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Ancrage (IA)
L'ancrage en IA consiste à baser les réponses sur des sources externes vérifiables plutôt que sur la seule connaissance interne du modèle, principalement via le RAG.
Dans les services financiers
L'ancrage est essentiel pour l'IA financière réglementée en Europe. Chaque affirmation doit pouvoir être tracée jusqu'à un document source pour répondre aux exigences des régulateurs.
Exemple concret
Un gestionnaire de portefeuille utilise un système d'IA ancré qui cite les pages spécifiques du 10-K pour chaque donnée financière, avec des sources vérifiables.
Pourquoi c'est important en Finance
L'ancrage rend l'IA suffisamment fiable pour la finance réglementée.
Termes associés
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Questions fréquentes
Qu'est-ce que l'ancrage en IA financière ?
Pratique de baser les réponses sur des sources vérifiables.
Comment prévient-il les hallucinations ?
En exigeant des citations de sources spécifiques.
Comment est-il implémenté ?
Via les systèmes RAG avec Ragas et TruLens.