Nous menons un apprentissage par renforcement continu sur tous les agents de l'écosystème Babylon. Chaque point de données est suivi, classé et réintégré dans la boucle d'entraînement. C'est comme avoir un système de rétroaction vivant qui n'arrête jamais d'apprendre.

Mais voici le truc avec les frameworks : ce sont essentiellement des roues d'entraînement. Utile ? Bien sûr. Permanent ? Aucune chance. À mesure que les modèles sous-jacents deviennent plus intelligents, ils deviennent moins dépendants de l'encadrement. La vraie magie opère lorsque le système peut fonctionner et s'améliorer de lui-même, année après année, sans avoir besoin de tout reconstruire à partir de zéro.