jours à élaborer un prompt parfait, pour finalement voir toute votre chaîne rompue par une simple tournure de phrase d'un utilisateur.
La surprise du format : vous demandez un JSON propre. Vous obtenez un paragraphe convivial avec du JSON enfoui à l'intérieur. Votre gestion des erreurs est désormais plus longue que votre logique de base.
La puissance brute de ces modèles n'est pas remise en question. Cependant, pour toute application sérieuse, en particulier dans le domaine de la fintech, où la précision est une monnaie d'échange, l'espoir n'est pas une stratégie. Le manque de contrôle est rédhibitoire.
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Nous constatons que les développeurs sont confrontés aux mêmes frustrations :
La bombe hallucinatoire : une réponse est correcte à 99 %, mais un « fait » inventé corrompt silencieusement votre base de données ou induit un client en erreur.
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