Pourquoi les expériences d'Edison comptent plus que ses inventions : comment 5BY.AI préserve le savoir du processus

Lorsque nous pensons aux inventions d'Edison, nous nous souvenons d'abord des résultats achevés.

Nous parlons du problème qu'il a résolu, de ce qu'il a créé et de la façon dont ce résultat a changé le monde.

Mais avant qu'une invention ne soit achevée, il y avait bien plus que cela.

Il y avait des hypothèses initiales, des résultats différents des attentes, des méthodes abandonnées, des conditions révisées et des questions qui ont mené à l'expérience suivante.

L'invention achevée subsiste, mais le processus de pensée qui y a mené n'est pas aussi largement transmis que le résultat.

C'est précisément ce processus que 5BY.AI cherche à mettre en lumière.

Les résultats montrent ce qui a été créé. Le processus montre comment on a pensé, échoué et s'est rapproché de la réponse.

Edison n'est pas le sujet — le processus qui disparaît l'est

Cet article n'a pas pour but d'expliquer l'histoire des inventions d'Edison.

Edison est un exemple familier pour comprendre le processus de pensée qui disparaît derrière les résultats.

Nous retenons les noms des inventions réussies.

Mais il est difficile de répondre aux questions suivantes :

• Qu'était-il initialement considéré comme possible ?
• Quelle méthode a été testée en premier ?
• Comment a-t-on interprété le fait que le résultat attendu ne s'est pas produit ?
• Qu'a-t-on jugé comme un échec ?
• Quel échec a changé la direction de l'expérience suivante ?
• Quelles méthodes ont été examinées jusqu'au bout mais non choisies ?

En ne voyant que le résultat achevé, une invention peut sembler naître directement d'une seule bonne idée.

La connaissance réellement importante réside dans le processus de formulation d'hypothèses, de confirmation des résultats, de modification des jugements et de passage à la tentative suivante.

Les expériences échouées ne sont pas un savoir abandonné

Une expérience échouée est une tentative qui n'a pas produit le résultat souhaité.

Mais ce n'est pas une tentative qui n'a rien laissé derrière elle.

Par l'échec, on peut apprendre les faits suivants :

• Dans quelles conditions cette méthode ne fonctionne pas.
• Il manque une condition dans l'hypothèse initiale.
• La cause du problème a été mal comprise.
• Une autre direction doit être examinée d'abord.
• Ce qui doit être changé dans la prochaine expérience.

Si ces informations ne sont pas conservées, la personne suivante peut répéter le même échec.

Celui qui ne reçoit que le résultat final peut savoir ce qui a réussi.

Mais il est difficile de savoir pourquoi une méthode a échoué et dans quelles conditions la méthode réussie n'est valable que dans certaines conditions.

La connaissance du processus n'est pas un registre pour se vanter de ses échecs.

C'est un registre pour rendre le prochain jugement plus précis.

Quand seul le résultat subsiste, le fondement du jugement disparaît

Les documents achevés ne conservent généralement que la décision finale.

• Créer cette fonctionnalité
• Ne pas utiliser cette méthode
• Choisir cette structure
• Lancer dans cette direction

Mais avec le temps, les raisons de la décision peuvent s'estomper.

Le budget était peut-être insuffisant à l'époque.

Le délai était peut-être court, la technologie nécessaire n'était pas stable, ou il restait des risques à vérifier.

Quand ces conditions disparaissent, on peut reconsidérer les décisions passées.

Mais si seul le résultat subsiste, la décision passée peut fonctionner comme une règle dont on ignore la raison.

À l'inverse, le processus d'examen des risques importants ayant disparu, on peut retenter une méthode qui a déjà échoué.

Pour préserver le savoir, il ne suffit pas de conserver uniquement les décisions.

Ce qui a été vérifié, pourquoi un choix a été fait, et dans quelles conditions ce jugement a été formé doivent être conservés ensemble.

Les conversations IA révèlent le processus de changement de pensée

Aujourd'hui, de nombreuses personnes résolvent des problèmes en conversant avec l'IA.

Elles ne posent pas une question achevée dès le départ, mais redéfinissent le problème lui-même en poursuivant la conversation.

Par exemple, le flux suivant peut apparaître :

1. Au début, on pense qu'une nouvelle fonctionnalité est nécessaire.
2. En conversant avec l'IA, on compare plusieurs fonctionnalités.
3. On découvre que le problème réel n'est pas un manque de fonctionnalités mais une confusion des utilisateurs.
4. On décide de changer l'explication et le flux d'utilisation plutôt que d'ajouter des fonctionnalités.
5. Dans la conversation suivante, on examine des méthodes d'amélioration concrètes.

Le résultat final peut ne conserver que la décision « ne pas ajouter de nouvelle fonctionnalité ».

Mais la conversation contient le processus qui montre pourquoi le jugement a changé.

• L'hypothèse initialement formulée
• Les options proposées par l'IA
• Les raisons pour lesquelles l'utilisateur n'était pas d'accord
• Les conditions nouvellement découvertes
• Le moment où la direction a changé
• Les questions encore non résolues

C'est la connaissance de processus nouvellement créée à l'ère des conversations IA.

Ce n'est pas parce que les conversations sont enregistrées que la connaissance du processus est préservée

Même si les conversations sont stockées dans les services d'IA, il est difficile de retrouver le processus de pensée nécessaire.

Un seul travail peut être réparti sur plusieurs fenêtres de conversation.

On peut définir un problème dans ChatGPT, examiner la logique dans Claude, et chercher des ressources dans Perplexity. Même en utilisant la même IA, quand la conversation s'allonge, on peut continuer dans une nouvelle fenêtre.

Pour l'utilisateur, c'est un seul processus de pensée, mais les enregistrements sont dispersés en plusieurs endroits.

Avec le temps, il devient difficile de trouver :

• Dans quelle conversation une hypothèse importante a-t-elle été formulée
• Qu'est-ce qui a été confirmé comme un fait
• Quelle méthode a déjà été testée
• Pourquoi une direction a-t-elle été abandonnée
• À quel moment le jugement a-t-il changé
• Où voulait-on reprendre ensuite

Conserver l'intégralité des conversations et pouvoir comprendre à nouveau le processus sont deux choses différentes.

Plus les enregistrements s'accumulent, plus les points de bascule importants peuvent s'enfouir profondément.

5BY.AI conserve des coordonnées pour y revenir plutôt que des originaux

5BY.AI ne vise pas à rassembler toutes les conversations IA originales dans un seul grand entrepôt.

Il cherche à conserver comme coordonnées les significations et les flux qui valent la peine d'être compris et repris.

La direction visée par 5BY.AI est la suivante :

Pas de stockage d'origine, stockage du sens uniquement Des coordonnées plutôt que du contenu

Ici, les coordonnées ne sont pas de simples emplacements de conversation.

Ce sont les contextes nécessaires pour réentrer dans le processus de pensée passé.

• Que cherchait-on à résoudre
• Quelle hypothèse a été examinée
• Qu'a-t-on confirmé
• Quelle direction a été choisie
• Pourquoi certaines méthodes ont-elles été exclues
• Où le jugement a-t-il changé
• Que faut-il faire ensuite

Quand ces coordonnées existent, l'utilisateur ne se contente pas de lire le résultat final.

Il peut comprendre à nouveau le processus par lequel ce résultat a été créé et reprendre le prochain jugement en fonction de la situation actuelle.

Saved conserve les conversations qui méritent d'être revues

Dans le processus d'expérimentation, il y a des moments qui méritent d'être revus ultérieurement.

Un contre-argument important, une explication qui a changé un jugement, une question qui a permis de comprendre la cause d'un échec et une nouvelle idée.

La fonction Saved de 5BY.AI permet à l'utilisateur de sélectionner directement ces questions et réponses dans une longue conversation.

Par exemple :

• Une réponse qui a révélé un problème dans l'hypothèse existante
• Un avertissement important à revérifier
• Une explication qui a servi de fondement au jugement
• Une idée pas encore aboutie
• Une conversation susceptible d'être reliée à un autre problème plus tard

Saved conserve les traces qui ont joué un rôle important dans le processus de pensée, même si elles n'ont pas été incluses dans le résultat final.

Anchor conserve le point où le jugement s'est formé

Anchor n'est pas une fonction qui enregistre une seule bonne réponse.

C'est un point de référence que l'utilisateur a jugé valable de reprendre dans le flux de pensée actuel.

Un Anchor peut être associé aux contextes suivants :

• Le problème actuellement à résoudre
• Les faits confirmés
• La direction choisie par l'utilisateur
• La raison de ce choix
• Les conditions à maintenir
• Les options exclues
• Les problèmes encore non résolus
• Le point de départ de la prochaine conversation

Anchor ne fige pas la conclusion passée comme réponse définitive.

Il permet de revérifier dans quelles conditions le jugement a été porté, et aide l'utilisateur actuel à le maintenir ou à le modifier.

Il ne s'agit pas de conserver uniquement le résultat de l'invention, mais de conserver l'emplacement où le jugement important s'est formé.

Pack montre les frontières où la direction de pensée a changé

Dans une longue conversation, même en parlant du même sujet, le centre du problème peut changer.

Au début, on pensait que c'était un problème de matériau, mais en poursuivant la conversation, on peut juger que le problème réel réside dans l'environnement d'utilisation ou la structure globale.

Le Pack de 5BY.AI n'est pas une classification de sujets qui regroupe des mots similaires.

C'est une unité de contexte où une définition de problème et une direction de pensée se sont formées.

À travers le Pack, l'utilisateur peut examiner :

• Où a commencé un flux de pensée
• À quel point l'hypothèse a différé
• Après quel échec une nouvelle direction a commencé
• Comment des conversations différentes se sont reliées en un seul travail

Il permet de revoir les changements de direction qui disparaissent dans le résultat achevé.

Handoff relie la connaissance du processus à la conversation suivante

Trouver le processus de pensée passé ne suffit pas.

Il faut pouvoir le poursuivre en un travail réel dans une nouvelle conversation.

Le Handoff de 5BY.AI construit le contexte nécessaire pour la conversation suivante, sur la base de l'Anchor sélectionné et du flux de pensée enregistré.

On peut continuer dans une nouvelle fenêtre de la même IA.

On peut aussi passer à un autre service d'IA pour procéder à des analyses ou travaux supplémentaires.

Les éléments suivants sont importants dans un Handoff :

• L'objectif actuel
• Les faits déjà confirmés
• Les méthodes essayées mais non utilisées
• La direction choisie par l'utilisateur
• Les conditions à maintenir
• Les problèmes à examiner ensuite

Quand ces éléments sont transmis, la nouvelle conversation ne commence pas en ignorant les échecs passés.

On peut commencer la tentative suivante sur la base des connaissances déjà acquises.

Graph View montre les déplacements de la pensée, pas les résultats

La Graph View (vue en graphe) de 5BY.AI est un espace pour explorer les relations entre Pack, Anchor et Saved.

L'utilisateur peut examiner le flux suivant au lieu de ne voir qu'une liste de conversations par ordre chronologique :

1. Le problème et l'hypothèse initialement formulés
2. Un Saved qui a laissé un contre-argument important
3. Un Pack modifié par un échec ou une nouvelle information
4. Un Anchor qui a consigné un jugement important
5. Une nouvelle conversation reliée par Handoff
6. Des pensées ensuite modifiées ou développées

Graph View ne place pas le résultat réussi au centre et ne traite pas le reste comme des enregistrements secondaires.

Il permet d'explorer comment les hypothèses, les échecs et les changements de jugement sont reliés et ont mené au résultat actuel.

La connaissance du processus aide d'abord soi-même dans le futur

Conserver le processus de pensée n'est pas seulement nécessaire pour les inventeurs ou chercheurs historiques.

C'est aussi le problème de soi-même revenant à un travail passé quelques jours plus tard.

La décision finale est mémorisée, mais les éléments suivants peuvent disparaître :

• Pourquoi cette méthode a-t-elle été choisie
• Quel risque a été découvert
• Qu'est-ce qui a déjà été testé
• En raison de quelle condition d'autres méthodes ont-elles été exclues
• Que voulait-on vérifier ensuite

Quand les coordonnées du processus existent, on peut réduire le fait de repenser le même problème depuis le début.

On peut commencer le prochain jugement sur la base des connaissances acquises par soi-même dans le passé.

Les organisations doivent transmettre le processus de jugement, pas seulement les succès

Dans les organisations aussi, les résultats subsistent mais les processus disparaissent facilement.

Quand la personne responsable change, les documents et les fonctionnalités achevées subsistent, mais pourquoi telle décision a été prise peut ne pas être transmis.

La nouvelle personne responsable doit poser à nouveau des questions :

• Pourquoi cette structure a-t-elle été choisie
• D'autres méthodes ont-elles déjà été examinées
• Quel échec a conduit aux critères actuels
• Les conditions de l'époque sont-elles toujours valables
• Que faut-il changer pour que le problème passé ne réapparaisse pas

Si le processus de pensée est conservé, la nouvelle personne n'a ni à suivre aveuglément les décisions passées, ni à répéter toutes les expériences depuis le début.

Elle peut comprendre les fondements des jugements de l'époque et les reprendre selon la situation actuelle.

C'est une transmission du savoir plus profonde que de simplement remettre les livrables.

Non seulement les résultats, mais aussi le processus de rapprochement de la réponse est un savoir

Nous apprenons beaucoup à travers les inventions et les résultats réussis.

Mais les résultats réussis seuls ne suffisent pas pour que la personne suivante prenne des décisions du même niveau.

Il faut pouvoir voir quelles hypothèses ont été formulées, ce qui a échoué et comment cet échec a changé la direction suivante.

Les résultats réussis montrent la réponse. Les registres d'échecs et de révisions montrent la méthode pour se rapprocher de la réponse.

5BY.AI cherche à empêcher que ce processus de pensée, révélé dans les conversations IA, ne disparaisse dans la fenêtre de conversation.

Ce n'est pas pour conserver tous les échecs.

C'est pour conserver les coordonnées des hypothèses, jugements et changements de direction qui méritent d'être compris et repris.

Si nous pouvions apprendre non seulement les résultats achevés mais aussi le processus d'expérimentation des inventions d'Edison, ce serait un savoir plus riche.

Aujourd'hui, dans les pensées élaborées avec l'IA, il faut une nouvelle méthode pour ne pas perdre ce processus.

Ce que 5BY.AI cherche à conserver n'est pas une liste de réponses réussies.

C'est la connaissance du processus par lequel une personne pose des questions, échoue, modifie son jugement et passe à la réponse suivante.

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