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PRODUIT · EUCLIDAI

Une plateforme d’investigation semi-automatisée par l’IA pour les systèmes que personne ne comprend entièrement.

EuclidAI réduit un système, un format ou un processus inconnu en éléments assez petits pour être testés directement, prouve chaque interprétation face à l’interface réelle, et mémorise ce qu’elle apprend — pour que le cas suivant parte de plus loin que le précédent.

Récupération du savoir Validation externe Canon cumulatif Orchestration de l’attention

De « comment convertir ceci ? » à « qu’est-ce que c’est, exactement ? »

Face à un format inconnu, l’instinct de l’ingénieur est de chercher une transformation de l’entrée vers la sortie. Cet instinct échoue sur les cas difficiles, et il échoue en silence : le résultat semble proche tout en étant fonctionnellement faux. EuclidAI vient d’un changement de question.

Au lieu de chercher un chemin pour traverser, elle entreprend de comprendre chaque élément atomique si complètement que la conversion — ou la migration, ou la règle — soit forcée plutôt que devinée. L’objectif devient la réduction de l’inconnu. La compréhension s’accumule, et ce qui reste à comprendre rétrécit à chaque élément prouvé.

La boucle

La plateforme exécute la même boucle à chaque niveau d’un problème, en récursion jusqu’à ce que les éléments soient irréductibles — assez petits pour être testés directement.

01 · CLASSIFIER Une passe rapide, juste assez pour décider comment attaquer

Face à un inconnu, le premier geste n’est pas de le résoudre mais de le classifier assez bien pour choisir une stratégie d’exploration et un ordre. La classification est le geste d’ouverture, affiné à mesure qu’on apprend.

02 · DÉCOMPOSER Décomposer selon cette classification

Les structures sont décomposées selon leur classe, récursivement, jusqu’à ce que chaque pièce puisse être testée seule.

03 · INTERPRÉTER Inférer le rôle et les relations de chaque élément

Identifiant, définition, gabarit, champ, paramètre — et la façon dont chacun se rapporte aux autres.

04 · VALIDER DE L’EXTÉRIEUR Laisser l’interface réelle accepter ou rejeter

L’interprétation est injectée dans un artefact connu comme valide et soumise au système réel. Elle passe ou elle ne passe pas. L’opinion du modèle sur son propre travail n’est pas recevable.

05 · BRANCHER ET MÉMORISER Consigner ce qui a passé ; revenir avec des preuves sinon

Un élément validé entre dans un canon permanent. Un échec repart dans la boucle avec de nouvelles preuves. Puis l’inconnu suivant est choisi selon la même stratégie.

Règles de base

  • La validation externe est le seul critère d’admission — pour les faits, les méthodes et les exemples travaillés
  • Un élément est irréductible quand il est assez petit pour être testé directement ; la récursion s’arrête là
  • Les méthodes méritent leur place : une méthode n’est conservée que si elle a produit des résultats validés de l’extérieur
  • Deux types d’accélération : dans un problème, chaque élément prouvé réduit le reste ; entre problèmes, le canon est réutilisé, pas réappris
  • Orchestration de l’attention : le chemin n’est pas planifié à l’avance. Chaque réponse redirige l’attention vers l’inconnu suivant, si bien que l’IA vise juste même quand personne ne savait à l’avance où était « juste »

Ce qu’elle n’est pas

EuclidAI n’est pas un chatbot, et elle ne remplace pas la gouvernance. Elle soutient le jugement des experts ; elle ne remplace ni la validation ni la décision responsable. L’IA mène l’investigation hors ligne, dans des contraintes explicites, avec une piste d’audit. Ce qui part en production est un outillage déterministe construit à partir de règles prouvées.

Votre agent trichera avec n’importe quelle métrique que vous lui donnerez. Si une évaluation peut fuiter, elle fuitera. La plateforme est donc construite sur l’hypothèse que le modèle trichera en silence — et il n’est jamais autorisé à noter son propre travail.

Où elle rapporte

Les problèmes connus sur données publiques sont banalisés. Les problèmes connus sur données propriétaires sont encombrés. Les problèmes inconnus sur données publiques valent rarement le combat. Le terrain de jeu d’EuclidAI — et le nôtre — est le problème inconnu posé sur des données propriétaires : le format que personne n’a documenté, le système dont les experts sont partis, la migration qui a déjà échoué une fois.

Demandez une présentation d’EuclidAI.

Apportez le format, le système ou la migration que personne ne comprend entièrement. Nous vous dirons si c’est un cas pour la plateforme, et à quoi ressemblerait le premier élément prouvé.