Fuite de données
Un modèle a déjà rencontré les réponses pendant l’entraînement ou l’optimisation.
Comment reconnaître une avancée réelle ?
Benchmarks tenus à l’écart, reproductibilité, coûts et robustesse : des critères concrets pour juger chaque résultat.
LA DISCIPLINE DES INDICATEURS
Ce qui doit être mesuré
Une amélioration est crédible si elle survit aux comparaisons, à la réplication et au changement de contexte.
01 / VALIDITÉ
Exactitude
Le résultat répond-il vraiment au problème posé ? Les tests sont-ils adaptés ?
02 / ROBUSTESSE
Fiabilité
Le succès tient-il quand les données, contraintes et formulations changent ?
03 / EFFICACITÉ
Coût complet
Combien de temps, d’appels, de calcul et d’énergie pour cette réussite ?
04 / SCIENCE
Réplication
Une équipe indépendante obtient-elle des résultats comparables ?
EXEMPLE DE GRILLE — NON RÉSULTAT RÉEL
Un dossier de preuve minimal
Une publication issue de la future plateforme pourrait afficher la fiche ci-contre. Les éléments présentés sont des critères à renseigner, pas des scores actuellement obtenus.
Sans jeu de test inédit ni description des erreurs, un résultat flatteur ne permet pas de conclure.
FICHE DE RÉSULTATGABARIT
- Hypothèse
- Énoncé mesurable
- Version
- Modèle + outils + paramètres
- Référence
- Solution de comparaison
- Tests réservés
- Procédure décrite
- Résultats négatifs
- Échecs signalés
- Réplication
- À confirmer par un tiers
LES BONNES QUESTIONS
Quatre pièges classiques
Suradaptation
Une méthode progresse sur un benchmark mais régresse sur des problèmes différents.
Résultats choisis
Seuls les essais réussis sont montrés ; les échecs et coûts restent invisibles.
Confusion autonomie / succès
Un agent travaille longtemps sans supervision, mais ne termine pas correctement la tâche.
POUR APPROFONDIR
Sources originales
Travaux de tiers, cités pour éclairer le domaine. Ils ne sont pas des réalisations d’AI4ASI.