Il y a une erreur de catégorie dans de nombreux systèmes LLM : récupérer des documents, les mettre en contexte, et appeler la réponse « fondée ». La récupération donne accès à des candidats pour des preuves, mais elle ne prouve pas qu'un passage récupéré soutient une affirmation. Un passage peut être obsolète, incomplet, thématiquement similaire mais non impliquant, conflictuel, non fiable, ou injecté malveillamment. Le document original sur le RAG a identifié la provenance comme un problème ouvert.

L'objectif post-RAG doit être un système narratif fondé sur des preuves où chaque proposition matérielle reçoit un support inspectable, chaque décision commerciale est traçable, et l'incertitude a une représentation de première classe. Optimiser le système de preuves crée un artefact qu'un développeur peut inspecter. La nouvelle unité de contrôle est l'affirmation atomique, pas les documents. Un registre d'affirmations liste toutes les affirmations atomiques avec preuves et contrôles : un claim_id stable, texte d'affirmation avec étendue exacte, étendues de preuves verbatim, source canonique avec hash de contenu, contexte de récupération, et une décision de support (directement soutenu, synthèse permise, preuves insuffisantes, preuves conflictuelles, non soutenu).

La porte de publication non négociable : une affirmation matérielle sans support acceptable est une demande de réviser, s'abstenir, étiqueter comme inférence, ou escalader. Cela force une décision produit entre fluidité non soutenue et incertitude visible.

Entités clés : Entreprises : Towards Data Science