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Cet article explique comment les données d’entraînement et les critères de « satisfaction » poussent les modèles d’intelligence artificielle à produire des images de nourriture lisses et symétriques, dépourvues de détails réalistes. Le problème ne concerne pas uniquement les restaurants : il révèle des risques plus larges liés à la convergence des résultats des modèles et à l’érosion de la confiance dans les contenus visuels.