Plaidoyer pour la cristallisation de l’inference en procedures
Une IA qui raisonne de zero a chaque fois
Imaginez que vous enseigniez a un jeune collegue comment creer un tableau croise dynamique dans un tableur.
Le premier jour, il demande. Vous passez trente minutes a expliquer. Le deuxieme jour, le meme collegue pose la meme question. Vous passez encore trente minutes. Le troisieme jour, le quatrieme jour – la meme chose.
C’est exactement ainsi que fonctionnent les LLM actuels.
Demandez a GPT d’“analyser un CSV en Python”, et le modele mobilise des milliards de parametres pour raisonner de zero. Posez la meme question demain, ou apres-demain, et il paie le meme cout a chaque fois. Le raisonnement d’hier s’evapore. Il n’est ni enregistre, ni reutilise, ni accumule.
C’est un serveur web qui fonctionne sans cache. Un etudiant qui resout le meme probleme d’examen a repetition sans prendre de notes. Et une intelligence qui n’accumule pas l’experience ne pourra jamais grandir.
Le LLM est un compilateur, pas un moteur d’execution
SEGLAM offre une reponse fondamentalement differente a ce probleme.
Le LLM n’est pas un moteur d’execution qui traite chaque requete – c’est un compilateur qui cristallise le raisonnement en code.
Voici comment cela fonctionne :
- Quand une requete arrive, verifier d’abord le cache de raisonnement.
- Cache Hit : Un processus de raisonnement identique ou similaire a deja ete cristallise en code. Le LLM n’est pas invoque. Le code correspondant est execute immediatement. Rapide, economique et deterministe.
- Cache Miss : C’est un type de raisonnement jamais vu auparavant. Le LLM est alors invoque. Mais le LLM ne genere pas “une reponse” – il genere “du code qui produit la reponse”. Ce code est ajoute au cache.
Quand une requete similaire arrivera la prochaine fois ? Cache hit. Le LLM peut rester endormi.
L’analogie avec la compilation JIT
Cette architecture est une redecouverte d’un modele deja prouve en informatique.
Considerons le compilateur JIT (Just-In-Time). Les moteurs Java et JavaScript executent initialement le code ligne par ligne via un interpreteur. Lent, mais fonctionnel. Quand le meme chemin de code est execute a repetition – “c’est un chemin critique” – le moteur compile ce chemin en code machine natif. A partir de la, il s’execute directement sans passer par l’interpreteur.
Dans SEGLAM :
- Interpreteur = LLM. Lent, couteux et probabiliste, mais capable de traiter n’importe quelle requete.
- Code natif = code de raisonnement en cache. Rapide, economique et deterministe.
- Compilation JIT = le processus du LLM generant du code lors d’un cache miss. Couteux, mais n’a besoin de se produire qu’une seule fois.
Tout comme un compilateur JIT optimise les “chemins critiques”, SEGLAM cristallise le “raisonnement critique” en code.
Pourquoi mettre en cache du “code” plutot que des “reponses” ?
C’est le coeur du sujet. Un simple cache de reponses et le cache de raisonnement de SEGLAM sont fondamentalement differents.
Un cache de reponses stocke “Q : Quelle est la capitale de la Coree ? -> R : Seoul.” Il ne fonctionne que quand la question correspond exactement. Demandez “Quelle est la capitale de la Republique de Coree ?” et c’est un miss. C’est un dictionnaire, pas de l’intelligence.
Le cache de raisonnement de SEGLAM stocke du code qui dit “pour ce type de question, construire une reponse selon cette procedure”. Il cristallise non pas la valeur specifique, mais le chemin de raisonnement lui-meme. Par consequent, meme quand l’entree change, le meme type de question correspond toujours. C’est de la comprehension. C’est de la croissance.
Une analogie : un cache de reponses memorise la table de multiplication ; un cache de raisonnement apprend a multiplier.
Ce qui se passe avec le temps
La caracteristique la plus puissante de cette conception est que le temps joue en sa faveur.
- Jour 1 : Le cache est vide. Presque chaque requete est un cache miss. Le LLM travaille dur. Lent et couteux.
- Jour 30 : Une part significative des schemas de raisonnement courants sont en cache. Les invocations du LLM diminuent.
- Jour 365 : La plupart des requetes sont des cache hits. Le LLM n’est invoque que pour des types de problemes genuinement nouveaux. Le systeme est rapide, economique et previsible.
- Au-dela : Le cache lui-meme devient de “l’intelligence cristallisee” pour son domaine. Des actifs intellectuels portables, verifiables et accumulables.
La dependance au LLM diminue avec le temps. L’efficacite du systeme augmente avec le temps. Cette courbe ne s’inverse jamais.
Le principe de preservation du raisonnement
Le principe le plus fondamental de cette approche est :
“Le processus de raisonnement d’une IA ne doit pas etre jete – il doit etre enregistre.”
Le cache de raisonnement est l’implementation la plus directe de cette philosophie.
Le raisonnement qu’un LLM effectue une fois est cristallise dans une representation structuree et stocke. Il n’est pas jete. Il est reutilise. Verifie. Ameliore. Accumule.
Et parce que ce code en cache est decrit dans un langage clair et structure :
- Vous pouvez tracer pourquoi une procedure donnee a ete creee,
- Vous pouvez corriger une procedure quand elle s’avere erronee,
- Vous pouvez la remplacer quand une meilleure procedure est decouverte.
Pas un raisonnement qui s’evapore dans une boite noire a chaque appel, mais une intelligence qui s’accumule sur une boite blanche. C’est la vision d’IA qui vaut la peine d’etre poursuivie.
Resume
| LLM conventionnel | SEGLAM |
|---|---|
| Raisonne de zero a chaque requete | Execute le code en cache lors d’un cache hit |
| Les resultats du raisonnement s’evaporent | Le raisonnement se cristallise en code et s’accumule |
| Le cout croit avec l’utilisation | Le cout diminue avec le temps |
| LLM = moteur d’execution | LLM = compilateur |
| Raisonnement en boite noire | Code verifiable, corrigeable et remplacable |
Appeler le LLM pour chaque requete, c’est comme prendre l’avion pour aller chez le voisin. Une fois la route goudronnee, on peut marcher desormais.
SEGLAM est le systeme qui goudronne les routes.