Tu sais ce qui est le plus effrayant ? Ce n’est pas que l’IA ne comprenne pas, mais qu’elle puisse utiliser un ton de certitude à 100 % pour faire passer des choses qui n’existent pas comme si elles étaient réelles. Aujourd’hui, les agents IA alimentés par de grands modèles de langage commencent à s’aventurer dans la finance et la gestion d’actifs, et ce problème de "hallucination" ne se limite plus à un simple logiciel de chat — il peut directement engloutir ton argent.

Les oracles traditionnels se contentent de vérifier la provenance des données, mais la nouvelle génération d’oracles va plus loin. Ils doivent valider la logique même du contenu. Par exemple, si un agent IA doit analyser un rapport d’évaluation immobilière, le nouvel oracle ne se contente pas de faire confiance à la sortie d’un seul modèle. Il compare les données clés extraites par l’IA — comme la valeur immobilière, la date d’audit — avec des bases de données publiques et des prix historiques.

Imagine, l’IA dit qu’un bien immobilier vaut 5 milliards, mais que les données historiques et les prix alentours montrent qu’il ne vaut en réalité que 500 000 ? Le réseau d’oracles en sera immédiatement alerté, et rejettera directement ce résultat.

Ce mécanisme de consensus multi-modèles combiné à la confrontation avec des données externes draine une "vérification de réalité" dans le système. Il oblige l’IA à passer par une validation via un réseau de nœuds avant chaque décision. Ainsi, la prise de décision financière devient plus sécurisée.