ISO-TDLA-Framework
đ ISO-TDLA-Framework
ThĂ©orie de la Dissonance Lexicale Anthropocentrique & Norme ISO SĂ©mantique pour lâIA
đš Le ProblĂšme : La Dissonance Lexicale
Lâindustrie de lâIA traverse une crise terminologique. Nous utilisons un vocabulaire biologique et psychologique (« comprendre », « halluciner », « penser ») pour dĂ©crire des processus mathĂ©matiques de haute dimension.
Cette Dissonance Lexicale Anthropocentrique (TDLA) crĂ©e des attentes fausses, empĂȘche une rĂ©gulation prĂ©cise et freine la recherche scientifique.
Ce repository hĂ©berge la proposition de Norme ISO/IEC X-TDLA-2026, un cadre normatif visant Ă remplacer les mĂ©taphores humaines par des dĂ©finitions techniques rigoureuses basĂ©es sur lâisomorphisme structurel et la minimisation dâentropie.
đ Clause 1 : Dictionnaire de Conversion Normatif
Lâobjectif principal de ce framework est dâassainir le langage technique.
| Terme Proscrit (Anthropocentrique) â | Terme StandardisĂ© (TDLA) â | DĂ©finition OpĂ©rationnelle |
|---|---|---|
| Compréhension | Isomorphisme Structurel | Capacité à maintenir une topologie interne correspondant à la structure causale du domaine cible (vérifiable par sondage linéaire). |
| Hallucination | Confabulation Stochastique | Génération syntaxiquement valide mais divergeant des contraintes de fidélité (contexte) ou de factualité (poids). |
| Raisonnement | InfĂ©rence SĂ©quentielle | DĂ©composition dâune tĂąche en Ă©tapes de calcul intermĂ©diaires augmentant la probabilitĂ© de succĂšs final. |
| Apprentissage | Activation de SchĂ©ma Latent | Localisation dâun sous-espace de compĂ©tences prĂ©-existant dĂ©clenchĂ© par le contexte (In-Context Learning). |
| Conscience | Auto-ModĂ©lisation RĂ©cursive | PrĂ©sence dâune reprĂ©sentation du systĂšme lui-mĂȘme au sein de ses boucles de traitement. |
đŹ Clause 2 : Niveaux dâAncrage (Grounding Levels)
PlutĂŽt que de dĂ©battre si une IA est âintelligenteâ ou non, nous classifions les systĂšmes selon leur niveau dâancrage vĂ©rifiable (GL).
- GL-0 (Syntaxique Pur) : Générateurs stochastiques sans cohérence longue (ex: n-grammes).
- GL-1 (Cohérence Relationnelle) : Manipulation de concepts via relations statistiques internes (ex: LLM text-only).
- GL-2 (Ancrage Multimodal Passif) : Liaison entre texte et perception image/audio (ex: CLIP, GPT-4V).
- GL-3 (Isomorphisme Structurel VĂ©rifiĂ©) : Existence prouvĂ©e dâun âWorld Modelâ interne via sondage (ex: Othello-GPT).
- GL-4 (Ancrage Embodied Actif) : Validation des prédictions par action physique ou simulation (ex: Robotique cognitive).
đ Protocoles de MĂ©trologie
Pour certifier un systÚme selon la norme TDLA, trois protocoles de test sont proposés :
- Protocole de Sondage LinĂ©aire (Linear Probing) : Mesure de la reconstruction de lâĂ©tat rĂ©el dans les couches cachĂ©es.
- Protocole dâIntervention Contrefactuelle : Modification des activations internes pour tester la causalitĂ© du modĂšle.
- Test de Fidélité Contextuelle : Mesure de la résistance aux biais de mémorisation face à des instructions contradictoires.
đ€ Contribuer
Ce projet est une initiative de recherche ouverte. Nous cherchons des contributions pour :
- Raffiner les définitions opérationnelles.
- Proposer des scripts de test (Python/PyTorch) pour les métriques GL.
- Traduire le framework en dâautres langues.
Citation Suggérée :
Proposition de Norme ISO/IEC X-TDLA-2026 : SĂ©mantique, Taxonomie et MĂ©trologie des SystĂšmes Cognitifs Artificiels (2026).
Ce projet vise Ă traiter lâIA pour ce quâelle est â un systĂšme de traitement de lâinformation vectorielle â et non pour ce que nous rĂȘvons quâelle soit.