Aurélien Bardon

Qu’est-ce que Labrador ?

Labrador est un composant interne utilisé dans l’infrastructure des modèles d’IA comme ChatGPT. Contrairement à des modules générateurs ou classifieurs, Labrador agit comme un traqueur de contexte et de cohérence.

Il est conçu pour surveiller, analyser et améliorer la fidélité contextuelle des réponses générées par le LLM, en temps réel ou en post-traitement.

Rôle principal de Labrador

1. Analyser la continuité logique entre plusieurs échanges dans une même conversation.
2. Identifier les écarts ou contradictions internes dans les réponses de l’IA.
3. Aider à la gestion des sessions longues pour maintenir un alignement de contexte.

Quand Labrador est-il utilisé ?

Labrador est particulièrement actif dans les contextes où la mémoire de conversation est cruciale ou lorsqu’une*vérification de cohérence est nécessaire.

1. Conversations avec historique complexe ou techniques.
2. Sessions longues avec plusieurs topics ou sujets imbriqués.
3. Requêtes où des données précédentes doivent être réutilisées sans confusion.

Fonctionnement interne de Labrador

1. Observe les séquences d’échange (prompt → réponse → prompt suivant…).
2. Identifie des entités, des références, des faits ou des positions prises par l’IA.
3. Calcule un score de cohérence entre chaque nouvelle réponse et le contexte accumulé.
4. Si incohérence détectée :

• Peut suggérer au moteur une reformulation plus fidèle.
• Peut injecter une mise en garde (« vous m’avez dit que… »).
• Peut bloquer ou annoter la réponse pour révision postérieure.

Relation entre Labrador et les autres modules

1. Avec le LLM : Labrador n’est pas un générateur mais un assistant de contrôle contextuel. Il agit en parallèle du modèle.
2. Avec Fortis : Fortis gère les règles de sûreté, Labrador veille à la cohérence logique et factuelle dans la continuité.
3. Avec la mémoire : Labrador interagit avec les mécanismes de mémoire pour assurer une exploitation correcte du passé.

Cas d’usage de Labrador

1. Dans les environnements professionnels (ex. juridique, médical, financier) pour éviter les contradictions sur des points critiques.
2. Dans les conversations multi-tours, où la continuité est essentielle (projets, coding, diagnostics, etc.).
3. Dans les tests qualité internes pour mesurer la performance « conversationnelle » du modèle.

Objectif final de Labrador

1. Renforcer la confiance des utilisateurs dans la constance de l’IA.
2. Réduire les réponses contradictoires ou confuses dans les sessions longues.
3. Servir de base à l’amélioration continue du comportement « dialogique » du modèle.

Récapitulatif des modules OpenAI

Aurélien Bardon
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