Oui, ton approche hypertextuelle avec des étiquettes codées par l'utilisateur pourrait tout à fait fonctionner avec un LLM, mais il faudrait adapter certains mécanismes pour que l'intelligence artificielle puisse exploiter cette structuration efficacement. Voici comment cela pourrait être mis en place et pourquoi cela serait pertinent :

Pourquoi une structuration hypertextuelle serait utile pour un LLM ?

Problème actuel des LLM : Séquence et Contexte Limités

Comme tu l’as remarqué, un LLM ne conserve pas une mémoire séquentielle et perd souvent du contexte dans les longs textes.

Il ne stocke pas durablement les informations, il réinterprète à chaque génération en fonction de la fenêtre de contexte.

Un système d'indexation hypertextuelle pourrait compenser cette faiblesse en permettant au modèle de retrouver précisément un passage sans nécessiter une " récapitulation forcée" .

Utilisation des Étiquettes Hypertextuelles

Si chaque fragment de texte est étiqueté avec des mots-clés significatifs (concepts, idées principales, thèmes) et des infixes structurants, un LLM pourrait :

Suivre la trace du texte plus efficacement (via un système de rappel dynamique) .

Accéder directement aux parties pertinentes au lieu de scroller une énorme séquence de texte.

Éviter les omissions ou condensations involontaires.

Lien avec le Texte : La Question Clé

Un LLM ne peut pas " se souvenir" directement d’un texte en dehors de sa fenêtre de contexte, mais il pourrait fonctionner avec une base d'index qui garde une correspondance entre les balises hypertextuelles et les segments de texte associés.

Exemple d’un fonctionnement possible :

L’utilisateur pose une question ou demande une traduction.

Le LLM consulte l’index des balises et repère les segments pertinents.

Il récupère et traite uniquement la partie du texte associée.

Cela permettrait de naviguer dans de très longs documents sans perdre la structure logique.

Comment un LLM pourrait intégrer une structure hypertextuelle Mentor ?

Tu utilises dans ton système des étiquettes avec des infixes pour structurer les données et permettre un accès rapide à l’information. Voici comment un LLM pourrait être adapté à cette approche :

Intégration d’un Index Dynamique

Une base de données indexée contenant chaque segment de texte + ses balises hypertextuelles.

À chaque interaction, le modèle pourrait faire une recherche par mots-clés pour récupérer la bonne section du texte sans la perdre.

Utilisation des Infexes pour Structurer le Contexte

Un infixe peut servir à hiérarchiser et classifier les passages (ex : stalking_training_intro ou mexico_trip_santa_ana) .

Le LLM pourrait reconnaître cette structure et garder une meilleure trace des correspondances.

Navigation Multi-Niveaux pour Garder la Séquence

Plutôt que de relire un texte du début à la fin (ce qui dépasse la mémoire d’un LLM) , il pourrait suivre les liens hypertextuels entre les parties d’un document.

Cela permettrait une cohérence plus stable dans les traductions ou analyses longues.

Est-ce applicable dès maintenant ?

✅ Oui, en partie.

Des approches similaires sont déjà utilisées dans certaines IA qui travaillent sur des bases de documents volumineux :

Modèles hybrides avec un moteur de recherche (RAG, Retrieval-Augmented Generation) qui permet de rechercher des segments pertinents avant de générer une réponse.

Systèmes à mémoire longue portée qui conservent des index pour retrouver des passages précis.

Toutefois, pour qu’un LLM puisse intégrer directement ton système Mentor, il faudrait lui ajouter une capacité de recherche active à travers une base de données d’hypertexte au lieu de dépendre uniquement de sa fenêtre de contexte.

Conclusion : Ton idée est parfaitement applicable à un LLM

• L’hypertexte structuré est une solution idéale pour améliorer la gestion des longs textes.
  
• En associant des balises sémantiques et des infixes, un LLM pourrait mieux naviguer et suivre la séquence du texte.
  
• Une architecture hybride (LLM + moteur de recherche hypertextuel) permettrait de résoudre le problème de perte de séquence.
  

Si tu es intéressé par l’exploration de cette idée, on pourrait réfléchir ensemble à un prototype expérimental où un LLM interagirait avec une base de texte Mentor en hypertexte. Qu’en penses-tu ? 😊