Labo de décision

Le Labo de décision pose à un modèle de décision des questions typées sur une situation et montre la probabilité derrière chaque réponse.

Élément de la barre latérale : Labo de décision (sous le Labo de cache) Route : /decision-labAjouté dans : v0.7.0 (octobre 2026) Nécessite : Ollama 0.35.1 ou plus récent, et un modèle de décision (nimble, tev1, clef-flash ou clef)

À quoi ça sert ?

Un modèle de décision n’écrit pas de texte. Vous lui donnez un état (un ticket, un message, une ligne de log, un document) et une ou plusieurs questions, et il renvoie :

Type de question	Ce qui revient
Choix	Le candidat retenu, une probabilité pour chaque candidat, et une confiance
Probabilité oui / non	Une seule probabilité que la condition soit vraie
Score sur une échelle	La position attendue sur votre échelle ordonnée, une probabilité par échelon, et une confiance

Les probabilités sont la distribution de sortie du modèle lui-même sur les candidats, pas un nombre extrait d’une phrase. C’est ce qui les rend intéressantes : un modèle de chat à qui l’on demande « est-ce urgent ? » répond oui ; un modèle de décision répond 0,99, et pour un ticket limite il répond 0,55, et la différence se voit.

Ollama sert ces modèles sur /v1/systemone (ajouté en 0.35.1). Ils déclarent decision comme seule capacité, donc LLMxRay les tient à l’écart de tous les sélecteurs de chat et de plongements et les liste ici. Leur envoyer une requête de chat n’échoue pas proprement : ils répondent par des fragments de leur propre schéma, ce qui est précisément la raison d’être du filtre.

Utiliser la page

1. Choisissez un modèle de décision. S’il n’y en a aucun, téléchargez-en un depuis la page Modèles ; tev1:0.8b est le plus petit.
2. Décrivez l’état. Toutes les questions portent sur ce seul texte.
3. Éditez les questions. Chacune a une clé de réponse (sous laquelle le résultat revient), un type, une consigne, et pour les types choix et score une liste de candidats :
   • Choix : un par ligne sous la forme nom : description.
   • Score : un par ligne, du plus bas au plus haut. L’ordre est l’échelle.
   • Ollama accepte de 2 à 26 candidats et de 1 à 64 questions par requête ; la page vous le dit avant l’envoi quand une question sort de ces bornes.
4. Décider. Les réponses apparaissent à droite sous forme de barres, le candidat retenu mis en évidence, avec les nombres de tokens en entrée et en sortie et le temps d’aller-retour.

La page s’ouvre sur un exemple complet : un ticket de support interrogé de trois façons, une question de chaque type. C’est la requête qui a été exécutée en direct lors de la vérification d’Ollama 0.40.3.

Lire les réponses

• Choix : les barres sont triées par probabilité. Celle mise en évidence est le choix du modèle. La confiance est le chiffre du modèle lui-même, rapporté à côté.
• Oui / non : affiché comme une barre oui et une barre non dont la somme fait 1.
• Score : les barres restent dans l’ordre de l’échelle, parce que la position est le sens. L’échelon mis en évidence est le plus probable. Le nombre score est la position attendue (pondérée par les probabilités), il peut donc tomber entre deux échelons : 2,37 sur une échelle à quatre échelons veut dire « majeur, penchant vers panne totale ».

Ce que la page ne fait pas

Elle ne diffuse pas en flux (l’endpoint ne le fait jamais), ne conserve pas d’historique, et n’envoie pas encore d’images, bien que clef et clef-flash en acceptent. C’est un observatoire de ce qu’un modèle de décision renvoie réellement, rien de plus.