La Crise de l'Opacité
Les LLMs (Large Language Models) actuels agissent comme des "boîtes noires". Ils génèrent des réponses fluides mais souvent hallucinées, sans traçabilité des sources. Dans un contexte de désinformation massive, cette opacité engendre une crise de responsabilité (accountability).
Comparaison des Paradigmes
Basé sur les critères d'évaluation : Transparence, Précision, Coût.
L'Architecture Hybride Neuro-Symbolique
SysCRED combine la rigueur des règles logiques (Symbolique) avec la puissance d'analyse sémantique des réseaux de neurones (Connexionniste).
Analyse Quantitative
Pondération du Score Final
Le score de crédibilité final n'est pas arbitraire. Il résulte d'une fusion pondérée entre la validation ontologique déterministe et l'analyse E-E-A-T probabiliste.
Performance sur dataset LIAR
Comparaison des métriques de classification (Précision, Rappel, F1) obtenues lors des tests automatisés (`run_benchmark.py`).
Le GraphRAG
Pour rendre l'IA "responsable", l'utilisateur doit voir le raisonnement. SysCRED projette le texte dans un espace vectoriel sémantique et extrait les relations sous forme de graphe.