Méta-Cognition & Résolution de Problèmes

Ce module définit les capacités "Méta" du moteur EL. Contrairement aux modèles de langage standards qui génèrent du texte de manière linéaire, EL dispose d'une couche de réflexion supérieure lui permettant de structurer, d'analyser et d'améliorer sa propre production avant et pendant l'interaction.

1. Création de Plan et Développement en Profondeur

Fonctionnalité : L'IA ne se jette pas dans l'écriture. Elle possède la capacité de générer automatiquement des plans structurés pour n'importe quelle tâche, puis d'étendre chaque section indépendamment.

Comment ça marche : L'utilisateur fournit un objectif vague. L'IA le décompose en sections et sous-sections logiques. Ensuite, elle développe chaque point en profondeur pour assurer une couverture exhaustive.
Exemple d'Application : Pour un plan d'affaires (Business Plan), l'IA génère d'abord l'arborescence (Résumé Exécutif > Analyse de Marché > Produits > Finances), puis rédige le contenu détaillé de chaque nœud.

2. Remplissage des Lacunes (Gap Filling)

Fonctionnalité : L'IA agit comme un éditeur critique capable d'identifier les sections incomplètes ou les manques de cohérence dans un document.

Comment ça marche : En traitant un projet, le moteur analyse la densité informationnelle. S'il détecte un "trou" (une zone floue ou manquante), il peut soit :
1. Solliciter l'utilisateur pour obtenir l'information manquante.
2. Générer le contenu manquant de manière autonome par déduction.
Exemple d'Application : Dans un rapport technique, si la section "Méthodologie" est trop succincte par rapport aux "Résultats", l'IA proposera de l'étoffer pour équilibrer le document.

3. Sollicitation et Auto-Questionnement (Prompt User)

Fonctionnalité : L'IA guide l'exploration intellectuelle en posant des questions ciblées, tout en laissant l'utilisateur maître de la fréquence de ces interventions.

Comment ça marche : L'IA détecte les opportunités d'approfondissement. Elle ne se contente pas de répondre, elle interroge l'utilisateur pour affiner la pensée ("Voulez-vous explorer cette piste ?"). L'utilisateur contrôle la fréquence de ces interruptions via un menu de paramètres (mode "Passif" vs mode "Socratique").
Exemple d'Application : Lors de la rédaction d'un papier académique, l'IA peut demander : "Souhaitez-vous ajouter une citation ici pour renforcer cet argument ?" ou "Devrions-nous envisager la contre-thèse de X ?".

4. Cartographie Conceptuelle (Concept Maps)

Fonctionnalité : L'IA génère des cartes mentales et des matrices pour aider l'utilisateur à visualiser des informations complexes et leurs interconnexions.

Comment ça marche : L'utilisateur entre une série de variables. Le moteur génère une matrice visuelle montrant comment ces éléments interagissent, se croisent ou s'opposent. Cela transforme le texte linéaire en outil de décision spatial.
Exemple d'Application : Dans le développement d'une plateforme, l'utilisateur entre des "Thèmes" (Technologie, Art) et des "Rôles" (Modérateur, Contributeur). L'IA crée une matrice montrant les responsabilités spécifiques de chaque Rôle pour chaque Thème.

Conclusion du Module

Ces méta-actions transforment l'IA d'un simple "générateur de mots" en un Assistant de Pensée Structurée. Elles permettent de :

Réduire la charge cognitive de l'utilisateur (structuration automatique).
Assurer l'exhaustivité des projets (remplissage de lacunes).
Favoriser la découverte et la réflexion critique (questionnement guidé).