L'énergie cognitive : coût, recharge et fatigue
Une cartouche n'est pas une source infinie : elle a une énergie cognitive, une réserve qui se consomme quand on l'interroge et qui module la qualité des réponses selon qu'elle est pleine ou presque vide. C'est une manière de rendre l'expertise réaliste — un expert fatigué répond plus brièvement.
Les trois réglages
- initial_energy — la réserve de départ. Plus elle est haute, plus la cartouche tient de réponses riches avant de faiblir.
- cost_per_token — ce que consomme chaque token généré. Élevé, la réserve fond vite ; bas, elle dure.
- recharge_rate — la vitesse à laquelle la réserve se reconstitue entre les usages.
Le piège du réglage trop serré
Une réserve faible avec un coût élevé tombe en zone critique après quelques réponses — la cartouche se met alors à répondre court et dégradé, ce qui peut être pris à tort pour une faiblesse du modèle. Pour un usage professionnel soutenu, prévoyez une réserve confortable et un coût modéré.
Les seuils et la fatigue
Des seuils (thresholds) définissent le comportement de la cartouche selon son niveau d'énergie — élevé, moyen, bas, critique. À chaque niveau on peut associer une consigne : plus la réserve baisse, plus la cartouche devient économe, jusqu'à un mode critique où elle se restreint franchement. C'est la fatigue, rendue explicite et contrôlable.
En une phrase
L'énergie règle l'endurance : une réserve pleine donne un expert en pleine forme ; une réserve épuisée, un expert qui s'économise.