Comment l’IA utilise tout l’historique Leela — et ce qu’elle peut encore manquer

Réponse directe: L’IA ne peut utiliser que l’historique Leela inclus dans son contexte actuel ; un journal complet dans l’interface ne crée pas une mémoire illimitée du modèle. Une conception fiable possède trois couches : journal de tous les coups, résumé compact du parcours ancien et réponses récentes plus détaillées. La personne doit pouvoir voir quelles données ont servi, corriger un mauvais résumé et exclure un élément sensible.

« Historique complet » ne signifie pas mémoire magique

L’interface, la base de données et le modèle de langage ont des rôles différents. Le produit peut conserver chaque coup, mais une réponse précise est générée à partir d’un contexte préparé. Si une note importante n’y figure pas, le modèle ne peut pas la deviner. Si un ancien résumé contient une erreur, les réponses suivantes peuvent la répéter avec assurance.

La transparence vaut donc mieux que la promesse de « tout retenir ».

Trois couches d’un historique fiable

Journal des événements

Il répond à « que s’est-il passé ? » : numéro du coup, case, dé, transition, texte du joueur, aide et action choisie. Il est essentiel pour reconstruire le chemin, sans devoir être transmis intégralement à chaque requête.

Résumé compact du début du parcours

Les anciens coups deviennent des points d’appui : thème répété, hypothèse rejetée, action ayant fourni une preuve. Les mots du joueur doivent rester distincts des inférences automatiques.

Fenêtre récente détaillée

Les deux à cinq derniers coups restent presque complets. Ils préservent le langage actuel et les faits trop récents pour être résumés sans risque.

Donner la bonne priorité

Ancien ne veut pas dire secondaire. Un coup précoce revient dans le contexte détaillé s’il a modifié l’intention, entraîné une action importante ou contredit la version actuelle. Les descriptions répétées peuvent être réduites ; un résultat vérifié ne doit pas disparaître.

Ordre utile : intention initiale → tournants → résultats observés → thèmes récurrents → réponses récentes → question actuelle.

Exemple après dix-sept coups

Une personne explore une reconversion. Au début, elle pense manquer de formation. Au sixième coup, elle achète un cours mais ne le commence pas. Au dixième, elle parle à quelqu’un du secteur et apprend que ses compétences actuelles suffisent pour un poste junior. Au dix-septième, l’inquiétude principale devient la baisse temporaire de revenus.

Un mauvais résumé dit : « Elle doit encore se former. » Un bon indique le changement : l’hypothèse du manque de compétences s’est affaiblie après l’entretien ; l’incertitude actuelle est financière. Sans cette nuance, l’IA continuera à recommander des cours et renforcera une idée déjà remise en cause.

Ce qui se perd souvent lors du résumé

Les négations, les dates et la source d’une affirmation sont fragiles. « Je ne veux pas partir maintenant » peut devenir « je veux partir » ; une supposition du modèle, la position du joueur ; une ancienne peur, un fait actuel. Le résumé doit être visible avant de poursuivre.

Historique et confidentialité sont deux réglages différents

Conserver une séance ne signifie pas que chaque note doit entrer dans chaque requête ou être visible par les autres. La couche commune peut contenir cases et ordre des tours ; les réponses personnelles restent séparées. Plus le sujet est sensible, plus il faut minimiser les données et éviter de copier des messages de tiers.

Question de contrôle

Demandez à l’IA trois événements qui soutiennent sa conclusion et un qui la contredit. Si elle ne s’appuie que sur les dernières phrases ou ne montre aucune base, le contexte doit être préparé à nouveau.

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Questions sur le sujet

L’IA se souvient-elle vraiment de tous les coups précédents ?

Pas nécessairement. Elle analyse ce qui est inclus dans la requête actuelle. L’application peut stocker davantage de données que celles envoyées pour une réponse.

Pourquoi condenser les anciens coups ?

Pour garder la ligne causale sans saturer le contexte de répétitions. Les changements d’intention, décisions tournantes et actions testées doivent rester.

Peut-on exclure une réponse de l’analyse ?

Les éléments sensibles devraient pouvoir être corrigés ou exclus selon les règles du produit. Le journal stocké et le contexte envoyé à l’IA ne sont pas forcément identiques.

Comment vérifier qu’une case importante n’a pas été oubliée ?

Demandez la liste des coups qui soutiennent la conclusion. Si l’événement manque, ajoutez-le au résumé et relancez l’analyse.

Faut-il recommencer après une longue pause ?

Pas toujours. Mettez d’abord les faits à jour et séparez l’ancienne intention de la nouvelle situation. Si la question a changé en profondeur, une nouvelle séance sera plus claire.

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