On a longtemps cru que rendre une intelligence artificielle transparente dégradait sa précision. Une étude de juillet 2026 renverse ce dogme en affirmant qu'un modèle forcé à argumenter et à confronter plusieurs explications surpasse les architectures spécialisées. Découvrez comment le paradigme Rashomon transforme l'explicabilité de contrainte légale en levier de performance.