Références identifiables
Associer les affirmations documentaires à des références consultables, sans inventer de sources.
Les applications envisagées s’appuient sur un cadre de sélection documentaire, de contrôle des résultats et d’explication des incertitudes. Cette page décrit des principes de conception, non une certification scientifique obtenue.
Une IA générative peut produire un texte cohérent sans que les informations soient exactes. Notre démarche consiste à privilégier une recherche documentaire ciblée, avec des références identifiables et la possibilité de vérifier les affirmations importantes.
Selon le sujet, on peut étudier des publications scientifiques évaluées par les pairs, des textes d’organismes vétérinaires reconnus, des recommandations professionnelles et des données réglementaires. Les pages commerciales et témoignages doivent être identifiés comme tels.
Associer les affirmations documentaires à des références consultables, sans inventer de sources.
Distinguer une valeur d’étiquette, une interprétation, une recommandation publique et une hypothèse.
Indiquer les données absentes, les limites d’extrapolation et les cas nécessitant un professionnel.
Une grille comparative ne peut être considérée comme pertinente du seul fait qu’elle produit un chiffre. Il faut définir le périmètre des produits évalués, les variables admissibles, les règles de pondération, les données manquantes et les scénarios où aucune note ne devrait être affichée.
La qualité nutritionnelle ne peut pas se résumer systématiquement à une liste d’ingrédients. Les besoins varient selon l’espèce, le stade de vie, l’état physiologique et parfois la situation médicale. Aucune notation scientifique validée n’est revendiquée par cette présentation.
IA appliquée à la nutrition, analyse documentaire, automatisation ou développement de logiciel : définissons ensemble un périmètre adapté.