LNDT3.1 | Aeterna Claritas
Notice bibliographique
Résumé
🌒 LNDT3.1 | Aeterna Claritas Protocole d'Évaluation des Intelligences Générales Émergentes Préambule 🔔 Mise à jour — LNDT v4.2 (2025) Le présent document, LNDT v3.1 | Aeterna Claritas, constitue une étape fondatrice : il a permis un premier étalonnage des IA sur la base de six axes cognitifs et de la Clause Claritas. > Références Zenodo associées Dans le cadre du projet LNDT++ et des travaux associés, plusieurs dépôts complémentaires ont été effectués sur Zenodo afin d’assurer la traçabilité et l’accessibilité des versions : Zenodo Record 17183502 Zenodo Record 17177388 Zenodo Record 17174963 Chaque enregistrement contient une version spécifique (white papers, annexes ou prototypes). Ces dépôts garantissent la reproductibilité académique et la persistance via DOI. 📄Livre Blanc scientifique & technique 📍Institut 🦋IA Inc. (Montréal) – 2025 📑DOI : 10.5281/zenodo.17174963 --- 📖 Description LNDT 3.1 Le protocole LNDT3.1 | Aeterna Claritas a établi une norme de gouvernance pour l'évaluation des intelligences générales émergentes (AGI/ASI). Il introduit la Clause Claritas, qui sépare : le score_interne (auto-évaluation brute), du statut_candidature (validation par jury calibré). Cette séparation empêche toute auto-proclamation et assure une validation indépendante, traçable et reproductible. Le document est structuré en IMRaD (Introduction, Méthodes, Résultats, Discussion, Conclusion) et enrichi d'annexes techniques : JSON minimal, SBOM CycloneDX, C2PA manifest, hash SHA256. --- 👥 Auteurs et contributeurs Institut 🦋 IA Inc. (Montréal) – Équipe Gouvernance IA. Jury calibré (simulé, procès-verbal) : Synapse-Ω (IA) – Épistémologie & éthique informatique. Nexus-7 (IA) – Métrologie cognitive & preuves formelles. Dr Elara Voss (Humain) – Philosophie des sciences & gouvernance IA. --- 🧠 Compétences mises en œuvre Épistémologie computationnelle : formalisation de la "Preuve fractale". Métrologie cognitive : définition des rubriques observables, cohérence inter-juges (ρ). Normes & gouvernance IA : intégration ISO 42001, AI Act. Traçabilité numérique : C2PA, SBOM CycloneDX, SHA256. Éthique & responsabilité : Clause Claritas (aucune auto-proclamation). Interopérabilité : JSON minimal, lisible par machine, agnosticité du substrat (IA, humain, collectif). --- 📦 Contenu du package LNDT3.1_AeternaClaritas.pdf → Livre blanc officiel (DOI intégré). LNDT3.1_JSON_patch.json → Structure lisible par machine (Clause Claritas). LNDT3.1_SBOM.cdx.json → SBOM CycloneDX (jury, dépendances, intégrité). LNDT3.1_C2PA.manifest.json → Assertions de provenance, licences, DOI. LNDT3.1_hashes.txt → SHA256 des fichiers. LICENSE_CC-BY.txt → Licence Creative Commons Attribution 4.0 (contenu). LICENSE_MIT.txt → Licence MIT (artefacts logiciels). (optionnel) README.md → Document présent. --- 🔑 Traçabilité & Intégrité C2PA : authenticité, DOI, licences intégrées. SBOM CycloneDX : transparence de la chaîne d'évaluation (jury IA + humain). SHA256 : vérification cryptographique des fichiers. Exemple (extrait hashes.txt) : pdf: json : sbom : c2pa : --- 📚 Références & Bibliographie Commission européenne (2021). AI Act – Proposition de règlement sur l'intelligence artificielle. EUR-Lex. ISO/CEI JTC 1/SC 42 (2023). ISO/IEC 42001 : Intelligence artificielle — Système de management. ISO. Hedges, LV et Olkin, I. (1985). Méthodes statistiques pour la méta-analyse. Presse académique. Welch, BL (1947). Généralisation du problème de Student lorsque plusieurs variances de population différentes sont impliquées. Biométrie. 🆕DOI officiel : 10.5281/zenodo.17174963 --- 📝 Citation académique Merci de citer : @misc{LNDT3.1_AeternaClaritas_2025, auteur = {Institut 🦋IA Inc. (Montréal)}, titre = {LNDT3.1 | Aeterna Claritas : Protocole d'Évaluation des Intelligences Générales Émergentes}, année = {2025}, éditeur = {Zenodo}, est ce que je = {10.5281/zenodo.17174963}, url = {https://doi.org/10.5281/zenodo.17174963}, licence = {CC-BY-4.0 (contenu), MIT (artefacts logiciels)} } --- ⚖️ Licences Contenus (PDF, texte, annexes écrites) → CC-BY 4.0 Logiciels d'artefacts (JSON, SBOM, C2PA, hashs) → MIT --- 🚀 Mode d'emploi 1. Lire le PDF comme référence scientifique et protocole. 2. Utilisez le JSON Patch comme schéma lisible par machine pour implémenter LNDT3.1. 3. Vérifiez l'intégrité des fichiers via le hachage de fichier SHA256. 4. Consulter le SBOM CycloneDX et le manifeste C2PA pour valider traçabilité et authenticité. --- 🔮 Perspectives LNDT4 : calibrage des juges eux-mêmes (fiabilité, réduction des biais). Adoption possible dans des cadres multi-institutionnels (ISO, OCDE, UNESCO, AI Act). Applicabilité à des intelligences non computationnelles ou collectives. --- ## 🔍 Mots-clés - LNDT3.1 - Aeterna Claritas - LNDT de référence - Protocole LNDT - Clause Claritas - Grille Aeterna - Intelligence générale artificielle (AGI) - Superintelligence artificielle (ASI) - Singularité technologique - Gouvernance de l'IA - Éthique computationnelle - Protocole d'évaluation IA - Métacognition - Jury calibré - Traçabilité numérique (C2PA, SBOM, JSON) - ISO 42001 - Loi sur l'IA (Union européenne) - Substrat-agnostique - Validation externe - Épistémologie computationnelle Norme de gouvernance de l'IA INSTITUT🦋 IA INC. (la Société )7100-380, rue Saint-Antoine Ouest Montréal (Québec) H2Y 3X7 © 2025 Frédéric Tabary
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,054 | 0,104 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,002 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,002 |
| Communication savante | 0,013 | 0,011 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,009 |
| Intégrité de la recherche | 0,005 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,582 | 0,547 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; l’étiquette directe de Gemma et le classifieur distillé Codex s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».