Technologie

Un savoir qui continue d’évoluer

Le savoir n’est pas un état statique. La plupart des systèmes d’IA le traitent comme un tiroir : une fois rangé, il resterait toujours aussi juste. Ce n’est pas ainsi que fonctionne le savoir dans une organisation. Il se construit, se confirme, se contredit et change.

AVSM signifie Evolutionary Artifact Vector Synthesis Model. En bref : une infrastructure pour l’évolution de la compréhension.

L’idée derrière AVSM

Ce qui compte

Quatre distinctions qui font la différence

Le stockage n’est pas la confiance.

Une entrée enregistrée n’est pas automatiquement fiable. AVSM distingue ce qui existe de ce qui a été vérifié, remis en question et délimité.

La recherche n’est pas la gouvernance.

Trouver un document est une étape. Il faut aussi savoir qui l’a vérifié, ce qui prévaut en cas de contradiction et pourquoi il devrait être pertinent maintenant.

Un document n’est pas encore une mémoire.

La mémoire comprend son histoire : comment une affirmation a gagné ou perdu de la confiance et quand son périmètre a changé.

L’absence de source n’est pas une preuve.

Si la recherche ne trouve rien, cela ne signifie pas que rien n’existe.

L’architecture

Six couches

Voici comment le système est structuré. Les couches séparent l’interprétation, la vérification, la décision et l’exécution — car la probabilité linguistique seule ne confère ni vérité ni autorité.

AVSMMaintient ensemble le contexte et le temps : affirmations, décisions et relations.En service
Chef d’orchestreAssocie à chaque question les modèles, outils et sources appropriés.En service
GouvernanceVérifie la provenance, les autorisations, le risque et la validation avant toute action.Partiellement en service
Meaning EngineTraduit le langage, les documents et les événements dans cette forme.En construction
ZMLUne notation du sens lisible par machine et versionnée — afin que le sens soit vérifiable au lieu de rester uniquement dans le texte.Objectif
EuroLLM-ZoiSysLa base linguistique européenne pour raisonner et formuler.Objectif

Où nous en sommes

Ce qui existe aujourd’hui. Ce qui vient ensuite.

Celui qui ne peut pas répondre à la question « Comment le savez-vous ? » a peut-être construit un moteur de recherche — mais pas encore un système de connaissances traçable. C’est pourquoi nous distinguons clairement ce qui fonctionne déjà aujourd’hui de ce que nous développons ensuite.

Disponible aujourd’hui

  • Séparation des tenants, démontrée en fonctionnement
  • Mémoire avec provenance pour chaque entrée
  • Authentification, appartenances et rôles
  • Connaissances par tenant, reliées à Google Drive et à d’autres stockages
  • L’assistant Hale comme point d’accès

Ensuite

  • Rôles et droits librement configurables au lieu de règles codées en dur
  • Espaces au sein d’un tenant
  • Un kit pour créer ses propres assistants
  • Une interface d’administration étendue