Le procédé technique
"Ce que nous certifions, et comment."
01
Un grand modèle de langage (LLM) est par nature non déterministe et opaque. Quand une plateforme l'utilise pour analyser, classer ou décider, trois risques structurels apparaissent :
NoBlackBox certifie que ces risques sont architecturalement contenus — pas juste documentés.
02
Le principe central du procédé NoBlackBox est la séparation stricte entre deux couches :
COUCHE 1 — Extraction sémantique contrainte
Le LLM agit comme un archiviste discipliné.
Il reçoit un texte. Il extrait des fragments
factuels selon une ontologie fixe. Il ne juge
pas. Il ne calcule pas. Il ne recommande pas.
Si aucune preuve textuelle n'est trouvée,
le résultat est vide — jamais interpolé.
↓ métadonnées structurées uniquement
COUCHE 2 — Calcul déterministe
Des algorithmes mathématiques classiques
produisent les scores finaux à partir des
métadonnées. Aucun LLM n'intervient dans ce
calcul. Le résultat est reproductible.
Cette séparation élimine structurellement le risque de jugement moral ou d'hallucination dans le score final.
03
Un système ne peut pas s'auditer lui-même. Le procédé NoBlackBox impose :
04
Chaque appel LLM dans le pipeline est consigné dans un journal d'audit (IngestLog) avec :
Ces empreintes sont indépendantes et immuables. Elles permettent à tout auditeur accrédité de vérifier qu'un résultat donné correspond bien à un appel donné, sans avoir accès au contenu textuel brut.
05
Avant toute écriture en base de données, un module de validation (ComplianceGuard) intercepte la transaction et vérifie :
En cas d'anomalie : rollback transactionnel complet. L'anomalie est consignée dans l'IngestLog. Rien d'illicite n'est jamais écrit sur support durable.
06
Avant tout scraping d'une URL, le pipeline interroge le fichier robots.txt du site cible (RobotsGuard, RFC 9309). Si l'éditeur a exprimé un opt-out lisible par machine, la requête est abandonnée immédiatement et l'événement est loggé. Aucun contournement de paywall ou de barrière d'authentification n'est possible architecturalement.
07
Aucun déploiement en production ne peut s'effectuer sans l'approbation explicite d'un administrateur humain via l'interface d'orchestration. Le code généré par les agents est soumis à une analyse statique automatisée avant toute validation. L'humain conserve le dernier mot — toujours.
08
Le modèle d'inférence de production est un modèle à poids ouverts (open-weights), figé dans une configuration de quantification homogène, avec une température fixée à zéro (T=0). Ce verrouillage contraint le modèle au décodage glouton et garantit une reproductibilité maximale des extractions sémantiques.
Aucun modèle propriétaire distant n'intervient dans le pipeline de production.
Qu'une plateforme candidate implémente ces huit principes de façon vérifiable, documentée et ouverte à l'audit de tiers accrédités.
Référentiel technique complet publié sous licence Creative Commons.
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