Il existe une différence cruciale dans la façon dont les méthodes de recherche IA gèrent la fiabilité de l'information. Les modèles standard ont tendance à générer du contenu académique fabriqué — une limitation bien connue. Les approches de recherche approfondie ont fait des progrès pour y remédier, mais la véritable avancée consiste à ancrer les requêtes de données directement à des articles académiques vérifiés, en intégrant des MCP et des plugins qui ne puisent leurs sources qu'à partir de matériaux universitaires, puis en effectuant la synthèse uniquement à partir de ces sources sélectionnées. Cette méthodologie élimine le problème d'hallucination à sa racine en établissant une base de sources vérifiables avant toute synthèse.