De plus en plus, je comprends une vérité : la frontière de l'IA a depuis longtemps été déplacée ailleurs.

Ce n'est plus une question de « saura-t-elle répondre » — il y a beaucoup de modèles utiles. La véritable épreuve réside dans la suite : peuvent-ils rester stables dans des scénarios réels ?

Appels en longue chaîne, entrée de données réelles, variables incontrôlables, itérations répétées… Lorsqu'on place ces modèles dans ces environnements, beaucoup commencent à rencontrer des problèmes. Une ou deux fois, ils peuvent tenir, mais une utilisation à long terme ? Facilement, ils peuvent s'effondrer.

Au contraire, je m'intéresse davantage à cette approche qui décompose complètement le processus de raisonnement — chaque étape peut être vérifiée, reproduite, déboguée. C'est cela qui constitue un système véritablement résilient. La conception modulaire rend toute la chaîne transparente et contrôlable, ce qui est essentiel pour une utilisation en environnement de production.