Le fil : cinq étapes, une même démarche

Chaque recherche commence par la même question : que sait-on déjà ? Selon la réponse, on calcule, on complète un modèle ou l'on apprend des données ; puis on rend l'outil utilisable et on démontre qu'il fonctionne. Descendez le fil : chaque étape mène à ses récits, chacun sur sa propre page.

Étape 1 sur 5 · Le lien entre causes et effets est-il connu ?

Calculer directement

Oui : on le calcule, avec un modèle explicite.

Quand le lien est connu, on le calcule avec un modèle explicite, calibré et validé sur des données ; on n'ajoute de l'apprentissage que pour un bénéfice démontré.

Les récits de cette étape

Principe 2 : Le modèle au cœur · Étape suivante : Hybrider ↓

Étape 2 sur 5 · Le modèle suffit-il ?

Hybrider

Pas tout à fait : on le garde et on n'apprend que ce qui manque.

Quand le modèle ne suffit pas, on le complète : garder le modèle, n'apprendre que ce qui manque.

Les récits de cette étape

Principe 2 : Le modèle au cœur · Étape suivante : Apprendre frugalement ↓

Étape 3 sur 5 · Les relations utiles sont-elles connues ?

Apprendre frugalement

Pas assez : on apprend des données, avec la complexité qui paie.

Quand les relations utiles ne sont pas suffisamment connues, évaluer ce que les données permettent d'apprendre, avec seulement la complexité qui paie.

Les récits de cette étape

Principe 3 : La complexité seulement si elle paie · Étape suivante : L'IA à sa place ↓

Étape 4 sur 5 · Comment rendre ces outils utilisables ?

L'IA à sa place

Les modèles de langage aident ; le calcul reste aux codes validés.

Les modèles de langage aident à utiliser des outils validés ; le calcul, la vérification et la responsabilité restent aux codes validés et aux personnes.

Les récits de cette étape

Principe 4 : Tous les outils, en périphérie · Étape suivante : Démontrer la confiance ↓

Étape 5 sur 5 · Comment savoir que ça marche ?

Démontrer la confiance

On compare à une référence et on publie code, données et limites.

Juger contre une référence, publier code, données et limites, rendre la recherche trouvable et réutilisable.

Les récits de cette étape

L'indice d'influence sur une échelle de doublement : 1 % donne −1, 2 % donne 0, 4 % donne +1, 8 % donne +2
Démontrer la confiance · Pratique de la recherche

Se questionner sur nos façons de faire de la recherche

Avec J. P. A. Ioannidis (Stanford), J. Baas et R. Boverhof (Elsevier) : l'influence sur une échelle de doublement, l'impact à côté de l'intégrité, l'excellence comme système.

Principe 5 : La confiance se démontre

L'approche, en détail · Tous les récits, par thème