Depuis des semaines, ce journal publie des bancs d'essai, un portage CPU, une campagne de fine-tuning, sans jamais présenter correctement le système qui les porte. On répare ça aujourd'hui : voici Morrigan, le deuxième projet de l'écosystème Scarlet Wolf.
Morrigan est notre assistant de recherche, et notre réponse à une question qui nous obsède : jusqu'où peut-on pousser une IA avec zéro cloud, zéro GPU, zéro clé API, sur la machine que vous possédez déjà ?
Concrètement : un laptop ordinaire, 16 Go de RAM, pas de carte graphique. Tout tourne dessus, en local, y compris la génération de texte. Aucune requête ne quitte la machine. C'est la version la plus radicale de la thèse Scarlet Wolf : l'IA qui vous appartient, poussée jusqu'au matériel.
Le projet repose sur trois paris.
Morrigan ne génère pas avec un transformer, l'architecture de tous les grands modèles du marché. Il génère avec RWKV-7, un réseau récurrent de 2,9 milliards de paramètres : coût linéaire, mémoire constante, et une inférence qui reste digne sur un simple CPU.
Ce choix n'est pas un dogme, c'est une hypothèse de travail : si l'intelligence par watt est la métrique qui compte pour l'IA locale, alors les architectures récurrentes méritent d'être poussées à fond. On les pousse, et on mesure ce que ça donne, dans les deux sens : notre campagne de fine-tuning d'un embedder RWKV s'est conclue sur un verdict défavorable à notre propre thèse, et il est publié avec le même niveau de détail que les victoires.
Le pari fondateur de Morrigan tient en une règle : zéro hallucination structurelle. L'assistant travaille en RAG strict sur ses corpus documentaires fédérés : documentation de code, pages man, administration système, réseau, sécurité, mais aussi droit du travail, doctrine fiscale, RFC, démarches administratives, nutrition, cuisine. Douze corpus, environ 250 000 passages, chacun derrière son propre seuil de fiabilité. Si la recherche ne trouve pas de contexte jugé fiable, le modèle de génération n'est jamais appelé : Morrigan répond « je ne sais pas ».
Ce n'est pas une consigne dans un prompt, c'est l'architecture. Un prompt se contourne ; un modèle qui n'est pas appelé ne peut pas inventer.
Et c'est mesurable. Sur notre banc d'essai en conditions de production, 22 questions hors-corpus sur 24 sont refusées, là où l'embedder de référence du marché en laisse passer 7. Le « sait dire je ne sais pas » n'est pas un slogan, c'est une colonne dans nos tableaux de résultats.
Morrigan avance au banc d'essai : huit embedders comparés sur nos requêtes réelles, des juges externes, des portes de décision écrites avant de voir les chiffres. Et tout se publie, y compris ce qui rate : les résultats négatifs, les runs d'entraînement qui régressent, le bug qui effondrait silencieusement nos embeddings. Un résultat sans ses échecs est une publicité, pas un résultat.
Cette exigence a déjà produit du concret pour l'écosystème : un portage CPU open source d'un modèle d'embedding qui n'existait qu'en version GPU, un correctif signalé au mainteneur du modèle, et l'embedder retenu par le banc d'essai équipe aujourd'hui aussi la mémoire de Gungnir.
La semaine dernière, Morrigan a perdu 38 000 passages de Wikipédia. Volontairement.
On avait ajouté un corpus encyclopédique à la fédération, et on a mesuré ce que le gate de pertinence en faisait. Résultat : sur du texte encyclopédique, un piège tangent (« coupe du monde 1998 » qui remonte l'article de la Coupe 2002) score PLUS HAUT qu'une vraie correspondance (« Napoléon » qui remonte l'article Napoléon) : 0,91 contre 0,85. Aucun seuil ne peut séparer les deux. Le seuil qui bloque le piège tue aussi la bonne réponse.
Sur les corpus techniques, le même gate sépare proprement. Le problème n'était pas le réglage, c'était le corpus : le texte encyclopédique est saturé de quasi-voisins qui ressemblent exactement à des réponses.
Alors on a supprimé le corpus. Morrigan a perdu la conversation sur les empereurs et le football, et a retrouvé la seule propriété qui compte pour un outil de travail : quand il répond, c'est fondé ; quand il ne peut pas fonder, il refuse. La couverture est une métrique de vanité. La fiabilité est le produit.
L'histoire a un deuxième acte, et il dit la même chose. Wikipédia a depuis entamé son retour, cette fois curée par thème (histoire, géographie, sciences) au lieu d'être échantillonnée au hasard. Première tentative de curation : tri des articles par popularité. Verdict de l'évaluation : refusé aussi. Le tri par pages vues perdait les articles canoniques (l'article de Canberra passait sous la barre, et « quelle est la capitale de l'Australie ? » répondait Sydney). La curation a été refaite en triant par centralité du graphe encyclopédique, les liens entrants, et les trois corpus resteront en quarantaine tant que l'évaluation ne sera pas verte. Rien n'entre dans la fédération sans passer le juge. C'est toute la différence entre un corpus qu'on subit et un corpus qu'on choisit.
Deux projets, une même thèse, deux fronts :
La thèse de Morrigan est publique, ses benchmarks sont publics, son portage CPU est open source. Son architecture interne, elle, ne l'est pas : c'est un choix assumé, le laboratoire protège sa recette pendant qu'elle se construit.
En partie. Les benchmarks, la méthode et le portage CPU du modèle d'embedding sont publics (Apache-2.0, sur Codeberg). Le cœur du système reste privé à ce stade : la thèse est publique, pas la recette.
Un laptop du commerce : 16 Go de RAM, processeur i5, aucune carte graphique. C'est le banc de test officiel du projet, précisément parce que c'est la machine que tout le monde possède déjà.
Non. Morrigan est un projet de recherche. Le produit de l'écosystème, c'est Gungnir, l'assistant souverain en production ; Morrigan nourrit l'ensemble de ses découvertes.
Pour le coût : un RNN a une inférence linéaire et une mémoire constante, ce qui compte énormément sur CPU. C'est une hypothèse de recherche, pas une religion : quand la mesure donne tort à la thèse, on le publie, et l'outil en production reste le meilleur candidat mesuré.
Morrigan fait partie de l'écosystème Scarlet Wolf : des outils IA souverains, conçus pour tourner chez vous, sous votre contrôle. La thèse complète est ici, et le détail technique, échecs compris, est dans le journal.
