Un nom présenté comme « le meilleur »
- Pas de critères explicites
- Pas de date de vérification
- Certitude injustifiée
Plateforme pilote en préparation
Une réponse d’IA n’est pas une preuve.
VerifLLM compare les réponses de plusieurs modèles, les confronte à des sources externes datées et rend visibles les corrections comme les incertitudes.
- Sources séparées des opinions
- Historique conservé
- Conclusion révisable
QUESTION ANALYSÉE
« Quel est le meilleur professionnel local ? »
AModèle A
À vérifier
BModèle B
Révisé
CONCLUSION
Critères explicités, sources datées et limites signalées.
Démonstration de méthode — ce panneau ne présente pas un audit réel.
01
Plusieurs modèles peuvent répéter la même erreur. Le consensus ne remplace jamais la preuve.
Méthode
Du résultat brut à une conclusion contrôlable.
Chaque étape reste distincte afin qu’une opinion générée ne soit jamais présentée comme une source indépendante.
- 01
Interroger
La même question est soumise séparément à plusieurs modèles.
- 02
Documenter
Les faits vérifiables sont rapprochés de sources identifiées et datées.
- 03
Confronter
Les contradictions, omissions et affirmations fragiles sont isolées.
- 04
Publier
Une synthèse prudente expose les corrections, les preuves et les limites.
Cas illustratif
« Quel est le meilleur ostéopathe à Biarritz ? »
Cette question n’a pas de réponse absolue. Une réponse fiable doit expliquer ses critères, dater ses informations et distinguer la popularité d’une compétence clinique.
ImportantLes avis en ligne sont un signal de réputation, pas une preuve de qualité médicale.
Une sélection justifiée et nuancée
- Critères et sources visibles
- Informations horodatées
- Incertitudes annoncées
Exemple pédagogique uniquement. Aucun professionnel n’est évalué sur cette page.
Maîtrise des données
Publier les preuves utiles, protéger le savoir-faire.
Public
Les synthèses choisies, les sources autorisées, la date et le niveau de confiance.
Privé
Les données brutes, les paramètres de classement, les historiques complets et les éléments clients.
Réversible
Chaque publication peut être corrigée, retirée ou remplacée lorsqu’une source évolue.
Ouverture progressive
VerifLLM construit une couche de confiance entre recherche web et réponses générées.
La plateforme est actuellement en phase de préparation technique et méthodologique. Les premiers audits publics seront publiés après validation des sources, des droits de réutilisation et du protocole de contrôle humain.