Votre agent sait lire un contrat en japonais, faire le rapprochement d’un grand livre et expliquer une stack trace avant le déjeuner. Lundi après-midi, votre responsable financier le corrige une fois : les remboursements au-delà de £75 exigent une approbation, et non plus au-delà de £100. Mardi matin, il approuve un remboursement de £90 sans demander l’avis de personne.
Le modèle fonctionne comme prévu. Il apporte l’intelligence générale, apprise lentement du monde, à tout ce qu’il a sous les yeux, et mardi, la correction n’est plus sous ses yeux. Multipliez cela par chaque correction que votre équipe fait en une semaine, et votre agent passe ses journées à répéter des erreurs que vos collaborateurs ont déjà corrigées.
Ce qui lui manque, c’est une seconde sorte d’intelligence, qui apprend vite de votre travail et agit en conséquence pendant que le travail se fait. Duplex est cette intelligence. Avec Duplex aux côtés de votre modèle, la correction de lundi s’applique mardi, et tous les jours suivants.
Votre IA apporte l’intelligence générale à chaque session.
Votre IA apporte l’intelligence générale.
L’intelligence générale est une chose remarquable à avoir sous la main. Un modèle de pointe a appris la langue, les connaissances et le raisonnement à partir des écrits du monde entier, et il apporte tout cela à des questions qu’il n’a jamais vues : une clause de contrat, un client pressé, un bug que personne n’avait encore rencontré. Aucun système construit par votre équipe n’égalera cette étendue, et aucun n’en a besoin.
Cette étendue a été apprise lentement, au pré-entraînement, avant le déploiement du modèle. Une fois en service, il reste tel qu’il a été entraîné, quelle que soit la part de votre travail qui passe par lui. Il sait ce que le monde a écrit, et rien de ce que votre équipe a décidé ce matin. Une meilleure version arrive quand son créateur en publie une, entraînée à nouveau sur le monde plutôt que sur votre travail.
Les équipes comblent le manque avec du contexte. Un prompt ajoute ce qui compte pour une requête, et des passages récupérés ajoutent ce qui semble pertinent. Les deux aident, et les deux disparaissent quand la requête se termine, si bien qu’une correction doit être remise sous les yeux du modèle chaque fois qu’elle compte, par quelqu’un qui sait qu’il faut le faire. Ce qui manque, c’est quelque chose qui apprenne au rythme du travail.
Votre IA apprend les connaissances générales, la langue et le raisonnement au préentraînement, avant d’être déployée.
Duplex ajoute une seconde intelligence.
Duplex apprend de chaque résultat que votre équipe confirme, au moment où cela se produit, et agit en conséquence dès la requête suivante, dans chaque session et pour chaque agent que vous autorisez. Les poids de votre modèle restent tels quels, et Duplex n’a besoin d’aucun GPU : il tourne sur des serveurs ordinaires, si bien que les accélérateurs restent à votre IA, pour le travail nouveau qu’elle seule peut faire.
Les deux se répartissent le travail selon ce que chacun fait le mieux. Ce que Duplex a appris, il y répond lui-même : en 97 ms environ, sans appel au modèle, contre 2,231 ms environ quand votre IA doit le résoudre. Ce qui est nouveau, ou n’a que l’air familier, va à votre IA, informée de ce que Duplex sait du cas. Le résultat revient, et Duplex en apprend aussi.
Informée, cela veut dire que votre IA part de ce que sait Duplex : les règles qui s’appliquent, la façon dont votre équipe traite ce genre de cas, la correction de lundi. Elle consacre son intelligence générale à ce qui est nouveau, au lieu de retrouver ce que votre équipe a décidé il y a des semaines. Et plus les deux travaillent longtemps ensemble, plus la part du travail courant que prend Duplex grandit, si bien que les appels de votre IA vont là où ils comptent.
La façon habituelle d’apprendre quelque chose à un modèle est un projet de réentraînement : rassembler les corrections, entraîner, tester, publier. La correction que votre équipe a faite aujourd’hui attend chacune de ces étapes. Duplex l’apprend sur le moment, et ce qu’il apprend fonctionne aux côtés de votre IA plutôt qu’en elle, si bien que votre équipe peut l’inspecter, le corriger, le retirer ou l’emporter vers un autre modèle.
Votre équipe confirme une correction sur une requête en cours, pendant que le travail se fait.
Le cerveau associe un apprenant lent à un apprenant rapide.
Le cerveau fonctionne avec deux systèmes : un lent pour les connaissances générales, et un rapide pour chaque nouvelle expérience. C’est pourquoi vous pouvez apprendre le prénom d’un nouveau collègue en un instant sans rien désapprendre de ce que vous savez. Chaque système protège l’autre : le rapide apprend sans perturber ce qui a pris des années à se construire, et le lent reste stable pendant que le rapide suit le rythme de la journée.
Votre IA est l’intelligence générale, apprise lentement, comme le néocortex. Duplex est l’intelligence d’exécution : il apprend vite de votre travail et agit en conséquence, comme l’hippocampe. Ensemble, ils forment deux intelligences en un seul système. Votre modèle reste aussi fiable que le jour de son déploiement, et Duplex apprend aussi vite que votre travail change.
L’analogie s’arrête à l’apprentissage. Duplex décide aussi de répondre, de passer la main ou de refuser, planifie et agit conformément à vos règles, et porte le travail d’une session, d’un agent et d’un modèle à l’autre. C’est une intelligence à part entière, aux côtés de votre IA, et elle apporte à votre IA ce que celle-ci ne peut pas faire seule.
La différence se voit quand le travail change. Sur un flux de 3,000 décisions où les règles ont changé cinq fois, le modèle seul a vu juste sur 2.3% des décisions touchées par ces changements. Les deux ensemble ont vu juste sur 92.5%, et sur l’ensemble du flux, ils ont fait 90.3% d’appels au modèle en moins.
Réservez votre IA à ce que seule l’intelligence générale sait faire : le cas nouveau, la question difficile, la requête que personne n’a vue. Laissez Duplex prendre ce que votre équipe a déjà tranché, et apprendre de chaque résultat en chemin. L’une apporte ce que sait le monde, l’autre ce que votre travail lui a appris, et le système qu’elles forment ensemble s’améliore chaque jour où il tourne.