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Une série en cinq parties : pourquoi l'IA d'entreprise a besoin d'un harness system — une couche d'exécution autour des agents, et non d'une nouvelle AI Factory.
Pourquoi Open Cradle
Kubernetes est devenu le runtime des conteneurs. Linux est devenu le runtime des applications. L'IA d'entreprise a besoin de son propre runtime : pas un autre framework ni un autre builder d'agents, mais un harness system pour systèmes intelligents.
L'environnement d'exécution neuro-symbolique
Deux modes de raisonnement entrelacés à l'exécution : le modèle propose, la couche symbolique vérifie, l'ontologie borne le possible, les politiques décident du permis. C'est là que l'explicabilité et la reproductibilité cessent d'être des vœux.
Qu'est-ce qu'un harness system
En ingénierie, un harness est un banc d'essai : l'environnement contrôlé dans lequel on exécute un système pour observer et contraindre son comportement. L'IA d'entreprise a besoin de cette couche — et presque personne ne la construit.
Pourquoi le RAG ne sera jamais le cerveau d'une entreprise
Presque toute l'IA d'entreprise aujourd'hui, ce sont des documents, un index vectoriel et un LLM. Excellent pour trouver de l'information, presque inutile pour décider : l'expertise n'est pas stockée dans les documents, mais dans la structure qui les relie.
Pourquoi l'AI Factory est une impasse
Charger des documents, construire un index RAG, brancher un LLM, obtenir un assistant. Toutes les présentations d'AI Factory se ressemblent — et la plupart des projets qui en découlent s'arrêtent au stade de la démonstration. Le problème n'est ni le modèle, ni les GPU, ni la qualité de la recherche : c'est l'absence d'une couche d'exécution.