Tout sur Financial Statements

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MultiHiertt : Évaluation du raisonnement numérique sur des tableaux financiers multi-hiérarchiques

MultiHiertt (ACL 2022) présente 10 440 paires de questions-réponses issues de rapports financiers réels comprenant en moyenne 3,89 tableaux hiérarchiques chacun ; les modèles de pointe obtiennent un score F1 de 38 % contre 87 % pour les humains, avec une pénalité de 15 points pour les questions multi-tableaux — quantifiant l'écart de récupération que l'IA financière doit combler.

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FinanceBench : Pourquoi le RAG avec base de données vectorielle échoue sur les documents financiers réels

FinanceBench évalue 16 configurations d'IA par rapport à 10 231 questions issues de dépôts réels de la SEC ; le RAG avec base de données vectorielle partagée ne répond correctement que dans 19 % des cas, et même GPT-4-Turbo avec le passage oracle n'atteint que 85 % de précision — montrant que le raisonnement numérique, et non la récupération, est la contrainte limitante pour l'IA financière en entreprise.

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Benchmark FinMaster : Pourquoi les LLM obtiennent 96 % en littératie financière mais seulement 3 % en génération d'états financiers

FinMaster (arXiv:2505.13533) évalue o3-mini, Claude 3.7 Sonnet et DeepSeek-V3 sur 183 tâches financières — révélant que les modèles atteignent 96 % en littératie financière mais s'effondrent à 3 % pour la génération d'états financiers, avec une perte de 21 points de précision due à la propagation d'erreurs dans les tâches de conseil multi-étapes.