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Self-Discovery & Publishing Loop

Self-Discovery & Publishing Loop

Une boucle d’intelligence pour les domaines, les projets et les corpus.

EigenVertex améliore en continu le système de connaissance autour d’un domaine. Il détecte les manques, surveille les changements, découvre des sources candidates, met les preuves en revue, rafraîchit la mémoire et publie des sorties sourcées.

La plupart des systèmes attendent une question. EigenVertex surveille ce qui change. Un corpus ne devrait pas devenir obsolète le lendemain de son ingestion — EigenVertex associe donc chaque corpus à une boucle qui trouve ce qui manque, ce qui est nouveau, et ce qui mérite d’être publié.

Discovery trouve ce qui manque. Publishing transforme la connaissance validée en sorties utilisables.

Canonical Loop

Le modèle opérationnel

C’est le modèle opérationnel d’EigenVertex en tant que système actif d’intelligence de domaine.

01 Corpus, projets & sessions La matière qu’EigenVertex connaît déjà et depuis laquelle il travaille.
02 Détecter les manques et les changements Trouver ce qui manque, ce qui est faible, contredit ou obsolète.
03 Découvrir des sources candidates Chercher des sources, des entités et des affirmations qui valent d’être ajoutées.
04 Scorer, dédupliquer et mettre en file Chaque candidat expliqué, pas seulement classé.
05 Décision humaine ou agent Accepter, rejeter ou surveiller — sous une politique explicite.
06 Ingérer les preuves sélectionnées Les sources acceptées entrent dans le corpus via le même connecteur.
07 Rafraîchir vecteurs, graphe & mémoire temporelle Seules les couches impactées sont mises à jour.
08 Publier des sorties sourcées Briefs, digests, présentations et pages — puis mesurer les retours et recommencer.

RAG passif

  • Répond à des questions
  • Dépend des sources existantes
  • Devient obsolète
  • Explique rarement ce qui manque

EigenVertex Discovery Loop

  • Détecte les manques de couverture
  • Découvre des sources candidates
  • Suit les changements dans le temps
  • Rafraîchit la mémoire sélectivement
  • Publie des sorties sourcées
  • Garde l’humain au contrôle

Discovery

Discovery — trouver ce qui manque et ce qui a changé

EigenVertex sépare trois responsabilités : un connecteur sait où chercher, un agent sait quoi chercher, et un skill précise comment raisonner dans un domaine. Dix familles d’agents couvrent la découverte de sources, la détection de manques, le suivi des contradictions et la validation — seules les familles nécessaires à la mission en cours sont actives.

Scout Suit les signaux récents et les sources nouvellement disponibles.
Gap Hunter Détecte une couverture absente, faible ou contradictoire dans un corpus.
Alternative Hunter Fait émerger les approches concurrentes et la diversité manquante.
Entity Expander Explore le voisinage, les alias et les catégories d’une entité.
Source Prospector Trouve de nouvelles sources réutilisables à travers les missions.
Contradiction Hunter Trouve les affirmations qui entrent en conflit avec la connaissance existante.
Change Detector Compare deux états temporels et prouve ce qui diffère.
Bridge Builder Trouve des liens entre domaines, projets ou workspaces.
Validator Vérifie un candidat avant qu’il ne soit autorisé dans le corpus.
Triage Editor Déduplique, score et priorise la file de candidats.

File de candidats & scoring

Les scores sont explicables. Un simple nombre de priorité ne suffit pas — EigenVertex conserve les dimensions, les reason codes, la provenance et l’historique des décisions pour chaque candidat.

CandidatSourceReason codePertinenceNouveautéGain de couvertureCrédibilitéDécision
missing_coveragerecent_updatecontradiction_signalnew_sourcevalidation_neededurgent_announcementhigh_authority_sourcedigest_candidatealert_candidate

Rafraîchir la mémoire sélectivement, pas à l’aveugle

Une fois une preuve acceptée, EigenVertex ne met à jour que les couches impactées — puis produit un rapport de changement avant/après.

Mémoire de corpus compiléeVecteurs et citations QdrantFalkorDB GraphRAGMémoire temporelle GraphitiProjections de projet, de session et de briefing

Human-in-the-loop

Automatisation sous contrôle

Par défaut, l’ingestion est revue par un humain. L’automatisation n’est possible que sous politique explicite, sources de confiance, seuils, budgets et kill switches.

Revue humaine Chaque ingestion requiert une décision.
Semi-automatique Les éléments à haute confiance peuvent être acceptés ; les cas ambigus partent en revue.
Automatique contrôlé Uniquement pour des sources de confiance, une politique explicite, des limites de budget et une piste d’audit.

Pas d’ingestion silencieuse. Pas d’automatisation invisible. Chaque décision reste traçable.

Publishing

Publishing — transformer la connaissance validée en sorties sourcées

La connaissance validée devient documents, présentations, digests et pages — chacun conservant provenance, citations, version et trace de distribution.

Sorties documentaires Briefs, revues, rapports et digests sur un contrat commun et sourcé.
Sorties de présentation De vrais fichiers .pptx éditables — jamais des slides aplaties en image.
Publication récurrente Mises à jour horaires, quotidiennes ou hebdomadaires, uniquement sur changement significatif.
Distribution App, export de fichier, email, web privé, RSS et webhook.

Les sorties PowerPoint sont de vrais fichiers .pptx éditables : templates, masters, layouts, textes, tableaux, graphiques et notes restent des objets natifs — jamais une slide aplatie en image.

Publier seulement quand quelque chose de significatif a changé

EigenVertex peut produire des mises à jour horaires, quotidiennes ou hebdomadaires, mais uniquement quand un delta significatif est détecté — avec planification, budget, suspension et une trace de relecture de chaque tentative.

  • Planification et politique de veille
  • Détection de delta avant publication
  • Budget, suspension et replay
  • Une trace de chaque tentative, réussie ou non
Digest quotidien de market intelligenceMise à jour hebdomadaire des risques de projetDigest d’incidents service clientVeille réglementaireVeille concurrentielleVeille de la littérature scientifique

Watch Policies

Watch policies — veille de domaine sous contrôle

Une WatchPolicy définit ce qu’EigenVertex surveille, où il le surveille, à quelle fréquence, avec quel budget et sous quelles règles d’intake.

Web & sitesRSS / AtomSitemapMoteur de rechercheNewsletters emailX / signaux publicsYouTubeSources académiques (arXiv)Sources privées (drive)

Architecture

Une architecture conçue pour la traçabilité

Un connecteur sait où chercher. Un agent sait quoi chercher. Un skill précise comment raisonner dans un domaine. Ces trois responsabilités ne sont jamais fusionnées.

Postgres Missions, candidats, décisions, runs de publication et état opératoire.
Qdrant Retrieval vectoriel, chunks et citations.
FalkorDB GraphRAG Relations documentaires entre entités et décisions.
Graphiti + FalkorDB Mémoire temporelle pour projets, sessions et briefings.
LangGraph Orchestration multi-étapes pour la découverte, le rafraîchissement et la publication.
Matrice LLM Sélection du provider par phase, Cerebras en priorité quand vitesse et qualité le permettent.

Un connecteur sait où chercher. Un agent sait quoi chercher. Un skill précise comment raisonner dans un domaine.

APIs

Intégrez discovery et publishing dans vos propres agents

Chaque étape de la boucle est exposée via l’API — du profil et des missions jusqu’aux candidats, aux décisions de file et aux artefacts publiés.

Discovery
  • Profil de discovery
  • Missions de discovery
  • Candidats de discovery
  • File de discovery
  • Accept / reject / watch
Live Discovery
  • Profils de source Live Discovery
  • Items et file Live Discovery
Publishing
  • Demande de publication
  • Run de publication
  • Artefact publié
  • Événement de distribution

Backlog

Un programme produit exécutable

Discovery, Publishing et Corpora Constellation sont suivis comme un programme clair d’Epics — pas comme un backlog de fonctionnalités en vrac.

DISC Discovery Détecter les manques, découvrir des sources, mettre les candidats en file, rafraîchir la mémoire.
PUB Publishing Générer documents, présentations, digests et publications récurrentes sourcés.
CONST Corpora Constellation Relier corpus, projets, sessions, sources, entités, news et outputs.
APP Beta v1 App Rendre opérables RAG, Projects, Sessions, Discovery, Publishing et Observability.
C’est cette boucle qui transforme les corpus en systèmes d’intelligence.

Le contrôle humain est la règle par défaut. L’automatisation est explicite, bornée, observable et réversible.