Une recherche indépendante fondée sur des mécanismes d’échec falsifiables

L’IA n’est plus un modèle isolé. Agents, orchestrateurs, mémoire partagée, outils externes et chaînes de décision autonomes créent des modes de défaillance où une erreur peut se propager et devenir un consensus apparent avant que son origine soit comprise.

ICI teste la chaîne de décision et pas seulement la sortie finale. Il maintient séparés observé, inféré, vérifié et mémorisé, attaque les explications causales, recherche les dépendances cachées entre agents et sources et reteste les corrections sous conditions modifiées.

Dans un système multi-agent orchestré, cinq agents peuvent être d’accord tout en dépendant de la même source, de la même mémoire ou de la même hypothèse initiale. ICI teste si cette convergence est réellement indépendante et si elle survit à la suppression de la dépendance commune.

ICI est développé comme méthode d’assurance indépendante d’une architecture de modèle unique. La feuille de route de recherche étend les tests contrôlés vers des systèmes hybrides et quantum-assisted. Il s’agit d’une direction de recherche, et non d’une revendication de capacité quantique de production déjà disponible.