4.1. Limites de généralisation et arbitrages calculatoires en pratique
L'analyse croisée des architectures de détection révèle une tension fondamentale entre le coût computationnel des inférences et la rigueur diagnostique nécessaire en médecine. Si les approches modulaires fondées sur l'extraction de preuves textuelles permettent d'identifier et de corriger les divergences factuelles sans recourir à des vérifications multi-modèles lourdes (A Lightweight Retrieval-Grounded Framework for Hallucination Detection and Correction in Large Language Models, 2026), elles peinent à neutraliser le paradoxe de la surconfiance. Ce phénomène, où le modèle formule des assertions erronées avec un degré d'assurance élevé, exige l'intégration de mécanismes d'abstention graduée et d'évaluation de la fiabilité pour réguler les sorties cliniques (A Trust-Aware Framework for Hallucination Detection and Accuracy Paradox Analysis in Large Language Models, 2026). Néanmoins, ces dispositifs de vérification demeurent tributaires de corpus documentaires préalables et peinent à anticiper les requêtes distractives complexes. À cet égard, l'introduction de protocoles de tests contradictoires, à l'instar du cycle PIEE, offre une méthodologie structurée pour éprouver la robustesse éthique et clinique des modèles face à des invites adverses (The PIEE Cycle: A Structured Framework for Red Teaming Large Language Models in Clinical Decision-Making, 2025). Toutefois, une limitation majeure de ces cadres évaluatifs réside dans leur caractère encore conceptuel et leur validation empirique incomplète au sein de multiples spécialités médicales. Le manque de standardisation méthodologique entre la vérification en temps réel et les protocoles de sécurité contradictoire constitue ainsi une lacune critique pour le déploiement sécurisé en santé.