Questions fréquentes
Les bonnes questions,
des réponses directes.
Ce que demandent le plus souvent les directions métier, les juristes, les équipes informatiques et les curieux. Et, plus bas, le vocabulaire d’Open BrAIn en une page.
Open BrAIn remplace-t-il notre assistant conversationnel ?
Non. Open BrAIn fournit le savoir gouverné ; votre assistant s’y branche. Tout assistant compatible MCP peut s’y connecter avec ses propres droits et le modèle de son choix ; il cite alors le savoir publié au lieu de l’inventer. La console d’Open BrAIn suffit aussi pour interroger, examiner et décider.
Nos documents partent-ils chez un fournisseur de modèle ?
Pas par défaut : répondre à une question n’appelle aucun modèle. Les fonctions qui en utilisent un (sélection de passages, rédaction à partir d’extraits) sont optionnelles. Elles passent par un fournisseur hébergé ou par un modèle local. Le fournisseur hébergé est configuré pour n’utiliser que des routes sans conservation des données (un contrôle de routage, pas une garantie sur chaque hébergeur). Elles n’envoient qu’un extrait borné, jamais le corpus entier, et Open BrAIn n’envoie jamais lui-même un contenu classé secret.
Comment Open BrAIn évite-t-il les hallucinations ?
En ne générant rien par défaut. Les réponses sont des passages exacts, avec leur source et leur version ; sans preuve, le système s’abstient. Quand un modèle rédige, chaque référence citée est vérifiée. En revanche, nous ne prétendons pas vérifier automatiquement que chaque phrase générée découle de ses références : le reçu de la réponse le dit explicitement.
Un agent peut-il modifier notre base de connaissances ?
Il peut proposer, jamais approuver ni publier. Une mission d’agent a un mandat précis, une durée limitée et des lectures comptées, et elle produit un rapport candidat. Faire entrer une connaissance dans le savoir de référence exige une décision humaine.
Que se passe-t-il quand un document est mis à jour ?
Les connaissances décidées sur l’ancienne version passent « à revoir ». Selon la politique du domaine, elles restent servies avec un avertissement visible ou elles sont retenues jusqu’à leur revue. Les gestionnaires reçoivent une tâche, sans que le contenu soit divulgué à qui n’a pas le droit de le lire.
Comment protéger un savoir-faire confidentiel ?
En le classant « secret ». Il n’est alors servi qu’aux applications déclarées internes, Open BrAIn ne l’envoie jamais lui-même à un modèle externe, et ses livraisons par les principales opérations sont journalisées : qui, quand, par quel client, quelle source. Ce journal aide à documenter les mesures de protection du secret des affaires. Il ne remplace pas un conseil juridique.
Peut-on revenir sur une erreur publiée ?
Oui, par compensation : un nouveau changement annule l’effet du précédent, après revue et publication. Rien n’est effacé, et l’historique permet de reconstruire l’état à l’identique.
Peut-on l’héberger nous-mêmes ?
Toutes les briques sont auto-hébergeables (PostgreSQL, le moteur de graphe, les services Python et Rust), et un modèle local peut remplacer le fournisseur hébergé. Open BrAIn n’a pas encore été déployé en production : l’exploitation (haute disponibilité, objectifs de reprise) reste à qualifier.
Jusqu’à quelle taille ?
La première étape vise 10 000 concepts par domaine. Un domaine synthétique de 10 000 concepts et 100 000 relations est publié et navigable, mais l’étape n’est pas encore qualifiée : la première vue à froid et la mémoire du moteur de graphe restent à optimiser. Voir Preuves.
Le biomimétisme, ce n’est pas du marketing ?
C’est une grille de lecture, traitée avec la même rigueur que le reste. Nos mécanismes de gouvernance livrés s’en inspirent : décision, épisodes, péremption, confidentialité, correction, métacognition. Les mécanismes biomimétiques proprement dits (mémoire active, renforcement, archivage, sommeil et consolidation) ne sont pas construits : ils sont marqués « En conception ». Voir Le vivant.
Et le raisonnement de conception C-K ?
La théorie C-K distingue l’espace des concepts, ces idées encore indécidables, de celui des connaissances établies. Elle est au programme pour capitaliser l’innovation, mais elle est en conception : une proposition de conception est rédigée, rien n’est encore construit.
Est-ce disponible ?
Open BrAIn est en développement actif et son modèle de diffusion n’est pas encore arrêté. Cette documentation décrit ce qui existe aujourd’hui, avec ses limites, pour que chacun puisse juger sur pièces.
Glossaire
Le vocabulaire d’Open BrAIn.
| Terme | Définition |
|---|---|
| Domaine | Un périmètre de savoir (un métier, une gamme, un projet) avec ses membres, ses rôles et ses versions. Une organisation peut en avoir plusieurs, isolés les uns des autres. |
| Source | Un document ou un texte versé dans le domaine, conservé tel quel, avec ses lecteurs autorisés et sa classe de confidentialité. |
| Concept | Une unité de savoir publiée, dont le contenu est fait d’extraits exacts de ses sources. |
| Relation | Un lien typé entre deux concepts. |
| Proposition | Un changement explicite du savoir (ajouter, corriger, relier, retirer), en attente de décision. |
| Décision humaine | L’approbation ou la publication décidée par un responsable, valable pour ce qu’il a examiné, impossible à produire par un modèle. |
| Publication | Le passage d’un changement accepté dans le savoir servi, qui crée une nouvelle version. |
| Version | Un état numéroté et figé du savoir publié. Chaque réponse indique la version servie. |
| Abstention | La réponse honnête quand le savoir publié ne contient pas de preuve suffisante. |
| Épisode | La trace personnelle d’une question et de la réponse servie, avec sa version. |
| Reçu de réponse | L’enregistrement immuable de la réponse qu’un assistant déclare avoir montrée, dont les références sont vérifiées. |
| Signal | Un retour sur une réponse, qui garde sa provenance. |
| Signalement | Un problème ouvert à partir d’un retour négatif, traité par un humain jusqu’à sa résolution. |
| Compensation | Une correction par un nouveau changement, qui annule l’effet d’un précédent sans effacer l’historique. |
| Savoir ancré | Une connaissance qui garde la trace des versions de sources sur lesquelles elle a été décidée, et qui passe « à revoir » quand elles changent. |
| Date de revue | Une échéance portée par une source, au-delà de laquelle les connaissances décidées sur elle ne sont plus présumées valides. |
| Classe de confidentialité | Public, interne ou secret : elle détermine qui peut recevoir une source et par quel client. |
| Client interne | Une application déclarée par le responsable comme autorisée à recevoir le secret. |
| Journal des lectures du secret | La liste des livraisons de contenu secret par les principales opérations (qui, quand, quel client, quelle source), sans le texte. |
| Banque de questions | Des questions de référence, avec la réponse ou l’abstention attendue, qui servent à mesurer le domaine. |
| Campagne | Une exécution de la banque de questions, qui mesure réussites, abstentions, fidélité des preuves, validité et régressions. |
| MCP | Model Context Protocol : le protocole ouvert par lequel un assistant ou un agent utilise les opérations d’Open BrAIn. |
| Mission d’agent | Un mandat borné confié à un agent sur une source, dont le résultat est un rapport candidat. |
| BrainMap | La carte du savoir publié, explorable par territoires, voisinages et concepts. |
| Chronique | Le journal des changements du savoir, synchronisé avec la carte et relié aux sources. |