IA & LLM
L’IA là où elle est utile.
Jamais là où elle décide.
Open BrAIn n’est pas un chatbot de plus. C’est la couche de savoir gouverné sur laquelle des LLM peuvent travailler sans risque. Les modèles proposent, sélectionnent, reformulent ; ils ne certifient ni ne publient rien.
La carte de l’IA
Trois zones, trois couleurs.
Répondre sans modèle
Une réponse sûre ne demande pas de LLM.
Par défaut, répondre à une question n’appelle aucun modèle. Le moteur retrouve dans la version publiée les passages qui contiennent les termes utiles de la question, les cite au caractère près et indique la version servie. Sans preuve, il s’abstient et le dit.
- Résultat reproductible : même question, même version, même réponse
- Aucune donnée envoyée à un tiers
- Coût marginal nul
La recherche est aujourd’hui lexicale : elle ne gère ni les synonymes ni la traduction. La recherche sémantique est en conception.
Quand un modèle intervient
Quatre usages, tous bornés.
Sélectionner un passage
Un modèle, hébergé ou local, choisit dans une source la citation exacte qui étaye un concept. Le modèle hébergé est configuré pour n’utiliser que des routes sans conservation des données (un contrôle de routage, pas une garantie sur chaque hébergeur). Open BrAIn revérifie la citation et les droits, puis crée une proposition non approuvée. Les entrées et sorties sont limitées en taille et en temps, sans réessai automatique.
Livré Qualité à qualifier sur corpus réel
Rédiger une réponse à partir d’extraits
La synthèse côté serveur est désactivée par défaut. Activée, elle n’envoie au fournisseur que la question et les extraits nécessaires. Sans preuve, la réponse est une abstention sans appel payant. Chaque appel est compté avant de partir et n’est jamais relancé à l’insu de l’utilisateur.
Livré Qualité à qualifier sur corpus réel
Votre propre assistant, en MCP
Tout assistant compatible MCP peut se connecter avec ses propres droits et le modèle de son choix ; les actions sensibles exigent un hôte capable de transmettre une confirmation. L’assistant consulte et cite le savoir publié, signale une erreur ou propose une correction. La réponse qu’il déclare avoir montrée peut être conservée dans un reçu, dont chaque référence est vérifiée.
Protocole livré Connexion via l’identité de l’entreprise en qualification
Agents en mission
Un responsable confie à un agent un mandat précis sur une source donnée. La mission a une durée limitée, des lectures comptées et un volume borné. Son résultat est un rapport candidat ; l’agent ne peut ni approuver ni publier.
Livré dans le cœur natif Client modèle externe à qualifier
Garde-fous
Les coûts et les risques sont tenus en laisse.
Compter avant d’appeler
Chaque appel potentiellement facturé est compté avant de partir, même s’il est ensuite interrompu.
Un quota par domaine
Par défaut, 100 réservations par domaine et par jour, partagées entre sélection de passages et synthèse. Au-delà, le service refuse proprement.
Jamais à l’insu
Une même demande ne relance jamais le fournisseur sans que l’utilisateur le sache.
Le secret ne part pas
Open BrAIn n’envoie jamais lui-même un contenu classé secret à un modèle externe, quel que soit le client qui le demande.
Le minimum nécessaire
En synthèse, la question et les extraits utiles ; en sélection, l’extrait de source choisi, borné en taille. Jamais le corpus entier.
Pas de fausse précision
Le niveau de confiance d’un retour inféré par un assistant est une déclaration, pas une probabilité calibrée.
Pourquoi ce choix
Quatre vérités qui fondent la conception.
Une citation exacte ne prouve pas une affirmation. Des références correctes ne garantissent pas que la phrase générée en découle. Chaque reçu indique donc qu’aucune validation sémantique n’a été faite.
Un texte d’agent n’est pas une preuve de réussite. Un agent annonce « proposition créée », jamais « base mise à jour ». Seul l’état relu fait foi.
Un retour n’est pas un ordre. Un pouce bas est un signal sur une réponse. Il ouvre un signalement ; il ne dégrade pas une connaissance à lui seul.
Une session n’est pas une approbation. Être connecté ne transforme pas une proposition préparée par un agent en décision humaine : il faut un acte explicite du responsable.
Résultat : vous pouvez brancher le LLM de votre choix, aujourd’hui et dans cinq ans, sans renégocier la confiance que vous accordez à votre savoir. Le modèle est interchangeable ; la gouvernance ne l’est pas.
Mesurer un assistant
Votre chatbot est-il fiable ? Mesurez-le.
La banque de questions peut aussi évaluer un assistant tiers à partir des réponses qu’il a enregistrées : s’abstient-il quand il le doit, et ses preuves citées sont-elles encore valides ? Chaque indicateur affiche son dénominateur, pour qu’un « 100 % » sur deux questions ne passe pas pour une performance.
Livré Jugement automatique de chaque affirmation en conception
Essais de la synthèse côté serveur, sur données synthétiques : avec un modèle hébergé, 4 cas réussis sur 6 au premier passage, puis 2 sur 2 sur les cas ciblés après ajustement du prompt. Une sortie non conforme a été rejetée par le contrôle. Ces essais ne qualifient pas la qualité sur un corpus d’entreprise.