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Recherche système pour agents de production.

Nos axes de recherche précèdent la livraison : mémoire, personnalité agent, outils natifs protocole, jeux d'évaluation et connaissance en boucle fermée.

Axes de recherche
Personnalité synthétiqueMémoire agentConnaissance en boucle fermée
En cours

Personnalité synthétique

La fondation. Croyances, valeurs et refus stables qui définissent ce qu'est un agent — invariants quel que soient l'utilisateur, la session ou le contexte.

Antécédents · S'appuie sur Constitutional AI (Anthropic, 2022), Sleeper Agents (Anthropic, 2024), les benchmarks de cohérence de persona et RLAIF.

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Mémoire agent

La couche relation 1:1. Comment un agent s'adapte au contexte, aux préférences et au style de travail d'un utilisateur précis — sans compromettre sa fondation.

Antécédents · Dialogue avec MemGPT, LangMem, la littérature sur l'état d'agent et les travaux sur les agents longue durée.

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Brouillon

Connaissance en boucle fermée

L'axe croissance. Comment les agents apprennent des interactions de production de tous les utilisateurs — le mécanisme partagé par lequel la capacité se compose dans le temps.

Antécédents · Proche des pipelines RLHF, de la génération automatisée d'évaluations (DSPy, MIPROv2) et des pratiques d'évaluation continue.

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Conseil et R-D en IA d'information depuis Montréal. Actifs depuis 2003. Aujourd'hui nous construisons une infrastructure IA détenue : graphes source, runtimes agents, systèmes d'évaluation et boucles fermées qui s'améliorent après le lancement.

« Cracking the code of technology — depuis 2003. »Alain Carpentier, fondateur de Groupemedia.ca S.E.N.C

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