500 ans vers l’extérieur
Mers sillonnées, orbites calculées, galaxies imagées. La prochaine frontière n’est pas lointaine : elle réside dans la précision de ce qui est déjà là.
Rancagua · Chili · R&D appliquée
Nous ne prétendons pas que l’IA sait tout. Nous concevons le paradigme qui ancre véritablement l’IA moderne.
Valider l’ensemble du langage humain dans une boîte noire est illusoire. Nous concevons une architecture neuro-symbolique déterministe : une méthode en C++23 où chaque affirmation critique s’ancre dans un espace continu [-1, 1]³ et un graphe vérifiable. L’IA propose. Le silicium vérifie.
01 — Origine
Rancagua, Región de O'Higgins. Semantic Geometry n’a débuté ni dans un laboratoire financé ni au sein d’une multinationale technologique. Tout est parti d’une intuition que son créateur et fondateur, Marco Retamales Guzmán, a portée pendant des décennies de recherche autodidacte : une idée, un sentiment ou une loi physique peuvent être localisés exactement dans l’espace.
Le sens humain ne serait donc pas une définition figée dans un dictionnaire alphabétique, mais une position mathématique dans un espace continu de coordonnées. Si la Terre dispose d’une latitude, d’une longitude et d’une altitude pour situer n’importe quel point à sa surface, la pensée doit posséder ses propres axes cartésiens : un GPS de la connaissance.
Des années plus tard, à l’examen de la littérature académique, cette intuition s’est avérée converger avec la psychométrie classique : la mesure des attitudes de Louis Thurstone et le différentiel sémantique de Charles Osgood. Ce n’était pas une idée orpheline ; c’était une idée qui rejoignait sa propre tradition scientifique.
De là découle la posture technique qui définit l’entreprise. Face à des modèles génératifs qui réussissent souvent sans pouvoir expliquer pourquoi, incapables de distinguer ce qu’ils savent de ce qu’ils inventent et dépendants de serveurs énergivores, Semantic Geometry s’est construite sur le principe inverse : le modèle propose, mais le graphe et le cube vérifient.
Il existe également un paradoxe magnifique et profondément sincère dans cette aventure : ce moteur existe pour discipliner et ancrer les modèles de langage, mais sans eux, il n’aurait jamais vu le jour. Pendant des décennies, la géométrie sémantique est restée une intuition solitaire dans des carnets. Structurer à la main des millions de concepts et des tests rigoureux en C++23 aurait pris une vie entière. L’IA générative a été le catalyseur cognitif qui a permis de matérialiser l’architecture. Les LLMs ont été le feu avec lequel nous avons forgé l’ancre qui leur assure aujourd’hui toute leur rigueur.
Capacité du cube sémantique [-1,1]³
Hardware / IEEE 754points uniques représentables
Par axe 2046·2⁵² + 1 9.214.364.837.600.034.817
1 signe · 11 exposant · 52 mantisse — IEEE 754 binary64
Recalculable depuis la spécification IEEE 754 : 1022 exposants pour |x| < 1, plus la valeur correspondant exactement à ±1 avec mantisse nulle, pour les deux signes.
Occupation actuelle en production
semantic.db v8.0concepts dans le graphe
Relations ontologiques 4,75M (arêtes typées actives)
884k synonymes
Mesuré en temps réel sur semantic.db (2.064.828 concepts / 4.747.027 liens / 884.322 synonymes). Zéro donnée synthétique.
Les modèles modernes n’explorent pas encore cet espace — et rien ne les y oblige : la passerelle existe déjà. L’IA propose, la géométrie vérifie, et le cube est l’espace où ce contrat s’exécute à coût quasi nul.
Si chaque concept occupe un point du cube — comme chaque atome occupe un point de l’espace physique —, le cube offre une capacité équivalente au nombre d’atomes contenus dans environ 6 millions de Terres.
L’Expansion Intérieure
Pendant cinq siècles, l’humanité s’est déployée vers l’extérieur : franchir les océans, cartographier les continents, lancer des télescopes. Semantic Geometry propose l’exploration intérieure : un espace conquis par la précision plutôt que par la distance. 7,82 × 10⁵⁶ positions adressables sur silicium standard à 15 watts.
Mers sillonnées, orbites calculées, galaxies imagées. La prochaine frontière n’est pas lointaine : elle réside dans la précision de ce qui est déjà là.
Von Neumann a conçu un bus linéaire : la mémoire comme une voie où tout défile à la file. SG fait l’inverse : ce qui se ressemble réside ensemble. La connaissance ne se parcourt pas, elle se rencontre. Index spatiaux dans SQLite, localité physique dans le silicium.
L’industrie compresse le langage sur un bit (BitNet) tout en continuant d’halluciner à bas coût. Réduire le verbe ne lui donne pas d’ancrage. SG donne à la vérité une adresse exacte : des coordonnées (x, y, z) dans le cube.
O'HIGGINS · CHILE
“O'Higgins a extrait du cuivre pour le monde entier pendant un siècle. L’Expansion Intérieure propose une autre extraction : un cube sémantique sans bornes où l’IA découvre au lieu d’inventer.”
La densité en IEEE 754 n’est pas uniforme sur [-1, 1] : elle est environ 2048 fois plus dense près de 0 que près de ±1. La résolution varie selon la zone.
La résolution utile n’est pas limitée par le calcul numérique, mais par la séparation sémantique réelle entre concepts (~0,01 à 0,5). La marge de progression s’étend sur plusieurs ordres de grandeur.
La capacité n’est pas une fin en soi. L’exploit réside dans le fait que l’espace n’impose aucun plafond : le graphe peut croître sans modification d’architecture.
Deux manières de répondre en cas d’inconnu
Modèle génératif
Répond systématiquement. En l’absence de données, il compose une réponse plausible : l’éloquence et la véracité provenant du même mécanisme, il est impossible de les discerner de l’extérieur.
Vérificateur déterministe
A le droit de se taire. La géométrie oriente l’inférence, mais seule la preuve du graphe certifie l’affirmation. Faute d’élément probant, le système l’indique : le refus est une réponse valide, non un échec.
La différence ne réside pas dans le taux de succès. Elle tient au fait que l’un peut se tromper sans le savoir, tandis que l’autre ne peut affirmer sans preuve.
02 — Verticales
Sur notre noyau de vérification déterministe, nous déployons des verticales réglementées : des domaines où une hallucination entraîne des pertes financières, un litige ou des sanctions.
Gestion de flotte & Télémétrie
Géofencing, télémétrie et contrôle de flotte en C++23
Moteur header-only C++23 avec REST + tracker TCP, isolation multi-tenant et télémétrie matérielle. Conçu pour fonctionner 100% hors ligne, en bordure de réseau (edge).
Comptabilité et fiscalité · Chili
Paie, RLI et bilan fiscal déterministes
Calcul réglementaire rigoureux : fiches de paie Previred, RLI ProPyme et conciliation bilan financier/fiscal. Chaque calcul est auditable au regard de la loi.
Vérification ontologique expérimentale. Ne constitue pas un conseil fiscal ou comptable engageant.
Crédit & Banque · Chili
Simulation de crédit avec amortissement auditable
Simulations d’emprunt et tableaux d’amortissement avec traçabilité intégrale : chaque décision est corroborée par le moteur et prête pour audit réglementaire.
Droit du travail · Chili
Ancrage ontologique des normes de droit social
Application du moteur de vérification aux textes juridiques : affirmations vérifiées au regard du graphe et du Code du travail, avec référence exacte aux textes de loi.
Vérification ontologique expérimentale. Ne constitue pas une consultation juridique engageante.
Aucune verticale ne rivalise avec un LLM sur la génération littéraire : elle intervient là où le LLM échoue : fournir une réponse qui sait se taire et citer la règle de droit qui la fonde. Et là où le cloud fait défaut, notre moteur opère sans faille.
03 — Piliers
Nous ne vendons pas d’heures de développement génériques. Chaque pilier résout une typologie de problème précise, selon la même méthode : structure explicite, performance mesurée et pérennité technique.
Nous bâtissons l’infrastructure assurant l’intégrité et la ponctualité des données. Pipelines ETL résilients, optimisation des flux et microservices robustes pour environnements de production exigeants.
Nous conjuguons la géométrie des espaces latents avec la rigueur des graphes ontologiques. L’IA générative propose ; notre moteur neuro-symbolique vérifie par démonstration mathématique.
Algorithmes analytiques pour problématiques réfractaires à l’approximation. Optimisation combinatoire, géospatiale et financière pour l’industrie et les secteurs réglementés.
05 — Paradigme & Récupération d’information
L’industrie cherche à pallier les hallucinations par le RAG (similarité vectorielle). Nous démontrons pourquoi la similarité ne constitue pas une vérification et comment la géométrie apporte la certitude requise.
| Dimension | Ancrage Sémantique SG | RAG Conventionnel (Base Vectorielle + LLM) |
|---|---|---|
| Mécanisme d’accès | Projection mathématique continue en [-1, 1]³ et recherche transitive de chemins dans un graphe formel. | Recherche de similarité textuelle cosmétique (distance cosinus d’embeddings) réinjectée dans le prompt. |
| Garantie ontologique | Déterministe : en l’absence de chemin causal étayé dans le graphe, répond NO_EVIDENCE et garde le silence. | Nulle. Le LLM peut altérer, omettre ou contredire les passages textuels extraits par le RAG lui-même. |
| Coût par requête | 0 token pour vérifier. L’ensemble de la vérification s’exécute localement en mémoire vive C++23. | Élevé. Des milliers de tokens consommés par appel pour alimenter la fenêtre de contexte documentaire. |
| Latence de réponse | Sous-milliseconde (médiane 0,37 ms sur station / 1,37 ms sur micro-appareil, en silicium natif). | Plusieurs secondes (2 000 ms à 6 000 ms entre recherche vectorielle et génération autorégressive). |
| Infrastructure & Énergie | 15 Watts sur matériel standard local. Fonctionne 100% hors ligne sans GPU ni cloud. | Bases de données vectorielles managées, clusters de GPU énergivores et connectivité permanente requise. |
| Gestion des contradictions | Incompatibilité topologique : identifie les conflits de règles et les rejette formellement. | Fusionne des textes contradictoires en un énoncé élégant mais erroné (« hallucination douce »). |
| Traçabilité & Audit | Démontrable : mentionne le nœud précis, la pondération et la source textuelle ou technique de chaque relation. | Approximative : cite le document consulté, mais s’avère incapable d’expliciter son raisonnement causal. |
Ce que gagne Semantic Geometry :
Vérification formelle certifiée, latences de l’ordre de la microseconde (<0,2 ms contre 2 à 6 secondes sur GPU), coût nul en tokens et rejet des contradictions. Nécessite la modélisation préalable des règles critiques.
Ce que gagne le RAG conventionnel :
Ingestion simplifiée de volumes massifs de documents non structurés (PDFs, comptes-rendus) sans modélisation. Perd toutefois la maîtrise de la véracité et la vérifiabilité logique.
Semantic Geometry et le RAG ne sont nullement antagonistes : SG agit comme le superviseur garantissant l’exploitabilité du RAG en production.
La similarité textuelle ne vaut pas vérité ontologique. Le RAG repère des textes proches ; Semantic Geometry démontre la véracité de l’affirmation dans le monde réel.
06 — Démonstrations en Production
Découvrez des déploiements opérationnels du moteur exécutés en temps réel sur différentes verticales et protocoles.
Verticale Automobile
Décodage de VIN, homologation réglementaire et désambiguïsation de modèles en temps réel.
Retail & Navigation Indoor
Localisation d’articles en supermarché : résolution de rayons et de catégories en O(1).
API Model Context Protocol
Agents autonomes et LLMs interrogeant et vérifiant leurs assertions face au cube.
Instances hébergées en direct sur un netbook de 15 W, sans GPU ni cloud.
État d’avancement
Semantic Geometry n’est pas achevé. Il est conçu pour ne pas mentir en attendant de l’être.
Un modèle à couverture partielle qui comble les manques par l’invention est infiniment plus risqué qu’un moteur qui sait se taire. En milieu industriel et réglementé, cette rigueur constitue le produit lui-même.
04 — Identité & Contact
Décrivez-nous le système que vous devez concevoir, le pipeline en difficulté ou la décision que vous ne parvenez pas à certifier. Nous vous répondrons par une analyse d’ingénierie concrète.
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