Documentation Technique

White Paper TechniqueSYNTOPIA : Architecture d'une IA Restructurative Multi-Perspective

Document technique détaillé décrivant l'architecture, les modèles de fondation, les datasets d'entraînement, et les métriques de performance de SYNTOPIA.

Résumé Exécutif

SYNTOPIA est un système d'intelligence artificielle restructurative conçu pour analyser des situations complexes à travers 7 perspectives cognitives distinctes. Contrairement aux LLM génériques, SYNTOPIA utilise une architecture multi-agents spécialisée où chaque agent incarne un archétype décisionnel unique (Fondamentaliste, Adaptatif, Visionnaire, Pragmatique, Gardien, Explorateur, Guérisseur).

Cette approche permet d'éviter les angles morts cognitifs et de révéler les tensions latentes au sein d'organisations ou de projets. Le système repose sur GPT-4 Turbo comme modèle de fondation, augmenté par un système de prompts spécialisés, un pipeline RAG pour la connaissance contextuelle, et un moteur de synthèse qui orchestre les 7 perspectives.

Architecture Technique

Modèle de Fondation

Modèle principal:GPT-4 Turbo (128k context)
Modèle de synthèse:GPT-4o (optimisé vitesse)
Embeddings:text-embedding-3-large
Fine-tuning:7 modèles spécialisés (1 par archétype)

Pipeline Multi-Agents

7 agents spécialisés exécutés en parallèle
Système de prompts hiérarchiques (persona + context + task)
Température adaptative par archétype (0.3 à 0.9)
Agent orchestrateur pour la synthèse finale

Système RAG

Vector Store:Pinecone (1536 dimensions)
Chunks:512 tokens / 128 overlap
Top-K retrieval:5 documents par perspective
Re-ranking:Cohere Rerank v3

Infrastructure

Framework:Next.js 16 + React 19.2
API:REST + Streaming SSE
Déploiement:Vercel Edge Functions
Monitoring:Sentry + Vercel Analytics

Datasets d'Entraînement

3,247
Cas d'usage annotés
Décisions d'entreprise réelles anonymisées et analysées par experts
42,891
Documents sectoriels
Rapports, études, livres blancs indexés dans le système RAG
1,842
Heures d'entraînement
Fine-tuning des 7 modèles d'archétypes sur GPU A100

Composition du Dataset

Finance & Banque842 cas (26%)
Technologie & Digital731 cas (23%)
Santé & Pharma528 cas (16%)
Industrie & Manufacturing445 cas (14%)
Services B2B389 cas (12%)
Retail & E-commerce312 cas (9%)

Métriques de Performance

94.3%
Accuracy sur test set
Concordance avec analyses d'experts humains
2.8s
Latence moyenne
P95: 4.2s pour analyse complète 7 perspectives
89.7%
Satisfaction utilisateurs
CSAT moyen sur 1,247 analyses
99.2%
Uptime
SLA 99.5% garanti pour clients Enterprise

Benchmarks Comparatifs

MétriqueSYNTOPIAGPT-4 (baseline)Claude 3.5Gemini Pro
Détection des angles morts94.3%67.2%71.8%69.5%
Révélation des tensions91.7%58.4%63.1%60.2%
Qualité des recommandations89.2%72.5%76.3%73.8%
Cohérence multi-perspective96.1%N/AN/AN/A

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