Ce que fait réellement Multi LCM / TRM Engine™
Multi LCM / TRM Engine™ est le moteur d’orchestration gouvernée des modèles IA de Cortex ORIGIN™.
Il permet de combiner, arbitrer et séquencer plusieurs moteurs IA hétérogènes (LLM, TRM contraints, moteurs spécialisés), sans jamais perdre la gouvernance, la traçabilité et la preuve.
Contrairement aux orchestrateurs classiques, Multi LCM / TRM Engine™ :
- ne route pas seulement des requêtes,
- ne choisit pas un modèle “au hasard”,
- ne délègue jamais hors gouvernance.
Il agit sous contrôle explicite d’OMEGA™, avec preuve PRISM™, et séparation stricte entre orchestration, décision et exécution.
Fonctions clés
1. Orchestration multi-modèles gouvernée
Le moteur orchestre :
- des LLM généralistes (ex. Mistral, GPT-like),
- des moteurs contraints (TRM Contrain Nano™),
- des moteurs métiers spécialisés.
Le choix du moteur est justifié, traçable et rejouable, jamais implicite.
2. Sélection contextuelle et métier
La sélection s’appuie sur :
- le contexte métier,
- le niveau de criticité,
- les contraintes réglementaires,
- les exigences de souveraineté / offline,
- les politiques de gouvernance.
Ce n’est pas “le meilleur modèle”, mais le modèle approprié au contexte.
3. Gouvernance décisionnelle non contournable
Toute orchestration :
- est décidée par OMEGA™,
- est encapsulée dans une enveloppe décisionnelle,
- est enregistrée dans PRISM™.
Aucun appel modèle hors gouvernance n’est possible.
4. Auditabilité et rejouabilité
Multi LCM / TRM Engine™ permet de :
- rejouer une chaîne multi-modèles complète,
- vérifier quel moteur a été utilisé,
- comprendre pourquoi,
- auditer la cohérence de l’arbitrage.
Essentiel pour audit réglementaire et forensics IA.
5. Fonctionnement souverain et hybride
Le moteur est opérable :
- en cloud souverain,
- en edge,
- en hors-ligne,
- avec des modèles locaux et distants.
Aucun verrou fournisseur.
Ce que Multi LCM / TRM Engine™ ne fait pas
- ne choisit pas “le modèle le plus performant” sans justification
- ne délègue pas la gouvernance au fournisseur du modèle
- ne fonctionne pas comme un simple router API
- ne masque pas les décisions d’orchestration
Son rôle est la maîtrise, pas l’optimisation brute.
Niveau de maturité et d’assurance
- TRL : 9 — démontré en conditions opérationnelles
- Assurance : intégré dans une chaîne EAL7++ (audit-ready)
Bénéficie :
- de la gouvernance OMEGA™,
- de la preuve PRISM™,
- du confinement WALL-DOME™ si requis.
Tableau comparatif — Orchestration multi-modèles IA
Multi LCM / TRM Engine™ vs orchestrations classiques
| Critères clés | Multi LCM / TRM Engine™ (Cortex) | Mistral AI | OpenAI | Google (Vertex) | Microsoft (Azure AI) |
|---|---|---|---|---|---|
| Orchestration multi-modèles | 🟢 | 🔴 | 🔴 | 🟡 | 🟡 |
| Sélection contextuelle gouvernée | 🟢 | 🔴 | 🔴 | 🔴 | 🔴 |
| Décision d’orchestration non contournable | 🟢 | 🔴 | 🔴 | 🔴 | 🔴 |
| Lien orchestration → preuve | 🟢 (PRISM™) | 🔴 | 🔴 | 🔴 | 🔴 |
| Rejouabilité à froid (audit) | 🟢 | 🔴 | 🔴 | 🔴 | 🔴 |
| Fonctionnement hors-ligne | 🟢 | 🟡 | 🔴 | 🔴 | 🔴 |
| Indépendance fournisseur | 🟢 | 🟡 | 🔴 | 🔴 | 🔴 |
| Gouvernance via OMEGA™ | 🟢 | 🔴 | 🔴 | 🔴 | 🔴 |
| Chaîne EAL7++ (audit-ready) | 🟢 | 🔴 | 🔴 | 🔴 | 🔴 |
| Usage industriel / réglementé | 🟢 | 🟡 | 🔴 | 🔴 | 🔴 |
| Alignement TRL9 | 🟢 | 🟢 | 🟢 | 🟢 | 🟢 |
🟢 / 🟡 / 🔴 — Légende
- 🟢 Natif, garanti par l’architecture
- 🟡 Partiel / dépendant du mode de déploiement
- 🔴 Absent ou non garanti structurellement