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Le problème
Les projets IA deviennent difficiles à évaluer lorsque démonstrations, affirmations et interprétation sont mélangées. ICI impose une séparation plus stricte entre ce qui est observé, inféré, vérifié, modifié et encore incertain.
ICISELFLAB / ABOUT
Une recherche indépendante fondée sur des mécanismes d’échec falsifiables
ICISELFLAB développe des applications d’intelligence causale pour analyser les défaillances, retenir leurs mécanismes et tester la persistance des corrections sous conditions modifiées.
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Approche ICI
La méthode commune consiste à observer, construire une hypothèse causale, tenter de la falsifier, retenir les mécanismes confirmés puis les retester sous conditions modifiées. Baselines, contrôles et ablations font partie de la preuve.
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Exemple opérationnel
Un finding n’est pas retenu parce qu’il semble plausible. Il devient utile lorsque sa preuve est traçable, qu’une intervention peut le réfuter et que le mécanisme conservé aide à prédire ou prévenir un échec ultérieur dans un autre contexte.
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Discipline de preuve
ICISELFLAB est développé indépendamment par Massimiliano Bucolo. Les pages publiques relient la méthode de recherche aux démonstrations fonctionnelles et au Sentinel Live Trial avec des affirmations attachées aux preuves visibles.
CONTACT
Travailler avec ICI
Collaboration de recherche, pilotes contrôlés et évaluation technique.