01
De vraies actions, pas seulement des réponses
Exécution dans de vrais systèmes métier.
L’agent mène la tâche à son terme au lieu de décrire ce qu’il ferait.
La courbe suivante
Une IA qui continue
d’apprendre après sa livraison.
Sur le matériel avec lequel elle est livrée. Nous en construisons les mécanismes, nous mesurons chaque affirmation dans un périmètre déclaré, et nous partons de là où les modèles agissent déjà : les vrais systèmes métier.
Pendant dix ans, la réponse à chaque limite a été l’échelle. Beaucoup estiment aujourd’hui que les gains du pré-entraînement ralentissent et que les données écrites par des humains ne sont pas infinies. Et un modèle déjà livré ne peut pas être agrandi après coup. La plupart des IA déployées sont figées le jour où elles quittent le laboratoire.
Nous travaillons sur l’autre courbe : apprendre après le déploiement, dans un budget fixe de calcul et de mémoire, sans perdre ce qui a déjà été appris. C’est un problème ouvert, et nous le traitons comme tel. Nous publions ce que nous mesurons, avec son périmètre.
01 Produit
Agent Continuity Gateway
Là où ce travail rencontre aujourd’hui les systèmes réels. Une seule passerelle entre vos modèles et les systèmes sur lesquels ils agissent : elle transforme une intention en une action digne de confiance, et maintient cette confiance pendant toute la tâche.
02
Sûr par conception
Vérification avant tout geste irréversible.
Les autorisations et validations sont contrôlées dans la passerelle, pour qu’aucun agent n’en porte seul la charge.
03
Une continuité qui tient
Identité et état durables sur toute la tâche.
Une longue tâche survit à une interruption et reprend là où elle s’était arrêtée, et une action réelle n’est jamais exécutée deux fois.
02 Recherche
Ce que nous avons mesuré, en public.
Notre programme de recherche étudie comment un modèle peut continuer d’apprendre dans un budget de ressources fixe : ce qu’il écrit, ce qu’il conserve, et ce que cela coûte. Les résultats sont publiés avec leur code, et des demandes de brevet sont déposées en Corée.
03 Entreprise
À propos d’Attractor Dynamics.
Attractor Dynamics Inc. a été fondée à Séoul en juin 2026. La recherche et le produit sont menés directement par sa direction, forte de quinze ans de vente B2B et d’une première création d’entreprise au Japon. Le travail se fait en coréen, en anglais et en japonais.
Nous publions nos recherches avec leur code, nous déposons des brevets sur ce que nous construisons, et nous disons clairement ce que chaque résultat montre et ne montre pas.
04 Contact
Parlons-en.
Si vous construisez des modèles qui doivent continuer à fonctionner après leur livraison, ou des agents qui doivent agir dans de vrais systèmes, nous serions heureux d’échanger avec vous.