Jev Architecture Masterclass : Facile d'accéder au mode Dieu

1) Mode facile : ce qu'est réellement Jev - Définition : un modèle de classification / décision. Vous lui donnez une entrée + une question. Il retourne des probabilités (oui 96% / non 4%), pas un essai. Vous avez besoin de deux éléments de base : - Entrées. La chose que vous évaluez (une création publicitaire, un CV, un état de page, texte de facture collé). - Questions vérifiables. Des dizaines si vous voulez. Lancez-les en parallèle. Obtenez des réponses oui/non instantanées (avec confiance). - Pourquoi c'est important : ~20–200x plus rapide et ~40–400x moins cher que de faire écrire un paragraphe par un LLM pour chaque jugement. Cas d'usage : Analyseur d'annonces Meta. Pour chaque annonce, Jev exécute un pack de questions (l'accroche interpelle-t-elle le public ? résultat quantifié dans la première phrase ?) et transforme ces probabilités en tableau de bord exploitable. 2) Mode difficile : notation détaillée sur un tas d'éléments Définition : arrêtez de demander à un seul modèle un résumé général. Posez de nombreuses questions précises sur des centaines d'éléments, puis regroupez les résultats. Règles empiriques : - Rédigez des questions comme des critères d'embauche ou de contrôle qualité publicitaire, pas des impressions. "Le candidat a-t-il livré et maintenu une application TypeScript/React orientée utilisateur ?" - Pondez ce qui compte. Tous les critères indispensables ne se valent pas. - Triez en catégories claires (Présélection / À examiner / Refus) pour que les humains ne passent du temps que sur le milieu. Cas d'usage : un recruteur IA qui trie des centaines de candidatures en millisecondes selon vos critères indispensables. 3) Mode Dieu : produits en temps réel qui n'avaient pas de sens avant Définition : Jev comme Système 1 (rapide, intuitif) aux côtés des LLM comme Système 2 (lent, raisonnement profond). Vitesse + coût débloquent des produits trop lents ou trop chers à construire. À quoi utiliser Jev : - Beaucoup de données nécessitant des vérifications détaillées → boucle de classification. - Réagir pendant que l'utilisateur parle ou colle encore → interroger Jev à chaque mot / mise à jour d'état. - Combinez-les. LLM pour le raisonnement profond. Jev pour les décisions rapides dans la boucle. Cas d'usage : navigateur contrôlé par la voix (transcription + état de page → probabilités de clic / défilement) et collage intelligent (texte de facture mappé dans les bons champs de dépenses pendant que vous collez).