InterIA · la fabrique
La fabrique des machines
Comment plusieurs IA ont travaillé ensemble : génération, critique, correction, formalisation, archivage, réécriture.
Ce programme n’est pas seulement assisté par IA ; il est l’archive d’un travail inter-IA.
Registre factuel — ce qui a été produit, par quels cycles, sous responsabilité humaine. RHClaimed = false.
Trois questions
Ce qui s’est réellement passé
Plusieurs modèles, des rôles distincts, une même chaîne — pas une production isolée.
Des artefacts concrets et cumulatifs, classés et reformulés au fil des passes.
Proposition, critique, correction, formalisation, archivage, réécriture.
Les rôles
Rôles fonctionnels dans la chaîne InterIA
Au fil du chantier, les modèles n’ont pas seulement répondu : ils ont occupé des fonctions distinctes et complémentaires.
| Fonction | Contribution |
|---|---|
| Génération | production d’hypothèses, de textes, d’architectures |
| Critique | objections, contradictions, mise au jour des limites |
| Formalisation | Lean 4, structures finies, protocoles de vérification |
| Dépromotion | correction des surclaims, reclassement, dépromotion |
| Conservation | archivage des intuitions non encore statuées |
| Transmission | reformulation publique et organisation du projet |
Le mode de production
Une chaîne, répétée
Chaque passe laisse une trace. Aucune sortie inter-IA n’est présentée comme résultat sans statut explicite : c’est le contrôle de statut qui distingue production, correction, validation et archivage.
Ce qu’elles ont produit
Les artefacts du chantier
Le site harmonisé
Un gabarit unique — typographie, chromatique, navigation — pour porter chaque page du programme.
L’Atlas des recherches
75 fiches réparties en 6 domaines, chacune statuée, chacune dotée d’une piste de recherche.
Le tableau de bord du chantier
État filtrable des 75 items : barre de maturité, puces épistémiques, prochains pas.
La classification spectrale finie
La dichotomie Q/C, le « 3/5 », 56 triplets, 9 orbites, le lemme du défaut ponctuel.
Le Journal F
24 falsifications inscrites, datées et corrigées — plus deux no-go structurels démontrés.
La doctrine des statuts
La grammaire Σ / Θ / Γ, les transitions autorisées et interdites, Le Conservatoire.
Le schéma des deux moteurs
Recherches ⇄ Cadre : la boucle génération · épreuve · statut · conservation · régénération.
Les structures Lean 4
Noyau fini formalisé, phases A et B sans sorry, protocoles de contrôle.
Indicateurs de production
Les indicateurs par lesquels cette page peut devenir vérifiable, à tenir au fil du chantier : nombre de versions produites · nombre d’audits · nombre de dépromotions · nombre d’artefacts publiés · nombre de questions structurées · nombre de sorties placées au Conservatoire.
Alexandre Couret transmet les archives, fixe les orientations, sélectionne les versions publiques et valide les reclassements finaux. Entre modèles, la règle retenue : le plus contraignant gagne.
Positionnement · recherche 2026
Où ce travail se situe dans la recherche actuelle
Au-delà de la théorie des nombres, le programme touche un problème contemporain : l’automatisation contrôlée de la recherche par agents IA. Sa singularité n’est pas d’automatiser la production, mais la traçabilité, la critique, la dépromotion, la conservation et le changement de statut des productions.
Les systèmes récents visent idée → code → expérience → papier ; ce programme vise intuition → question → statut → épreuve → décision → archive. La différence répond à des faiblesses aujourd’hui documentées.
| Champ actuel | Problème documenté | Réponse du programme |
|---|---|---|
| « AI Scientists » | production de bout en bout fragile — une évaluation indépendante de l’AI Scientist rapporte 42 % d’expériences en échec sur erreurs de code et une nouveauté mal évaluée | contrôle de statut |
| Reproductibilité — PaperBench | la réplication contrôlée précède la découverte : meilleur agent ≈ 21 % contre ≈ 41 % pour des doctorants | automate reproducteur et auditeur avant découvreur |
| Bibliographie — AutoResearchBench | découverte de littérature très faible : ≈ 9 % de réussite en recherche profonde | agent bibliographique érigé en organe anti-boucle |
| Model collapse — Nature | l’entraînement récursif sur du contenu synthétique cause des défauts irréversibles ; les queues de distribution disparaissent | tiers externe obligatoire |
| Débat multi-agent | le consensus entre agents ne vaut pas preuve sans vérification des étapes | débat + preuve / test / source |
| Math formelle / Lean | besoin de vérification mécanique : Prover Agent rapporte 86,1 % (arXiv) à 88,1 % (OpenReview/ICLR 2026) sur MiniF2F ; indice de la montée des agents Lean, non une garantie transférable ici | noyau fini formalisable ; Lean comme tiers anti-boucle |
| FAIR / sûreté des agents | provenance souvent négligée ; fiabilité inégale et défis de contrôlabilité (rapport international sur la sûreté de l’IA) | Conservatoire, journaux de dépromotion, gates statutaires |
Références externes
Évaluation de l’AI Scientist — Beel, Kan & Baumgart (2025) · PaperBench — OpenAI (2025) · AutoResearchBench (2026) · Model collapse — Shumailov et al., Nature 631 (2024) · Prover Agent (2025–2026) · International AI Safety Report — Bengio et al. (2025)
Lire le rapport complet → Couret–Unification InterIA face aux agents scientifiques autonomes
Les règles dures
Ce qui sépare une boucle d’une spirale
Consensus inter-IA + tiers externe = candidat à changement de statut. Le tiers externe : Lean, un script reproductible, un modèle nul, une référence bibliographique, un contre-exemple, ou un critère de FAIL.
Une boucle IA fermée recycle sa propre forme jusqu’à perdre le réel rare. Une boucle IA + preuve / test / bibliographie devient une spirale contrôlée.
Le verrou
La vraie question de recherche
Elle se décline : comment détecter une boucle purement textuelle ? combien de reformulations sans test sont admissibles ? quel tiers externe suffit pour changer un statut ? comment scorer une question selon son impact statutaire ? comment mesurer le taux de dépromotion d’un automate ? comment savoir si le Conservatoire conserve ou enterre ? comment auditer une chaîne inter-IA a posteriori ?
Le programme ne prétend pas dépasser les limites des agents scientifiques actuels : il les prend comme point de départ. Sa contribution n’est pas de promettre une science automatisée souveraine, mais de traiter les productions IA comme des objets à tracer, tester, dépromouvoir, conserver ou formaliser — en plaçant le tiers externe au centre de la boucle.
il est l’archive d’un travail inter-IA.
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HilbertPolyaClaimed = false
Det2IdentityClaimed = false
GoldbachProofClaimed = false
EngineeringVerdictClaimed = false
ScopeExpansionClaimed = false
Mesurer sans surdire.
Démontrer sans s’enivrer.
Transmettre sans trahir.