Introduction

Les grands modèles de langage (LLM) agissent comme des médiateurs, traduisant les intentions humaines en actions tangibles.

Cependant cette médiation se heurte à deux problèmes.

La capacité des modèles à comprendre et interpréter la subtilité des demandes d’une part, et la capacité des utilisateurs eux-mêmes à formuler clairement leurs besoins, intentions et objectifs.

Le Système de Répartition Optimisée des Contextes (SROC) , permet de résoudre ces problèmes par une approche multidimensionnelle de l’IA, considérant à la fois les limites de l’intelligence artificielle et celles de l’humain.

Ce système optimise la gestion des données, des contenus et des contextes, assurant ainsi une distribution efficace des informations vers des intelligences artificielles spécialisées, tout en apportant des repères à l’humain, afin que ce dernier puisse correctement mettre en œuvre ses intentions.

En ajustant la formulation des demandes grâce à des suggestions d’intention, d’objectif, et de cadres d’exécution, le SROC améliore non seulement la précision des requêtes, mais aussi la pertinence des réponses en résultant.

En prévenant la fatigue computationnelle et accroissant le focus d’attention des IA par dimensionnement dynamique des fenêtres de contexte, le SROC promet d’améliorer non seulement la performance opérationnelle dans divers contextes de travail, mais aussi l’expérience utilisateur.