Chercher le web à la voix
Demander « quel temps fait-il demain » à une IA qui ne sort jamais de sa tête, c'est l'inviter à deviner. Nous avons branché une vraie recherche web dans la conversation, et appris que toutes les façons de chercher ne se valent pas.
Répondre juste, ou répondre vite
Un modèle de langage peut répondre à peu près à tout, y compris quand il ne sait pas : c'est le piège classique de l'IA conversationnelle, une réponse assurée qui n'est parfois qu'une supposition habillée en fait. Pour une question sur la météo du jour, une actualité fraîche ou un temps de trajet, il n'y a pas de raccourci honnête : il faut aller chercher l'information, pas la deviner depuis ce que le modèle a appris un jour donné. Nous avions déjà une première mécanique de recherche web branchée dans la conversation, mais elle montrait ses limites sur les questions à plusieurs étapes (un trajet en plusieurs segments, une durée à recomposer à partir de plusieurs informations éparses). « Combien de temps pour aller à Lyon en passant par Chambéry » demande de chercher deux trajets, de les additionner, puis de vérifier que l'itinéraire a un sens : la première mécanique traitait souvent ça comme une seule question plate, et la réponse en pâtissait. Le genre de question qui, encore une fois, incite à deviner plutôt qu'à chercher correctement.
Changer de moteur pour de vrai
Nous sommes donc passés à un moteur de recherche web pensé nativement pour ce genre d'usage, plutôt qu'une extension greffée après coup sur un modèle de langage généraliste. La différence se sent surtout sur les questions composées : une demande de trajet en plusieurs étapes n'est plus traitée comme une question isolée, mais comme un vrai contexte de recherche, avec plusieurs sources croisées avant de répondre. Le modèle utilisé pour cette tâche reste configurable côté serveur, sans dépendre d'un identifiant figé dans le code. Utile pour changer de version dès qu'une meilleure apparaît, sans réécrire le circuit qui l'appelle.
Des sources, pas des affirmations
Chaque réponse issue d'une recherche web s'accompagne des sources qui l'ont nourrie. Ce n'est pas un détail cosmétique : ça change la nature de la réponse. XNeuronal ne dit plus simplement « il va pleuvoir demain », il peut te dire d'où vient cette information, et tu gardes la possibilité de vérifier toi-même si le sujet le mérite. Une réponse utile peut aussi devenir une fiche mémo consultable plus tard, sources comprises, plutôt que de se perdre dans le fil de la conversation une fois la phrase suivante prononcée. C'est ce mécanisme que tu retrouves aujourd'hui dans la recherche web de XNeuronal.
La frontière entre se souvenir et chercher
Ce chantier a aussi clarifié une frontière qu'il valait mieux ne jamais brouiller : la mémoire de XNeuronal retient ce que tu lui dis, la recherche web va chercher ce que toi, tu ne sais pas encore. Les deux ne doivent jamais se substituer l'une à l'autre : un fait que tu as mentionné ne doit pas déclencher une recherche externe inutile, et une question sur l'actualité du jour ne doit jamais être devinée depuis un vieux souvenir mal ajusté, même récent, même formulé avec assurance. C'est une distinction qui paraît évidente sur le papier, mais qu'il faut faire tenir à chaque tour de conversation, question après question, sans jamais la laisser s'estomper.
Le compromis qu'on assume : une recherche web prend structurellement plus de temps qu'une réponse tirée de la mémoire immédiate, parce qu'il faut effectivement aller consulter le monde extérieur avant de répondre. Nous préférons ce délai assumé à une réponse instantanée qui aurait pu être fausse : mieux vaut une ou deux secondes de plus qu'une météo inventée avec aplomb.