Analyse d'actions par l'IA avec des preuves traçables

Posez une question qui peut être résolue par les preuves

Commencez par une question comme celle de savoir si les variations de marge publiées sont cohérentes avec les facteurs opérationnels communiqués par l'entreprise. Précisez l'émetteur et la date de coupure, rassemblez des documents comparables, calculez les variations et demandez au modèle des explications liées à ces entrées. Définissez la sortie avant la collecte : faits publiés, métriques calculées, facteurs plausibles et questions non résolues. Le relecteur dispose ainsi d'une manière concrète d'évaluer le résultat et vous pouvez déterminer quelle source supplémentaire améliorerait l'analyse au lieu de rassembler une quantité illimitée de documents sur l'entreprise.

Identifiez l'émetteur et la date de coupure de l'information

Utilisez des identifiants stables de l'émetteur ainsi que le ticker propre à la place boursière. Enregistrez le type de titre, la devise de négociation, la devise de reporting et le calendrier fiscal. Le rapport annuel d'un émetteur, le cours local d'une action et un certificat de dépôt américain peuvent décrire des objets liés mais non identiques. Définissez si la question porte sur l'entreprise ou sur un titre précis. La date de coupure est la dernière information autorisée dans la recherche, et pas simplement la fin de la période comptable. Les retraitements ultérieurs doivent être stockés comme de nouvelles versions de preuves au lieu de remplacer silencieusement les entrées antérieures.

Rassemblez un paquet de sources avant de demander une synthèse

Commencez par les informations de l'émetteur, les documents réglementaires pertinents et les supports sous licence. Les soumissions SEC et les interfaces XBRL peuvent aider pour les émetteurs américains, mais ne remplacent ni les sources d'information du marché local ni le contexte du document original. Conservez l'URL de la source, l'horodatage de récupération, le hash du document et le localisateur de section avec chaque élément extrait. Une transcription prouve ce qu'un intervenant a dit ; une cotation de marché prouve un prix à un moment donné ; aucune ne vérifie automatiquement les affirmations de l'autre. Exigez une raison claire pour inclure chaque source dans le paquet.

Calculez d'abord, puis demandez une explication

Calculez les variations et les ratios avec du code ou un tableur audité, en conservant les références aux entrées et les règles de dénominateur. Envoyez ces résultats au modèle avec les passages sources pertinents. Demandez-lui d'expliquer les facteurs plausibles, d'identifier les contradictions et de lister ce qui reste non prouvé. Par exemple, fournissez ensemble les calculs de chiffre d'affaires et de marge avec la note de segment, puis demandez un tableau reliant chaque facteur proposé aux passages qui l'étayent. Choisissez un modèle actuel selon le contexte et le comportement de sortie requis. Gardez l'enregistrement de calcul séparé afin qu'une révision narrative ne puisse pas modifier silencieusement ses entrées.

Utilisez un contrat de rapport structuré

Séparez les faits publiés, les métriques calculées, les interprétations et les inconnues. Chaque interprétation importante doit renvoyer à ses faits justificatifs et reconnaître les alternatives plausibles. Utilisez des collections vides lorsque les preuves sont indisponibles, plutôt que des exemples inventés qui ressemblent à de vrais résultats financiers. L'esquisse de schéma ci-dessous est une conception au niveau de l'application, et non un nouveau format de requête APIsRouter ou une configuration de projet amont. Votre validateur doit rejeter les références de source manquantes et laisser l'artefact en attente jusqu'à la revue humaine du raisonnement.

{
  "issuer_id": "REQUIRED",
  "as_of": "REQUIRED_ISO_TIMESTAMP",
  "question": "REQUIRED_RESEARCH_QUESTION",
  "facts": [],
  "computed_metrics": [],
  "interpretations": [],
  "counterevidence": [],
  "unknowns": [],
  "review_status": "pending"
}

Relisez les affirmations, pas seulement le formatage des citations

Ouvrez le passage cité et vérifiez qu'il étaye la phrase précise. Confirmez que la période, l'unité et l'entreprise correspondent. Demandez ensuite si l'interprétation découle des preuves ou ajoute une hypothèse non déclarée. Un second modèle peut aider à repérer les incohérences, mais il ne constitue pas une corroboration indépendante s'il ne voit que le résumé du premier modèle. Donnez au relecteur le paquet de sources original et une règle de rejet claire. Préservez les désaccords au lieu de fusionner automatiquement des explications concurrentes en un consensus assuré.

Enregistrez les preuves de coût et d'échec à chaque étape

Enregistrez séparément les étapes de collecte, de parsing, de calcul et de modèle afin qu'une extraction de tableau échouée ne force pas le redémarrage de toute la tâche. Suivez les requêtes et les nouvelles tentatives facturables par tâche et identité de modèle, puis rapprochez l'utilisation du contrat tarifaire actuel. Enregistrez l'utilisation non résolue comme inconnue. Si une source est indisponible, renvoyez un état de recherche partiel en identifiant les preuves manquantes. Un rapport long et complet en apparence ne doit pas être traité comme réussi lorsque son affirmation centrale repose sur un document réglementaire omis ou une hypothèse numérique non vérifiée.

Preuves et accès au modèle

Ce guide fournit un workflow appuyé par des sources et une structure de sortie illustrative, et non un cas d'entreprise exécuté. Un cas complet nécessite des entrées autorisées, les versions des sources et du code, l'identité réelle du modèle, les enregistrements d'utilisation et des affirmations relues. GPT-6 Astra existe officiellement, mais le contrôle du catalogue public APIsRouter du 5 septembre 2026 ne le listait pas. Utilisez le catalogue actuel pour sélectionner un modèle dans ce workflow ; l'accès officiel au modèle et la disponibilité d'une passerelle sont distincts.

Questions fréquentes