Identités applicatives : L'interface utilisateur propose deux personas (Aloïs et Elsa), nommés en référence aux enfants du concepteur, Poulain Fabien. Ces variantes de surface reposent sur un moteur algorithmique unique et partagent le même framework de modération (garde-fous).
Fine-tuning d'invite et ingénierie des invites (Prompt Engineering)
La couche logique métier — ingénierie des invites (system prompts), classification des intentions (intent mapping), heuristiques de pertinence et pipelines de validation — est développée par Poulain Fabien. Cette spécialisation applicative consiste à contextualiser des modèles de fondation préentraînés via des règles injectées au guide local, sans modification des poids synaptiques (pas de préentraînement ni de fine-tuning de bas niveau).
Orchestration multi-LLM et tolérance aux pannes (Failover)
L'architecture s'appuie sur une couche d'orchestration d'inférence qui distribue les requêtes vers l'API Gemini ou des LLM hébergés sur l'infrastructure basse latence de Groq. Un mécanisme de routage dynamique et de repli (failover) prend le relais en cas de timeout ou d'indisponibilité d'un fournisseur. Un mode dégradé local permet un traitement déterministe (sans génération de texte) si l'accès aux API est rompu.
Pipeline NLP et traitement hybride
- Prétraitement textuel et gestion du contexte : normalisation lexicale (tokenisation, correction syntaxique), résolution des coréférences et maintien de l'état de la mémoire conversationnelle (session-state).
- Slot-Filling et parsing d'intentions : extraction des variables structurelles (classification des domaines, géocodage de la commune, fenêtres temporelles, rayon de proximité) et filtrage booléen (gratuité, accessibilité météo).
- Ancrage de données (Grounding) : requêtes SQL paramétrées et requêtes de recherche vectorielle sur la base de données locale...