Une question entre dans le système. Voici ce qui se passe réellement.
Un LLM avec RAG (Retrieval-Augmented Generation — un modèle de langage qui recherche dans vos documents avant de répondre) ne fait que 15 % du travail. Les 85 % restants déterminent si la réponse est fiable, sourcée et défendable devant un auditeur. Voici les 6 couches architecturales qui font la différence.
Étape 1
Agent Shredder
Avant de répondre, comprendre la véritable intention de la question.
Un questionnaire de 200 questions contient 5 types radicalement différents : factuelles, exploratoires, comparatives, pièges et engagements contractuels. Un LLM avec RAG les traite toutes de la même manière.
L’Agent Shredder analyse chaque question avant toute génération. Il classifie l’intention, détecte les questions pièges (absolus, doubles négations, engagements implicites) et attribue un niveau de risque qui détermine l’ensemble du workflow en aval.
Une question comme « Garantissez-vous un uptime de 100 % ? » ne déclenche pas le même pipeline que « Détenez-vous la certification ISO 27001 ? »
Étape 2
Orchestration multi-agents
89 agents spécialisés. En parallèle. Pas un seul LLM.
Une architecture LLM + RAG classique appelle un seul modèle généraliste pour chaque question. Optivalue.ai déploie des DSLM (Domain-Specific Language Models) — 89 agents spécialisés par domaine, formatés en Skills modulaires avec des instructions, templates et règles dédiés.
L’Orchestrateur analyse le domaine de chaque question et lance les agents pertinents en parallèle (pattern Swarm). Un questionnaire multi-domaines active simultanément les agents Finance, RH, RGPD et IT — chacun dans son propre contexte isolé, jusqu’à 100 sous-agents exécutés en parallèle.
5 modes d’orchestration adaptés à chaque situation : vitesse, précision, coût ou autonomie complète.
Étape 3
Anti-hallucination
7 couches de protection. Zéro hallucination.
C’est le différenciateur clé. Un LLM avec RAG récupère des documents et génère une réponse. Optivalue.ai fait passer chaque réponse à travers 7 couches de vérification indépendantes avant qu’elle n’atteigne l’utilisateur.
La ligne de défense ultime : l’abstention. Quand le système n’a pas de source, il ne répond pas. Il signale la lacune, identifie le bon expert et lui transfère la question. Le seul acteur du marché dont l’IA sait dire « Je ne sais pas ».
Pour les questions à haut risque, un débat dialectique oppose trois agents (Commercial, Critique, Juridique) avant de produire la réponse finale. Résultat : une réponse nuancée, qualifiée et défendable.
Étape 4
Souveraineté et isolation
Votre instance. Votre modèle. Vos règles.
Chaque client dispose de sa propre instance isolée. Aucun partage de modèle, aucune fuite de contexte entre locataires. Vos documents ne sont jamais utilisés pour entraîner un modèle tiers.
Frontier → distillation souveraine. Les connaissances des modèles frontier sont transférées vers des DSLM compacts (3–7B paramètres) hébergeables on-premise. Qualité frontier, hébergement souverain, coûts maîtrisés.
Architecture Zero-Knowledge. 3 modes de déploiement : SaaS partagé, Cloud privé / BYOC, On-Premise (compatible air-gap). Vous choisissez. Vous changez. Vos données restent là où vous le décidez.
Étape 5
Score de confiance explicable
Chaque réponse notée. Chaque score expliqué. Conforme à l’EU AI Act.
Chaque réponse affiche un score de confiance multidimensionnel décomposé — pas un pourcentage opaque, mais 5 dimensions expliquées, chacune cliquable.
L’EU AI Act (août 2026) impose transparence et explicabilité. Optivalue.ai est déjà conforme : chaque dimension est traçable, chaque source vérifiable.
Le Trust Score par agent × client calibre dynamiquement l’autonomie : plus l’IA démontre sa fiabilité, plus elle gagne en autonomie. 4 niveaux : Full Auto, Co-Pilote, Assisté, Contrôlé.
