Les systèmes actuels qui vérifient si une IA dit la vérité commettent une erreur fondamentale : ils contrôlent chaque affirmation isolément, comme des vérificateurs de faits pointillistes.
Le problème ? Un mensonge global peut passer inaperçu. Imaginez un contrat où la première phrase dit « 12 mois de durée », la troisième « 24 mois de renouvellement » et la cinquième « paiements trimestriels sur 12 mois ». Chaque phrase s'appuie correctement sur le texte source. Mais ensemble, elles sont contradictoires — impossibles à réaliser simultanément.
Un mensonge global peut passer inaperçu.
Cette faille structurelle existe pour tous les détecteurs actuels : similarité par cosinus, logique naturelle (NLI), ou IA en arbitre. Aucun ne vérifiait la cohérence globale. C'est un défi critique pour les entreprises utilisant la génération augmentée par récupération (RAG) — notamment en France dans les secteurs juridique et financier où l'exactitude est non-négociable.