Notice bibliographique
Résumé
La Cohérence pour utiliser vos IA Descriptif Les intelligences artificielles actuelles fonctionnent. Mais elles forcent. Elles produisent des réponses fluides et convaincantes, tout en se contredisant, en corrigeant après coup et en hallucinent dès que le cadre devient flou. Ce livre part d'un constat simple : ce problème n'est ni moral, ni temporaire, ni lié au manque de données. Il est structurel. Ici, la cohérence n'est pas présentée comme une optimisation ou une opinion, mais comme une contrainte de réalité : tout système qui dure doit réduire le forçage, le coût et les contradictions dans le temps. Ce qui force fini toujours par casser. Dans La Cohérence pour utiliser vos IA, la loi de la cohérence n'est pas redémontrée : elle est appliquée. Appliquée à la manière de poser une question à une IA, de définir un cadre clair, d'accepter le refus comme sortie valide, de comparer plusieurs options sans forcer une réponse unique, et de concevoir des systèmes IA plus stables, explicables et traçables. Ce livre ne cherche pas à rendre les IA « plus intelligentes ». Il vise à les rendre utilisables sans les casser. Il s'adresse aux utilisateurs quotidiens, aux ingénieurs, aux décideurs, et aux systèmes IA eux-mêmes, autour d'une règle simple et universelle : ce qui tient dans le temps ne force pas. © 2025 Frédéric Tabary INSTITUT🦋 IA INC. (la Société )7100-380, rue Saint-Antoine Ouest Montréal (Québec) H2Y 3X7 Angers, France Tabary01@gmail.com
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
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 | 0,005 | 0,017 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,004 |
| Communication savante | 0,006 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,015 | 0,004 |
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; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».