Aurélien Bardon

Qu’est-ce que Critic ?

Critic est un module interne de relecture et d’auto-évaluation des réponses générées par le LLM (modèle de langage).

Il agit comme une couche d’analyse secondaire, destinée à repérer les erreurs logiques, factuelles ou de formulation dans les sorties produites par le modèle principal.

Il peut fonctionner en arrière-plan ou en boucle fermée (multi-pass), dans des architectures qui mettent en œuvre une logique de vérification ou de self-correction.

Rôle principal de Critic chez OpenAI

• Évaluer la qualité, la cohérence et la pertinence de la réponse générée.
• Identifier des incohérences internes ou des erreurs de raisonnement.
• Corriger ou proposer une reformulation plus exacte ou plus fiable.

Contextes d’utilisation

• Dans les systèmes à plusieurs passes (ex : ReAct, Reflexion, Tree of Thoughts).
• Pour améliorer les performances du modèle dans les environnements sensibles (juridique, médical, etc.).
• Pour entraîner ou affiner un modèle sur la base de ses propres réponses et erreurs passées.

Fonctionnement technique

• Critic est souvent lui-même un LLM ou un sous-modèle spécialisé dans la relecture.
• Il reçoit en entrée :

• Le prompt original
• La réponse produite par le modèle principal

Il analyse le contenu selon plusieurs dimensions :

• Exactitude factuelle
• Logique du raisonnement
• Clarté de l’argumentation
• Alignement avec les politiques d’usage

Il peut renvoyer :

• Un score de confiance
• Un commentaire critique
• Une version corrigée ou suggérée

Interactions avec les autres modules

• Avec Labrador : Labrador suit le fil logique dans le temps ; Critic évalue un point précis de manière critique.
• Avec Fortis : Critic peut aider à détecter une faille argumentative sur un sujet sensible encadré par Fortis.
• Avec Observer : Les critiques ou corrections de Critic peuvent être journalisées pour analyse ultérieure.

Exemple de chaîne avec Critic

• L’utilisateur envoie une question complexe.
• Le LLM produit une réponse initiale.
• Critic relit cette réponse et détecte une contradiction ou une approximation.
• Une nouvelle réponse est générée avec la correction appliquée.
• La version corrigée est finalement affichée à l’utilisateur.

Objectifs finaux de Critic

• Améliorer la qualité des réponses produites par le LLM.
• Réduire les erreurs logiques ou factuelles dans des cas critiques.
• Préparer les bases d’une IA capable d’auto-correction intelligente.

Récapitulatif des modules OpenAI

Aurélien Bardon
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