Un wiki qui s'entretient tout seul : le pattern LLM-wiki de Karpathy

Chaque wiki d'entreprise commence avec de bonnes intentions et finit en cimetière. Les pages prennent du retard, les liens cassent, des brouillons à moitié écrits s'accumulent, et finalement plus personne ne lui fait assez confiance pour aller le consulter. La connaissance est techniquement là, elle est juste en train de pourrir en silence.

Le pattern LLM-wiki, popularisé par Andrej Karpathy, propose une issue : arrête de traiter le wiki comme une archive statique et commence à le voir comme quelque chose qu'un modèle de langage lit, interroge et répare en continu. lodos construit son wiki vivant directement sur cette idée.

Des réponses, pas des recherches

Un wiki classique te donne une barre de recherche et te souhaite bonne chance. Un LLM-wiki te donne une réponse.

Demande « comment on gère les webhooks Stripe ? » et l'agent ne te balance pas dix pages d'un coup. Il cible les pages pertinentes par recherche plein texte, synthétise une réponse à partir de tes propres pages vérifiées, et cite chaque source sous forme de [[wikilink]] pour que tu puisses remonter chaque affirmation jusqu'à son origine.

La différence entre une supposition et une réponse, c'est une citation. Le wiki ne répond jamais qu'à partir des pages que tu as écrites et vérifiées, jamais à partir de l'imagination du modèle.

Il reste à jour tout seul

Si les wikis pourrissent, c'est parce que la maintenance n'est le travail de personne. Le pattern LLM-wiki en fait le travail du système.

Une analyse quotidienne, du SQL et des regex pas chers, sans coût d'IA, signale la décrépitude avant qu'elle ne se propage :

• Pages orphelines : des pages vers lesquelles rien ne pointe.
• Liens morts : des [[wikilinks]] qui pointent vers des pages qui n'existent plus.
• Affirmations périmées : des pages qui n'ont pas bougé alors que ce qui les entoure a changé.
• Manques : des questions qu'on pose mais qu'aucune page ne vient répondre.
• Pages non classées : des notes qui ne sont jamais entrées dans la structure.

Tu te réveilles avec un bref bilan de santé honnête, au lieu de découvrir le pourrissement des mois plus tard.

Il s'enrichit pendant que tu travailles

Le meilleur, c'est que le wiki devient plus riche sans que personne ne s'assoie pour l'écrire. Chaque décision que l'IA consigne, chaque remboursement qu'elle traite, chaque tâche qu'elle termine est réinscrite dans ta base de connaissances. Le wiki se construit comme un effet de bord du fait de faire tourner l'entreprise.

Un graphe que l'IA peut parcourir

Sous les pages se cache un graphe de connaissances. Chaque [[link]] est résolu par un seul et même moteur partagé, celui qui sert au rendu, au linting et au raisonnement de l'agent lui-même.

Ce dernier point compte. Quand l'IA répond à une question à plusieurs sauts, « quels clients sont touchés par le changement de contrat qu'on a décidé le trimestre dernier ? », elle parcourt le graphe comme tu le ferais, en suivant le fil du client au contrat à la décision. Et surtout, elle ne traverse que la structure : slugs, titres et arêtes entre les pages. Elle n'a jamais besoin du corps des pages ni du moindre secret pour comprendre comment ton activité s'articule.

Et comme le graphe est de qualité Obsidian et intégré, tu peux importer un véritable vault Obsidian, continuer à éditer dans lodos, et réexporter en markdown brut à tout moment. Aucun verrouillage.

Des liens qui ne cassent jamais

Il y a une petite décision d'architecture qui rend tout l'édifice durable : les slugs sont stables, les titres restent libres de changer. Renomme une page comme tu veux, aussi souvent que tu veux : chaque lien vers elle et chaque arête du graphe restent intacts. Un wiki qui casse quand tu renommes une page est un wiki que les gens cessent d'entretenir.

Pourquoi il vit en local

Tout cela tourne sur ta machine. Les pages, le graphe, le lint quotidien, l'agent qui les lit : rien de tout ça n'envoie ta connaissance vers un serveur. C'est le même principe que derrière le reste de lodos : l'IA reçoit le contexte dont elle a besoin, et tes données restent là où elles doivent être. On en a parlé plus longuement dans pourquoi on a construit un Company OS Zero-Knowledge.

Un wiki ne devrait pas être une corvée qu'on finit par abandonner. Il devrait être une carte de ton entreprise qui devient plus nette à mesure que tu travailles. Voilà ce que rend possible le pattern LLM-wiki, et ce que lodos livre clé en main.

Découvre le produit ou télécharge lodos pour démarrer le tien.