Architecture de Gouvernance du Probabilisme
DC² est un cadre architectural conçu pour intégrer et gouverner des composants probabilistes — notamment les Grands Modèles de Langage (LLM) — au sein de systèmes déterministes.
Le principe fondateur est simple mais puissant :
« L'intelligence peut être probabiliste. Le contrôle ne doit jamais l'être. »
Cette architecture ne se limite pas au développement logiciel. Elle s'applique à tout système où l'on doit encapsuler de l'intelligence probabiliste : analyse de données, aide à la décision, agents conversationnels, pipelines de traitement sémantique, ou systèmes d'inspection automatisée.
DC² traite les LLM comme des composants logiciels non fiables dont l'intelligence doit être canalisée par une structure déterministe rigoureuse.
Le Problème Architectural
L'émergence des Grands Modèles de Langage représente un changement aussi fondamental que l'adoption des IDEs ou du refactoring automatisé. Cependant, leur nature probabiliste les rend fondamentalement différents de tout composant logiciel traditionnel :
- Probabilistes : Aucune garantie de cohérence entre deux invocations identiques
- Opaques : Impossible de tracer la logique interne qui mène à un résultat
- Non déterministes : La même entrée peut produire des sorties différentes
- Sensibles au contexte : Les résultats dépendent de l'historique et de la formulation
L'adoption ad-hoc des LLM en production génère une dette technique invisible qui ne se manifeste que des mois après l'implémentation. Sans cadre méthodologique rigoureux, ces outils puissants deviennent des générateurs de complexité accidentelle.
Les approches traditionnelles échouent parce qu'elles tentent d'appliquer des méthodes conçues pour des systèmes déterministes à des composants probabilistes. Optimiser les prompts ne suffit pas — il faut une architecture de contraintes qui compense structurellement les limites des LLM.
La Solution DC²
Développement par Contraintes Convergentes propose une architecture en contraintes convergentes qui encapsule l'intelligence probabiliste dans un système de contrôle déterministe. Cette approche repose sur quatre piliers fondamentaux :
1. Externalisation de l'Intelligence, Internalisation du Contrôle
L'IA est traitée comme un sous-système génératif non fiable comparable à une source de données externe contenant du bruit. Toute interaction avec l'IA doit être encapsulée par :
- Des contrats explicites (documentation structurée)
- Des contraintes vérifiables (tests exhaustifs)
- Des points de validation humains (inspection multi-niveaux)
2. Pilotage Stratégique Humain vs Exécution Tactique IA
L'architecture impose une séparation nette des responsabilités :
- L'humain garde le contrôle stratégique : architecture, invariants système, choix de conception
- L'IA assure l'accélération tactique : génération de tests, inspection de code, documentation technique
- L'objectif est d'utiliser l'IA comme accélérateur, jamais comme concepteur autonome
3. Compensation Systématique des Limites
Plutôt que de nier les faiblesses des LLM, DC² les compense par la structure :
- La documentation sert de mémoire externe persistante
- Le TDD et les tests exhaustifs servent de rails pour prévenir les dérives
- Les contraintes convergentes réduisent mathématiquement l'espace des solutions possibles
4. Transposabilité Architecturale
Le cadre DC² s'applique à toute situation nécessitant la gouvernance d'un composant probabiliste :
- Développement logiciel : génération de code sous contraintes strictes
- Analyse de données : enrichissement sémantique avec validation déterministe
- Aide à la décision : suggestions IA avec contrôle humain final
- Pipelines de traitement : transformations probabilistes dans un flux déterministe
Maturation et Licence
DC² est une méthodologie en développement actif, actuellement en version 1.0. Elle a été conçue non pas comme théorie académique, mais comme réponse pragmatique à un constat observé sur le terrain : l'adoption non structurée de l'IA en production génère une dette technique exponentielle.
La méthodologie est publiée sous licence CC BY-SA 4.0, garantissant qu'elle reste libre d'usage tout en préservant l'attribution. Vous êtes encouragé à l'adapter à vos contextes spécifiques, à la critiquer, et à proposer des améliorations.
Le Contributeur Principal
Éric Gauthier
Architecte TI avec plus de 30 ans d'expérience en conception de systèmes complexes. Sa carrière lui a permis d'observer l'évolution des méthodologies de développement, de Waterfall à Agile, de TDD à DevOps.
L'émergence des LLM a représenté pour lui un nouveau palier d'évolution méthodologique, un changement fondamental dans la nature des composants avec lesquels nous construisons des systèmes.
En travaillant avec les LLM en production, il a identifié un pattern architectural émergent : la nécessité de gouverner le probabilisme au sein de systèmes déterministes. DC² est la formalisation de ce pattern.
Son rôle est celui de contributeur principal, pas de propriétaire exclusif. DC² est conçu comme une méthodologie appartenant à la communauté des architectes, développeurs et praticiens qui l'adoptent, la testent, et contribuent à son évolution.
Engagement Open Source
DC² appartient à la communauté des praticiens qui choisissent de l'utiliser. Elle est offerte comme contribution au corpus des connaissances en ingénierie logicielle et en architecture de systèmes intelligents.
Votre feedback, vos critiques constructives et vos contributions sont essentiels pour son amélioration continue. La méthodologie évolue par l'usage et par le dialogue entre pairs.