Chez Ai2iA, nous ne mesurons pas “la qualité du modèle”, mais la stabilité des trajectoires cognitives dans un environnement réel.
Dans un système LLM en interaction longue, la relation entre :
est systémique.
L’historique ne s’additionne pas de façon stable : il reconfigure l’espace latent.
Les systèmes d’IA doivent être évalués au niveau systémique : nous proposons un protocole d’audit expérimental qui mesure les dynamiques émergentes issues de l’orchestration, des prompts et de la mémoire de session, afin d’identifier et de stabiliser les dérives dialogiques et autres risques opérationnels.
Si il est légitime de favoriser la conformité, la prévisibilité et la réduction du risque juridique, maximiser le contrôle rend le LLM stérile en supprimant ses
capacités exploratoires et sa pertinence.
Le risque de la performance est de transformer un système dynamique en automate. La sécurité ne vient pas du lissage, mais de la compréhension et du contrôle des attracteurs.
L’in‑context learning (ICL) décrit la capacité d’un modèle à s’adapter temporairement aux exemples et instructions fournis dans le prompt, sans modifier ses paramètres : il exploite le contexte pour produire des réponses adaptées.
Prendre en compte la structure complète d’une session (historique des échanges, rôles, règles et contraintes explicites) permet de créer un écosystème interactif et plus stable : cela réduit les dérives locales du modèle et rend les comportements plus prévisibles.
la reproductibilité se restaure par des protocoles expérimentaux rigoureux : scénarios, seeds, métriques de trajectoire et enregistrements de session.
Nos protocoles expérimentaux favorisent une stabilisation ciblée des régimes de sortie : ils détectent et atténuent les attracteurs cognitifs indésirables (p. ex. sycophantie, biais dialogiques) sans supprimer la variabilité exploratoire nécessaire à la valeur cognitive du système, transformant ainsi une réponse visant à satisfaire l’utilisateur en une réponse visant à informer correctement l’utilisateur.
Ai2iA se concentre sur une analyse empirique et bottom-up, en s'intéressant aux comportements réels des modèles plutôt qu'à leur structure statique. Cela nous permet d'aborder les problèmes de manière innovante.
