Quand une IA répond en citant des sources, elle lance généralement une ou deux requêtes et rédige à partir des extraits reçus. Un agent de navigation fait autre chose : il cherche, lit, constate que ça ne suffit pas, reformule, cherche ailleurs, recoupe, et recommence jusqu'à trouver ou abandonner. C'est une boucle, pas une réponse.
Nous rapportions ce matin un modèle ouvert devançant un modèle de pointe sur ce type de tâche. Voici ce que cette compétence recouvre.
La boucle, étape par étape
Décomposer. L'agent transforme votre question en sous-questions. Trouver « dans quelle ville est née la personne qui a dirigé tel projet en 1987 » suppose d'abord d'identifier la personne, puis de chercher sa biographie. Cette décomposition est la première compétence, et c'est souvent là que tout échoue.
Chercher. Chaque sous-question devient une requête. La formulation détermine ce qui sera trouvé, comme nous l'expliquions dans notre article sur la recherche web.
Évaluer. L'agent juge si ce qu'il a reçu répond ou non. C'est la compétence la plus difficile, parce qu'elle suppose de reconnaître qu'on n'a pas trouvé — exactement ce que ces systèmes font mal, comme nous l'avons développé à propos de la calibration.
Persévérer ou abandonner. Si ça n'a pas marché, reformuler et recommencer. Combien de fois, avec quelle patience, avant de renoncer : c'est ce paramètre qui distingue un bon agent d'un mauvais.
Pourquoi c'est difficile
Trois obstacles expliquent les écarts entre modèles sur ce type de tâche.
L'accumulation de contexte. À chaque tour, l'agent ajoute ce qu'il a lu. Après quinze pages, son contexte est saturé de matériel dont l'essentiel est inutile. Gérer cette mémoire — résumer, oublier, hiérarchiser — est une compétence en soi, et c'est en grande partie le harnais qui la fournit.
Le renoncement prématuré. Un agent qui abandonne après trois tentatives échoue sur tout ce qui demande de la persévérance. Un agent qui ne renonce jamais consomme sans fin.
La fausse satisfaction. Le pire cas n'est pas l'échec, c'est l'agent qui trouve une information plausible et s'arrête. Il rend une réponse assurée et fausse, sans que rien ne signale qu'il n'a pas vraiment cherché.
Une boucle de navigation consomme énormément. Chaque page lue entre dans le contexte, chaque tour relit tout ce qui précède. Une question qui demande vingt tours peut coûter cent fois une requête simple. C'est exactement pourquoi la baisse du tarif de cache compte tant pour ce type d'usage, et pourquoi les fournisseurs resserrent leurs quotas. Un agent laissé tourner sans surveillance est le premier poste de dépense à examiner.
Comment bien l'utiliser
Donnez un critère d'arrêt. Dire ce qui constituerait une réponse satisfaisante — une source primaire, une date précise, une confirmation par deux sources — évite à la fois l'abandon prématuré et la boucle infinie.
Demandez le cheminement. Un agent qui expose ce qu'il a cherché et ce qu'il a écarté produit une réponse vérifiable. C'est le critère que nous proposions dans notre article sur la bonne décision : ce qui compte est de pouvoir reconstituer sur quoi le résultat s'appuie.
Acceptez « je n'ai pas trouvé ». C'est une bonne réponse, et il faut l'autoriser explicitement, faute de quoi le système produira quelque chose plutôt que rien.
Vérifiez les sources qui comptent. Un lien affiché ne garantit pas que l'affirmation vient de cette page.
Ce qu'il faut retenir
Un agent de navigation fait ce que fait un documentaliste : décomposer, chercher, évaluer, recouper, persévérer. Il le fait plus vite et sans se lasser, et il échoue exactement là où un humain distrait échouerait — en se contentant de la première chose qui ressemble à une réponse.
C'est pourquoi la compétence la plus utile à lui transmettre n'est pas la question, c'est le critère de satisfaction. Dites-lui à quoi ressemblerait une bonne réponse, et il cherchera jusque-là.