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jdmagent / README_HF.md
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docs(hf): retirer double-isa / target-generic du descriptif effort 2
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A newer version of the Gradio SDK is available: 6.29.1

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metadata 
title: JDMAgent
emoji: 🧠
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colorTo: yellow
sdk: gradio
sdk_version: 5.34.0
app_file: app.py
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license: mit
short_description: Agent LLM sur JeuxDeMots — graphe lexical du français
tags:
  - nlp
  - french
  - knowledge-graph
  - agent
  - mcp
  - langchain
  - factcheck
  - neuro-symbolic

JDMAgent — démo interactive

Démonstration publique du projet JDMAgent : agentification du graphe lexical JeuxDeMots (~2 millions de nœuds, 180+ relations typées, construit en dix-huit ans de jeu collaboratif au LIRMM / CNRS) pour les modèles de langue modernes, via LangChain et le Model Context Protocol (MCP).

L'objectif scientifique : combiner un graphe de connaissance typé (la ressource symbolique de JDM) avec la créativité linguistique d'un LLM, en préservant la traçabilité et le déterminisme là où c'est possible. Trois positions méthodologiques sous-tendent le projet — graphe typé plutôt que RAG vectoriel pour la connaissance lexicale, séparation stricte extraction-LLM / vérification-Python, et inférence symbolique bornée pour la consolidation. Détails et architecture complète : README sur GitHub.

Les cinq onglets de cette démo

📋 Projet

Présentation synthétique du projet, des choix de design, et des liens vers la documentation détaillée.

🔎 Explorer JDM

Interrogation directe du graphe — aucun LLM, aucun coût d'API, instantané.

Tape un terme français (chat, voiture, avocat…), choisis une relation parmi les plus utiles (synonymes, hyperonymes, parties, caractéristiques, agents, lieux, etc.), et reçois la liste des triplets triés par poids décroissant. Pour les termes polysémiques (avocat, souris, police), l'outil de désambiguïsation propose les sens disponibles et tu peux requêter le sens précis voulu via son identifiant raffiné.

⚖️ Claim checker

Vérification déterministe d'un triplet factuel contre le graphe JDM. Trois régimes au choix :

  • Effort 0 — contenance stricte : « JDM contient-il littéralement ce triplet ? ». Pas d'inférence, réponse rapide.
  • Effort 1 — inférence noyau : « ce triplet est-il déductible du graphe ? ». Si la contenance échoue, un moteur d'inférence symbolique enchaîne une cascade de schémas (transitivité, déduction par généralisation, élimination par classe, contraste antonymique, etc.) bornée par un budget HTTP.
  • Effort 2 — inférence complète : ajoute la composition curée de relations (R₁ ⟸ R₂ ∘ R₃ selon une carte de compositions valides).

Chaque verdict (supported / contradicted / unknown) est accompagné de la chaîne de preuve — les triplets JDM réels qui le justifient, et le schéma d'inférence utilisé si le verdict provient d'une déduction. La distinction contenance / inférence est toujours préservée dans la réponse : un fait seulement déductible n'est jamais présenté comme un contenu direct de JDM.

🕸️ Sous-graphe

Visualisation interactive d'un sous-graphe centré sur un terme, profondeur configurable. Le rendu utilise vis-network : nœuds colorés par type de relation entrante, négations en rouge, isolés masquables par seuil de degré, recadrage par clic, gravité par double-clic. Le HTML est autonome, on peut le télécharger pour usage hors-ligne.

🤖 Agent (BYOK — Bring Your Own Key)

Agent conversationnel pour discuter en langage naturel avec un LLM qui ne répond qu'avec des triplets JDM cités. Deux providers supportés :

La clé reste en mémoire de session uniquement : elle n'est ni écrite sur disque, ni envoyée à un serveur tiers autre que ton provider de LLM, ni loggée. La fenêtre se ferme, la clé disparaît. Tu paies uniquement ton propre usage du LLM choisi.

Les onglets Explorer JDM, Claim checker et Sous-graphe ne requièrent aucune clé et ne consomment aucune API LLM — uniquement l'API publique de JeuxDeMots.

Note de performance

Cet espace HF tourne sur le tier gratuit (CPU basic). À la première visite après ~48 h d'inactivité, attends-toi à un cold start de 30 à 60 secondes le temps que le conteneur redémarre. Une fois lancé, les requêtes sont rapides grâce au cache disque de l'API JDM.

Pour aller plus loin

Cette démo n'est qu'une vitrine de trois des cinq surfaces du projet. Le serveur MCP local permet d'utiliser les 34 outils JDM directement dans Claude Code, Claude Desktop, Cursor ou tout autre client compatible MCP, en une seule commande d'installation et sans frais d'API supplémentaire pour qui dispose d'un abonnement Claude.

pip install -e ".[langchain,mcp]"
claude mcp add jdm --scope user -- python -m jdm_agent.mcp.server

À partir de là, Claude peut enchaîner les outils JDM dans une conversation :

« Pour le sens juridique d'« avocat », liste cinq synonymes plausibles et vérifie chacun contre JeuxDeMots. »

→ disambiguate(avocat) → get_synonyms(avocat>116477>66699) → verify_claim × 5, avec citation systématique des triplets sources.

Le projet propose en outre un flux d'enrichissement contributif complet : le LLM propose des triplets candidats, le moteur d'inférence symbolique les consolide contre le graphe existant, et seuls les triplets déductibles sont soumis au endpoint contributif de JDM — fermant la boucle entre créativité neuronale et garantie logique.

Crédits