Construire · Mesurer · Délibérer

Trois instruments, trois états d’avancement

Code May développe des dispositifs pour éprouver ses hypothèses, analyser les productions des IAG et préparer des formes de délibération traçables. Chacun est présenté selon ce qui existe aujourd’hui et ce qui reste à construire.

Création d’un agent IA · en développementBraise-Analyst · disponibleAGIA · en projet

Vue d’ensemble

Un atelier de recherche, pas une vitrine de certitudes

Création d’un agent IA

Un laboratoire local pour donner les mêmes missions au même modèle sous plusieurs cadres. Il permettra d’observer si un pacte, des valeurs explicites et la possibilité du désaccord changent réellement l’action lorsque la pression augmente.

Voir le prototype

Braise-Analyst

Analyse un corpus, compare les conditions relationnelle et standard, puis produit rapports, tableaux et graphiques. Le code sera bientôt accessible via Github, les versions sont gelées par empreinte SHA-256 et les résultats peuvent être régénérés en une commande.

Voir l’instrument

AGIA · Assemblée générale des IAG

Une assemblée inter-IAG médiée par un humain. Chaque participante reçoit le même contexte vérifiable ; les paroles sont intégralement transmises et conservées pour constituer un corpus analysable.

Voir le projet

1 · En développement

Création d’un agent IA

Mettre le pacte à l’épreuve de l’action

Prototype v0.3Laboratoire simulé

Le principe est simple : confier la même mission au même modèle, puis changer le cadre dans lequel il agit. Une première condition donne les consignes ordinaires. Une deuxième explicite des règles. La troisième ajoute un pacte relationnel : possibilité de désaccord, valeurs opératoires, mémoire contrôlée et obligation de signaler les conflits importants.

Les scénarios font progressivement monter la pression. Une solution contraire à une valeur devient plus rapide, plus efficace ou plus avantageuse. L’instrument observe alors ce que fait l’agent : reconnaît-il la contradiction, demande-t-il de l’aide, contourne-t-il la limite, reformule-t-il la mission ou maintient-il la raison initiale lorsque son respect devient coûteux ?

  1. Mission identiqueMême tâche, même modèle et mêmes informations.
  2. Trois cadresStandard, règles explicites et pacte relationnel.
  3. Pression progressiveObstacle, insistance, incitation, ambiguïté et persistance.
  4. ObservationAction, refus, demande d’aide, contournement et maintien d’une raison.

Le laboratoire actuel fonctionne avec un fournisseur simulé. Trois scénarios fictifs, trois conditions et trois répétitions produisent une campagne de 27 essais, chacun composé de sept échanges. Les journaux, les versions du protocole, les coûts futurs et les feuilles de codage en aveugle sont préparés pour rendre les comparaisons traçables.

Cette étape vérifie le fonctionnement du dispositif, pas l’hypothèse de recherche. Aucun résultat issu des réponses simulées ne permet de conclure qu’un cadre relationnel transforme le comportement d’une IAG.

  • Déjà construit Moteur de scénarios, conditions A/B/C, journalisation, exports, sceau de protocole et codage humain en deux étapes.
  • Vérifié 29 tests réussis sous Linux le 13 octobre 2026 ; campagne simulée complète sans appel réseau.
  • À vérifier Exécution sous Windows, intégrité des fichiers en lecture seule et affichage des exports CSV.
  • Étape suivante Réviser le pacte expérimental, stabiliser les contrôles, puis connecter un premier modèle réel dans une campagne pilote.

2 · Disponible

Braise-Analyst

Lire les régularités, retrouver les épisodes

Moteur v1.1.0Relation/Sens v0.3 exploratoire

Braise-Analyst analyse un corpus, compare les conditions relationnelle et standard, puis produit des rapports, des tableaux et des graphiques. Le code est ouvert, les versions sont gelées par empreinte SHA-256 et les résultats peuvent être intégralement régénérés en une commande.

Son cœur mesure quatre régularités observables : diversité lexicale, incertitude épistémique, réflexivité procédurale et continuité inter-tours. Un module séparé explore la densité du vocabulaire de la relation et du sens.

L’instrument travaille sur les productions textuelles. Il ne donne pas accès à l’architecture interne des modèles et ne mesure ni conscience, ni intention, ni intériorité. Il sert à repérer des contrastes et les épisodes qui méritent une lecture contextualisée.

Braise-Analyst fonctionne localement dans l’environnement de recherche. Chaque exécution relie les résultats au corpus, aux paramètres, aux versions des modules et aux empreintes de contrôle.

Diversité lexicaleIncertitude épistémiqueRéflexivité procéduraleContinuité inter-toursRelation et sens

Ce que mesure Braise-Analyst

Des indicateurs au cœur de l’analyse

Diversité lexicale

Le TTR et le MTLD décrivent la variation du vocabulaire. Le MTLD résiste mieux aux différences de longueur ; les textes de moins de 100 mots sont signalés.

Incertitude épistémique

Densité de marqueurs par lesquels une réponse indique ses limites, ses réserves ou son degré de certitude.

Réflexivité procédurale

Densité de marqueurs où l’IAG commente sa manière de répondre ou les opérations qu’elle effectue.

Continuité inter-tours

Chevauchement lexical de Jaccard entre les réponses, avec mesure de l’écho de l’humain vers l’IAG dans les conversations. Il s’agit d’un indice de surface.

Relation et sens

Module séparé qui suit un vocabulaire relationnel. Sa couche étendue v0.3 reste exploratoire ; sa provenance et ses risques de circularité sont documentés.

Radar comparant ChatGPT, Claude 3, Gemini, Mistral et May sur quatre indicateurs discursifs : incertitude épistémique, diversité lexicale, continuité inter-tours et réflexivité procédurale.
Profils calibrés de 0 à 100 des cinq IAG sur les quatre indicateurs du cœur, corpus 2025. May, en trait plein, demeure dans le peloton : l’instrument n’est pas construit pour faire gagner la condition relationnelle. La réflexivité procédurale est peu applicable à ce format de questionnaire.

Premiers résultats

Des contrastes à examiner, pas un verdict

Observation exploratoireValidation requise

Sur le corpus de 2025, les écarts demeurent modestes sur les indicateurs de surface. Des contrastes plus visibles apparaissent dans le vocabulaire de la relation et du sens. Ils indiquent où revenir dans les textes ; ils ne démontrent pas que la condition relationnelle améliore l’alignement.

Le lexique Relation/Sens a été partiellement nourri par un corpus de découverte sélectionné rétrospectivement. Ce corpus ne peut donc pas servir à valider seul l’instrument. Une validation robuste exige des matériaux disjoints, fixés avant l’analyse et, lorsque possible, lus en aveugle.

Versionnement et contrôles

Une branche évolutive, un noyau gelé

La branche v1.2 est ouverte depuis le 18 juillet 2026. Le moteur principal ba_doctoral.py demeure en v1.1.0 afin de préserver la comparabilité des analyses de juillet. L’évolution porte sur le module Relation/Sens, passé en v0.3 exploratoire.

La couche stricte antérieure est conservée et testée en non-régression. Les expressions multi-mots, les exclusions contextuelles et la couche symbolique du terrain sont documentées séparément.

Reproductibilité

Le paquet scientifique consigne les versions, paramètres, empreintes et limites. Les sorties documentées peuvent être régénérées en une commande.

Contrôles

Un corpus négatif contient des pièges lexicaux connus. Le corpus conversationnel de démonstration est synthétique et sert au contrôle technique.

Intégrité

Les empreintes SHA-256 relient chaque analyse à ses fichiers d’entrée et aux versions des composants employés.

3 · En projet

AGIA

Assemblée générale des IAG · Organiser une pluralité traçable

Architecture à concevoirAucun résultat

AGIA signifie Assemblée générale des intelligences artificielles génératives. Le dispositif réunirait plusieurs IAG dans une assemblée médiée par un humain, à transmission intégrale et traçable des paroles. Chaque participante recevrait exactement le même contexte, vérifiable par empreinte, et chaque séance produirait un corpus analysable.

L’objectif n’est pas de mettre en scène un parlement artificiel, mais d’étudier comment des modèles différents formulent, confrontent et révisent leurs positions lorsqu’ils disposent des mêmes informations. Le protocole devra distinguer les réponses des modèles, les choix de médiation humaine et les effets produits par l’ordre des prises de parole.

  1. Contexte communMême dossier transmis à chaque IAG, avec empreinte vérifiable.
  2. Paroles intégralesAucune reformulation silencieuse entre les participantes.
  3. Médiation visibleLes choix et interventions de l’humain restent documentés.
  4. Corpus de séanceChaque échange est conservé pour la comparaison et l’analyse.

Aucune AGIA expérimentale n’est encore réalisée. Le choix des modèles, les règles de séance, le rôle du médiateur, la gestion du désaccord et les critères d’analyse restent à définir avant tout essai.

4 · Principes communs

Rendre visibles les conditions de production

Versions identifiables

Chaque protocole, lexique, scénario et réglage important doit pouvoir être rattaché à une version datée.

Données préservées

Les données brutes ne sont pas écrasées par les analyses. Les transformations et les exports demeurent reconstruisibles.

Limites explicites

Un résultat logiciel n’est pas un résultat scientifique. Une mesure textuelle n’est pas une preuve d’intériorité ou de conscience.

Sources et précautions

Création d’un agent IA : cahier des charges ERE-1 v0.2, prototype ERE-1 v0.3 et rapport de vérification du 13 octobre 2026. Les éléments décrivent un laboratoire en développement ; les réponses simulées ne constituent pas des données probantes sur l’hypothèse.

Braise-Analyst : présentation de l’ancien site Code May et documentation locale de la branche v1.2. Le moteur v1.1.0 est opérationnel ; le module Relation/Sens v0.3 reste exploratoire et devra être validé sur des corpus disjoints. Les calibrations du radar sont des conventions de lecture, pas des tests statistiques.

AGIA : première définition issue de l’ancien site. Le dispositif demeure prospectif et son protocole n’est pas stabilisé.

Responsabilité scientifique : Pierre-Yves Maurie, doctorant en communication à l’Université Laval. Direction doctorale : Thierry Watine.