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18 août 2026 · Note technique

Peut-on confier un dossier complet à l’outil ?

Oui — mais pas en le donnant d’un bloc à un modèle. La recherche mesure pourquoi ça échoue, et notre infrastructure est construite pour travailler autrement : lot par lot, avec un contrôle à chaque cycle.

Corniche en pierre sculptée d’un édifice ancien, auvent de verre contemporain en dessous

C’est la question qu’on nous pose le plus tôt dans une conversation : est-ce qu’on peut lui donner le dossier entier — pas un lot, pas un extrait, le dossier. La réponse est oui. Mais elle mérite mieux qu’un oui, parce que la façon dont on y arrive est précisément ce qui distingue une infrastructure d’un modèle nu.

Pourquoi la question se pose

Les modèles récents acceptent des centaines de pages. Accepter n’est pas lire. La recherche l’a mesuré de trois façons, et les trois convergent.

D’abord le volume : une étude présentée à l’ACL en 2024 mesure une chute de performance moyenne de 0,92 à 0,68 dès 3 000 tokens — huit à dix pages — très loin de la limite technique annoncée, sur cinq modèles dont GPT-4. Ensuite la position : les travaux publiés dans Transactions of the ACL montrent que la performance est la meilleure en début et en fin de contexte, et qu’elle se dégrade nettement au milieu — là où se trouvent les lots qu’on relit le moins. Enfin le vocabulaire : NoLiMa, présenté à l’ICML 2025, montre qu’à 32 000 tokens, onze modèles sur treize tombent sous la moitié de leur performance courte dès que la question n’emploie pas les mots du document. Or dans un CCTP, l’information n’est jamais formulée avec les mots de la question.

Donner un dossier entier à un modèle, d’un bloc, c’est la configuration que la recherche décrit comme défaillante.

Comment nous avons réglé ce problème dans les infrastructures que nous livrons

Nous ne demandons jamais au modèle de tenir le dossier entier en tête. La boucle de travail est programmée dans l’infrastructure elle-même : quelle que soit la demande — y compris « faites le DCE complet » — elle se déroule toujours de la même façon.

lot suivant, jusqu’au dossier complet La demande « Faites le DCE de ce projet » Les plans sont déposés. Le découpage Le dossier est indexé, puis traité un lot à la fois. LA BOUCLE — POUR CHAQUE LOT La compétence Les règles du lot : normes, frontières, trame du cabinet. La production La pièce s’écrit ; chaque donnée cite sa planche. Le contrôle Un agent distinct, ses propres critères. refusé : la pièce est reprise validé La pièce Dans la trame du cabinet. La demande « Faites le DCE » — les plans déposés. Le découpage Le dossier est indexé, un lot à la fois. LA BOUCLE — POUR CHAQUE LOT La compétence Normes, frontières, trame du cabinet. La production La pièce s’écrit, chaque donnée citée. Le contrôle Un agent distinct, ses critères. refusé : la pièce est reprise en production validé La pièce du lot Dans la trame du cabinet. puis lot suivant, jusqu’au dossier complet
Le déroulé d’une demande. Un dossier complet est une suite de ces boucles courtes, chacune vérifiée — le modèle ne tient jamais plus d’un lot en mémoire.

Les fichiers de compétence

C’est la pièce la moins visible et la plus importante du schéma. Un fichier de compétence décrit, pour un lot donné, tout ce que l’infrastructure doit savoir avant d’écrire : le périmètre exact du lot et ses frontières — la dépose relève de la démolition, jamais du plaquiste ; le support de tuile appartient à la couverture, pas à la charpente —, les textes qui s’y appliquent, les prudences obligatoires — un repère lu sur un plan est un besoin, pas la preuve d’une technologie —, et la trame du cabinet dans laquelle la pièce doit sortir.

Ces fichiers existent pour chaque lot courant, du gros œuvre aux fluides, et ils sont chargés au moment où le lot se traite — pas empilés tous ensemble dans le contexte. C’est l’autre moitié de la réponse à la limite de contexte : réduire ce qu’il faut savoir en même temps.

Ce que ça change en pratique

Vous pouvez donner le dossier entier. La limite de contexte est traitée par construction — découpage, compétences chargées au bon moment, contrôle à chaque cycle — et non par la bonne volonté du modèle. Un DCE complet est une suite de cycles courts dont chacun est vérifié, pas un long passage dont on espère qu’il tiendra.

Une précision qui vaut pour tout cet article : les mesures citées proviennent de tâches de recherche publiques, pas de pièces écrites françaises. Elles décrivent le comportement des modèles, et c’est ce comportement que notre architecture contourne.

Sources

  • Mosh Levy, Alon Jacoby, Yoav Goldberg — « Same Task, More Tokens: the Impact of Input Length on the Reasoning Performance of Large Language Models », ACL 2024. aclanthology.org/2024.acl-long.818
  • Nelson F. Liu et al. — « Lost in the Middle: How Language Models Use Long Contexts », Transactions of the ACL, vol. 12, 2024. aclanthology.org/2024.tacl-1.9
  • Ali Modarressi et al. — « NoLiMa: Long-Context Evaluation Beyond Literal Matching », ICML 2025. arXiv:2502.05167

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