Comment maintenir le contexte de conversation IA entre plusieurs LLM

Les personnes qui n'utilisent qu'une seule IA sont de plus en plus rares.

On peut utiliser ChatGPT pour organiser rapidement des idées, Claude pour examiner en profondeur des structures complexes. Pour trouver des documents récents ou comparer plusieurs sources, Gemini ou Perplexity peuvent être plus adaptés, et lorsque l'on a besoin d'un autre point de vue, on peut choisir des outils comme Grok, Copilot, DeepSeek ou Mistral.

Chaque LLM possède des forces différentes.

L'utilisateur, plutôt que de tout confier à une seule IA, choisit l'IA la plus adaptée selon la situation.

Le problème est que la pensée de l'utilisateur forme un seul flux, mais les conversations de l'IA sont séparées par service.

La pensée se poursuit mais les fenêtres de conversation ne sont pas reliées

Imaginons une situation où l'on mène un projet avec plusieurs IA :

• Dans ChatGPT, on définit le problème et fixe la direction.
• Dans Claude, on examine en profondeur la structure et les conditions exceptionnelles.
• Dans Gemini, on cherche des documents et d'autres points de vue.
• Dans Perplexity, on vérifie les sources et les références.
• Dans Copilot ou un autre outil, on procède à l'implémentation.

Du point de vue de l'utilisateur, tout cela est une seule tâche.

Mais chaque IA se trouve dans une fenêtre de conversation et un service différents. Les critères décidés dans ChatGPT ne sont pas connus de Claude, et les conditions exceptionnelles organisées dans Claude ne sont pas héritées par Gemini.

À chaque changement d'IA, l'utilisateur doit réexpliquer la situation antérieure.

Copier-coller ne suffit pas

La méthode la plus simple est de copier la conversation précédente et de la coller dans la nouvelle IA.

Cela peut fonctionner pour des conversations courtes. Mais plus le travail s'étend, plus les problèmes s'accumulent :

• Il faut juger à nouveau quelles parties copier.
• Dans le long texte original, les décisions importantes et les idées temporaires se mélangent.
• Des options déjà écartées peuvent être transmises à la nouvelle IA.
• Il n'est pas clair quel critère l'utilisateur a finalement retenu.
• Si la conversation est longue, on utilise inutilement la limite d'entrée de la nouvelle IA.
• À chaque nouvelle conversation, il faut refaire le même travail de synthèse.

Transférer tout le texte original ne transmet pas fidèlement le flux de la pensée.

Ce dont on a besoin, ce n'est pas toute la conversation précédente, c'est le contexte : quels problèmes a-t-on traités, qu'a-t-on décidé et d'où faut-il reprendre.

Même un résumé peut perdre un contexte important

On peut aussi résumer brièvement une longue conversation et transmettre ce résumé.

Mais un simple résumé omet facilement les informations suivantes :

• Pourquoi a-t-on commencé ce problème ?
• Quelles options a-t-on comparées ?
• Pour quelle condition a-t-on écarté une direction particulière ?
• Quel était le critère du jugement final ?
• Quel problème reste non résolu ?
• À quel point la prochaine conversation doit-elle directement reprendre ?

Si l'on ne transmet que la conclusion, la nouvelle IA peut connaître le résultat mais a du mal à comprendre le processus qui a conduit à ce jugement.

Il en résulte qu'elle peut reproposer des options déjà examinées ou donner des réponses qui ébranlent les critères fixés par l'utilisateur.

Plus on utilise de LLM, plus l'utilisateur devient gestionnaire de contexte

Les services IA étant séparés, l'utilisateur doit gérer lui-même le contexte.

À chaque nouvelle conversation, l'utilisateur répète ce qui suit :

1. Expliquer la tâche en cours.
2. Résumer les décisions déjà prises.
3. Indiquer les directions écartées et les raisons.
4. Transmettre les problèmes restants.
5. Vérifier que la nouvelle IA a bien compris le contexte.

Si l'on change d'IA, c'est pour obtenir une meilleure aide, mais en réalité, on passe beaucoup de temps à relier le contexte entre les IA.

La capacité à ne pas perdre sa pensée entre plusieurs IA devient plus importante que la capacité à utiliser plusieurs IA.

Ce que 5BY relie, ce ne sont pas les comptes mais le flux de la pensée

5BY n'est pas un outil qui fusionne plusieurs services IA en un seul écran.

Chaque IA s'utilise dans son service et sa fenêtre de conversation existants. L'utilisateur choisit librement l'IA adaptée à sa tâche.

Ce que 5BY cherche à relier, ce n'est pas le service IA lui-même, mais la pensée de l'utilisateur qui s'est formée à l'intérieur.

Pour cela, Anchor et Handoff jouent un rôle essentiel.

Anchor est le point de repère qui conserve le flux jusqu'à présent

Anchor est une fonctionnalité qui permet à l'utilisateur de laisser lui-même comme point de repère le contexte important formé dans une conversation.

Un Anchor ne doit pas contenir seulement la dernière réponse, mais le flux nécessaire pour la prochaine conversation :

• Le problème que l'on cherche à résoudre actuellement
• Les faits constatés jusqu'à présent
• La direction choisie par l'utilisateur
• Les critères et conditions à respecter
• Les options écartées et les raisons
• Les problèmes non encore résolus
• Le point à poursuivre ensuite

Au lieu de copier toute la conversation, l'utilisateur peut laisser des coordonnées pour poursuivre sa pensée.

Handoff relie ce point de repère à une nouvelle conversation dans une autre IA

Handoff est le processus qui permet de transmettre le contexte conservé dans un Anchor pour l'utiliser dans une nouvelle conversation.

Par exemple, après avoir organisé la direction et les critères d'un projet dans ChatGPT, on peut poursuivre un examen plus approfondi dans Claude.

Au lieu de tout réexpliquer à la nouvelle IA depuis le début, on fournit le contexte confirmé de la conversation précédente comme point de départ.

L'objectif de Handoff n'est pas de reproduire fidèlement les réponses.

C'est d'aider la nouvelle IA à commencer son travail en comprenant ce qui suit :

• Ce que l'utilisateur cherche à accomplir
• Quels jugements ont été portés jusqu'à présent
• Ce qu'il ne faut pas modifier
• Quel problème il faut traiter en premier

Même si l'IA change, les critères de l'utilisateur doivent être maintenus

Le plus dangereux dans l'utilisation de plusieurs IA n'est pas que les formulations des réponses diffèrent.

C'est que les critères fixés par l'utilisateur disparaissent à chaque changement de conversation.

Dans une IA, on a décidé de privilégier la simplicité, mais une autre IA peut proposer une structure complexe. Dans la conversation précédente, on a exclu une fonctionnalité, mais dans la nouvelle conversation, cette fonctionnalité peut réapparaître comme proposition centrale.

La nouvelle IA ne se trompe pas ; le problème survient parce qu'elle n'a pas reçu les jugements antérieurs.

Pour que Handoff fonctionne correctement, il ne suffit pas de transmettre un simple résumé du sujet ; les décisions de l'utilisateur et les critères à préserver doivent être clairement transmis.

Il faut pouvoir utiliser les forces de chaque IA tout en poursuivant la même tâche

L'objectif de l'utilisation de plusieurs IA n'est pas de remplacer complètement une IA par une autre.

C'est d'exploiter les forces de chaque IA au moment nécessaire.

• Quand on a besoin d'idées, on utilise une IA forte en créativité.
• Quand on a besoin de logique complexe, on utilise une IA forte en analyse.
• Quand on a besoin de références récentes, on utilise une IA forte en recherche.
• Quand on a besoin d'implémentation, on utilise une IA adaptée au code.

Les outils peuvent changer, mais le projet et la pensée de l'utilisateur doivent continuer.

5BY s'efforce de relier les points de repère créés dans les conversations précédentes comme points de départ des nouvelles conversations, pour que l'utilisateur ne revienne pas à la case départ à chaque changement d'IA.

Ce qui doit être relié, ce n'est pas le texte original mais le contexte des jugements

Transmettre tout le contenu des conversations n'est pas efficace.

L'important est le contexte dont la prochaine IA a besoin pour poursuivre le travail :

• Quel problème est important ?
• Qu'est-ce qui est déjà décidé ?
• Quelles contraintes faut-il absolument respecter ?
• Qu'est-ce qui n'est pas encore confirmé ?
• Où la prochaine tâche doit-elle commencer ?

Si ces informations sont maintenues, l'utilisateur peut continuer à développer la même pensée même si l'IA change.

À l'inverse, si ce contexte disparaît, aussi nombreux que soient les textes originaux conservés, on recommence à zéro avec la nouvelle IA.

Les fondations nécessaires à l'ère de l'utilisation multi-IA

À l'avenir, les modèles d'IA se diversifieront et les forces de chacun deviendront plus nettes.

L'utilisateur ira probablement de plus en plus d'une IA à l'autre pour travailler.

Ce dont on aura besoin alors, ce n'est pas de fusionner toutes les IA en une seule.

C'est de veiller à ce que la pensée et les décisions de l'utilisateur ne soient pas interrompues même si l'IA change.

Le Handoff de 5BY vise à permettre de reprendre à partir du contexte important de la conversation précédente, quelle que soit l'IA utilisée — ChatGPT, Claude, Gemini ou une autre.

L'IA peut changer.

La fenêtre de conversation aussi peut changer.

Mais le flux de pensée que l'utilisateur a construit ne doit pas à chaque fois revenir au départ.

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