IA fondée sur les preuves : de la claim au receipt
Relier chaque affirmation IA à une mesure, une identité, un protocole, un rôle de preuve et une limite de portée.
Une preuve utile indique non seulement un score, mais aussi ce qui a été mesuré, quand, comment et sur quel objet exact.
Un hash garantit l’intégrité d’un contenu ; il ne démontre pas à lui seul la validité scientifique de la conclusion.
Les claims doivent être aussi étroits que les preuves qui les soutiennent et rester reconstructibles.
Ce que l’architecture doit rendre explicite
Les claims doivent terminer dans des preuves inspectables. Identité, provenance, mesure, adjudication, qualification et autorité restent des dimensions distinctes.
Passer d’un mot-clé à une décision d’ingénierie inspectable
Identifier
Calculer l’identité du calcul, des artefacts et des politiques qui composent la réalisation.
Relier
Attacher chaque mesure à la sortie effectivement produite par ce sujet exact.
Interpréter
Distinguer observation, hypothèse, support expérimental et verdict terminal.
Publier
Ouvrir les projections utiles sans exposer les données protégées ni élargir la portée des claims.
Une affirmation ne vaut que par son binding
Le gate doit évaluer la sortie réellement produite par la réalisation exacte. Intégrité, validité scientifique et autorité sont liées, mais jamais interchangeables.
Les questions qui changent la conception
Que demande concrètement ia fondée sur les preuves : de la claim au receipt ?
Une preuve utile indique non seulement un score, mais aussi ce qui a été mesuré, quand, comment et sur quel objet exact. Les claims doivent terminer dans des preuves inspectables. Identité, provenance, mesure, adjudication, qualification et autorité restent des dimensions distinctes.
Quelles preuves faut-il conserver ?
Au minimum : identité exacte de la réalisation, entrées et sorties, version du protocole, mesures, cas d’échec et règle de décision. Les claims doivent être aussi étroits que les preuves qui les soutiennent et rester reconstructibles.
AMF impose-t-il un modèle particulier ?
Non. AMF traite modèle, runtime, données, outils et composants déterministes comme des matériaux candidats. Leur conservation dépend de leur contribution mesurée et des contraintes déclarées.