Retake the control with Deterministic Reasoning Graph (DRG)

1. Concept central : une structure hybride explicite

👉 Pourquoi cette approche ?

Parce que les systèmes actuels de génération de texte (LLM) reposent sur des associations statistiques entre mots sans réelle structuration logique. Il devient impossible d’avoir un raisonnement traçable, vérifiable ou contrôlable. Le DRG a été conçu pour introduire une structure explicite et déterministe, capable de refléter un raisonnement humain compréhensible et pilotable, assurant la précision.

Le Deterministic Reasoning Graph (DRG) est un nouveau paradigme de structuration de la connaissance et du raisonnement. Il combine intelligemment trois fondations :

– L’algorithmie : arbres de raisonnement et de décision,
– Les graphes : nodes, edges, clusters,
– Les bases vectorielles et LLM :

** les chunks, issus de contextes implicites (concept utilisé pour les bases vectorielles),
** la logique de Query-Key-Value (QKV) est utilisée : Query pour le retrieval, Key/Value pour l’indexation,
** les labels viennent des logiques d’indexation issues des bases vectorielles et des LLM (K/V)

Contrairement aux LLM classiques qui raisonnent par association probabiliste, le DRG structure l’information de manière totalement explicite, hiérarchisée, labellisée et organisée, selon une taxonomie et une ontologie construites par domaine et/ou avec le métier.

Le chunk est généralement une description, mais peut également être une information spécifique à l’entité, ce qui permet de capturer des connaissances de manière extrêmement fine et contextuelle.

Les labels permettent d’assurer une recherche ciblée et explicite dans l’environnement du graphe.

2. Cas d’usage du DRG

👉 Quels sont les usages ?

Un graphe structuré devient moteur : pour la vérification, la génération, la décision, ou la structuration. DRG n’est pas qu’une visualisation, c’est une architecture active.

1. CoRG (Chain of Reasoning Graph) : le RAG structuré, orienté métier.
2. Discriminator : vérification de l’output d’un LLM par graphe logique.
3. Générateur de dataset : la logique et le raisonnement est appliqué en amont du dataset pour assurer la cohérence et la logique par domaine. 
4. Agent conversationnel et décisionnel : automation pilotée par arbres de raisonnement + décision.

→ Le DRG rend possible une structuration native de la donnée, ce qui change radicalement la manière d’entraîner ou corriger un LLM.

Pour créer un dataset robuste, chaque information doit d’abord être segmentée en chunks labellisés. Cette segmentation s’appuie sur une compartimentation stricte, où chaque morceau d’information est structuré, indexé, et validé à travers le graphe.
Plus l’information est granulaire, plus elle est explicite et donc plus elle est généralisable. C’est une règle de base, même dans un système d’apprentissage implicite.

Un dataset structuré avec le DRG ne se contente pas de stocker des paires input/output. Il prépare en amont un raisonnement complet, validé à travers une traversée logique du graphe (vérification des chemins, des conditions, des doublons, etc.).
Ensuite, on présente ces données sous un format classique que le LLM peut digérer, sans structure visible.
C’est là le “trick” : le raisonnement explicite a été injecté avant l’entraînement, même si le format final reste implicite.

Résultat : le LLM apprend un comportement déterminé sans même savoir qu’il suit un graphe. Welcome AGI!

3. Raisonnement explicite vs implicite

👉 Pourquoi opposer ces deux logiques ?

Parce que la puissance d’un système ne suffit pas s’il est imprévisible. En structurant l’information dès le départ, on passe d’une logique de génération floue à une logique de raisonnement déterministe, vérifiable et reproductible.

Les LLM fonctionnent par association probabiliste : des vecteurs pondérés à l’intérieur d’une séquence (context window) sans structuration explicite.

Le DRG repose sur une grammaire du raisonnement :

– Un node = une entité avec un chunk court, succinct et précis,
– Chaque chunk est labellisé sémantiquement,
– Les arbres de raisonnement ou de décision sont formés à partir des labels, le node est la feuille de l’arbre,
– Dans le graphe, le node est la partie visible et labellisée : l’entité est à la fois node ou le label qui mène vers le node,
– Les relations sont explicites, orientées, logiques, bidirectionnelles et multiples ; elles sont aussi labellisées, ce qui permet de dépasser la logique binaire/booléenne des algorithmes classiques (ex : “Valide par expérimentation”, “Contredit par jurisprudence”).

→ Cela permet d’atteindre 100% de précision métier dans un domaine donné, car aucune ambiguïté probabiliste ne subsiste.

→ Et surtout : il n’y a pas qu’un seul chemin pour arriver au résultat final. Plusieurs raisonnements logiques peuvent mener à un même output. Le modèle ne fait pas une devinette : il suit un raisonnement. On passe de input → query (par label) + relationship (contexte) → à un seul output via plusieurs chemins explicites.

4. DRG & CoRG

👉 Quelle est la différence ?
DRG est un socle universel de raisonnement structuré, et CoRG n’en est qu’un usage particulier, celui du Retrieval-Augmented Generation (RAG). CoRG ne fonctionne que parce que DRG existe en amont.

DRG (Deterministic Reasoning Graph) est le système global. Il englobe 3 arbres à relations sémantiques :

– des arbres de raisonnement,
– des arbres de décision,
– des arbres de stockage d’information structurés.

CoRG (Chain of Reasoning Graph) est un cas d’usage RAG du DRG : il permet d’exécuter une chaîne de raisonnement structurée, vérifiable, contextualisée et réutilisable. Il fonctionne à l’aide du Chain of Task. 
 

5. Structure fondamentale : cluster > label > node > edge

👉 Quelle est la hiérarchie ?
Structurer la donnée de manière déterministe nécessite un cadre rigoureux. Chaque niveau (cluster, label, node, relation) apporte une brique essentielle pour encoder l’intention, le raisonnement, et le sens métier dans une organisation exploitable et généralisable.

– Clusters : Globaux (root) et locaux (catégories), hiérarchisation logique.
– Labels : Branches des arbres, définissent la nature sémantique du raisonnement ou de la décision.
– Nodes : Feuilles contenant un chunk (entité contextualisée, courte, précise), identifiée par un titre. Le node est labellisé ; plus il a de labels, plus il est polyvalent et granulaire.
– Relations (edges) : Nominatives, logiques, orientées, bidirectionnelles et multiples, permettant de sortir de la logique binaire/booléenne des algorithmes classique pour le raisonnement métier et les schémas de décision. Elles sont labellisées : c’est une dimension essentielle pour enrichir le raisonnement.

6. Stratégies de généralisation

👉 Comment tendre vers la généralisation ?
Parce qu’un graphe n’a pas vocation à tout contenir. Il doit permettre d’accéder au maximum d’informations à partir d’un minimum de nodes. On tend alors vers la singularité, qui n’est atteignable que par une structuration très granulaire. C’est ce que l’on appelle le raisonnement modulaire.

Voici les quatre stratégies mises en œuvre :

Granularité élevée :

Un node contient peu d’information mais est associé à beaucoup de labels, ce qui augmente sa spécificité tout en l’ancrant dans plusieurs logiques. On tend ainsi vers la singularité par structure minimale.

Réutilisation maximale des nodes :

En factorisant les entités communes, on centralise la logique et enrichit les relations sémantiques sortantes. Cela implique d’identifier le dénominateur commun des nodes pour créer un contexte plus riche.

Algorithmes complémentaires :

Utilisation d’outils comme Jaccard V2F, SimRank, Leiden, Louvain, ou encore GNN, dans un ordre optimisé, pour enrichir et peupler dynamiquement le graphe sans explosion de la taille.

Contextualisation par chunk :

Chaque chunk n’est pas une donnée brute, mais une information contextualisée dans un domaine précis, ce qui renforce la cohérence logique du graphe.

→ Le secret de la généralisation, c’est la granularité. Plus l’information est fine, plus elle est explicite, plus elle est réutilisable.

7. Pourquoi DRG > Tree of Thought (ToT)

👉 Pourquoi aller au-delà de ToT ?
Parce que Tree of Thought, bien qu’intéressant en concept, ne structure ni les relations ni les catégories. Il propose un enchaînement d’idées, là où DRG propose une architecture complète de raisonnement pilotée.

Tree of Thought (ToT) repose uniquement sur un arbre de génération. Il n’inclut :

– Aucun label sémantique,
– Aucune relation explicite entre les thoughts,
– Aucune taxonomie ou clusterisation,

Le DRG, lui, va beaucoup plus loin :

– Il est ontologique, algorithmiquement structuré, sémantique,
– Il est déterministe, vérifiable, par domaine,
– Il traite un raisonnement mathématique, juridique, marketing, etc., selon des règles différentes. La partie explicite du raisonnement varie selon le domaine.

8. Méthodologie de construction

👉 Quelle est la procédure ?
Pour qu’un raisonnement soit valide, il faut que sa structure soit exacte. Chaque ontologie est construit avec le métier ou par domaine. Tout environnement commence par la création du code knowledge. La construction du DRG est donc fondée sur l’analyse métier, et suit un pipeline rigoureux pour que chaque entité, chaque relation, chaque arbre soit aligné sur le raisonnement réel du domaine.

Voici le pipeline standard pour construire un DRG :

Analyse métier → Détection d’entités → Création de la taxonomie et de l’ontologie → Génération des clusters et labels → Construction des arbres → Insertion des nodes avec chunks → Ajout des relations logiques explicites → Création du core knowledge → Peuplement du graphe à partir d’autres documents.

Cette procédure est fine, longue, et métier-dépendante, raison pour laquelle le LLM Turing a été développé pour automatiser tout ou partie de cette chaîne.

9. Pourquoi c’est révolutionnaire

👉 Pourquoi cela change tout ?
Parce qu’au lieu d’essayer d’interpréter une boîte noire, on la remplace par une architecture explicite, logique, et vérifiable. Le DRG donne enfin une forme concrète, stable et exploitable à l’intelligence sémantique.

Parce que le DRG fusionne les meilleures approches de tous les mondes :

– Vector DB : pour la contextualisation implicite (chunks),
– Graph : pour la structuration explicite (labels, relations),
– Taxonomie + Ontologie : pour une hiérarchie métier sur mesure,
– Granularité : pour tendre vers la singularité et la généralisation,
– Algorithmes d’arbre : pour piloter les décisions et raisonnements,
– Relations sémantiques : pour remplacer les chaînes probabilistes floues par de la logique vérifiable.

On ne raisonne plus en devinant ce que le modèle va répondre. On structure le raisonnement dès le départ.

⚠️ Avertissement – Fonctionnement et limites du DRG

Le Deterministic Reasoning Graph (DRG) est un système de raisonnement explicite, dont la performance repose entièrement sur trois piliers fondamentaux :

– Une ontologie métier rigoureusement définie, contextualisée et validée,
– Des arbres de raisonnement et de décision formalisés, alignés sur les règles du domaine,
– Des schémas logiques et relations sémantiques conçus spécifiquement pour les cas d’usage ciblés.

Contrairement aux modèles probabilistes (comme les LLM classiques), le DRG repose sur une architecture déterministe, structurée, traçable, et vérifiable.
Il n’émet aucune hypothèse implicite : il suit un chemin logique défini par l’utilisateur, le scientifique ou le métier.

Cette précision apparente de 100 % n’est atteignable que dans les cas d’usage entièrement modélisés et validés.
La fiabilité du DRG dépend donc :

– de la justesse du graphe,
– de la complétude des entités et relations modélisées,
– et de la cohérence de la structure avec la logique métier réelle.

Tout oubli, contradiction ou approximation dans la modélisation peut invalider le raisonnement.
Le DRG ne devine rien. Il exécute, à la lettre, la logique que vous avez définie.

En ce sens, il est impératif de considérer le DRG non comme un outil de génération autonome, mais comme un système d’exécution logique structuré. Sa force réside dans la qualité de la structure, pas dans la quantité des données.