Un cas de fraude par hypertrucage à 25 millions de dollars met en avant la priorité des risques sociotechniques sur les erreurs de modèle. En parallèle, les utilisateurs restructurent l'art de questionner, testent des architectures multi‑agents et exigent des outils de vérification en temps réel assortis d'une gouvernance et de métriques publiques. Ces signaux orientent l'automatisation vers des cas concrets et posent les bases d'une fiabilité opérationnelle.
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