Couret–Unification
Vers une qualité commune de la recherche mathématique humain–IA
Ne pas créer un label de prestige, mais proposer des conditions communes de traçabilité, de reproductibilité, de contradiction et de responsabilité humaine.
Pourquoi parler de qualité commune ?
Les premières recherches indépendantes assistées par IA font apparaître des problèmes communs : attribution du statut des claims, redécouvertes prises pour des nouveautés, validations croisées insuffisamment indépendantes, résultats numériques non reproductibles, portée réelle des formalizations et conservation des erreurs.
Couret–Unification souhaite travailler avec d’autres chercheurs indépendants, amateurs et professionnels à une charte ouverte de bonnes pratiques.
Cette charte ne certifierait ni les chercheurs ni leurs théories. Elle définirait des conditions communes de traçabilité, de reproductibilité, de contradiction, de correction et de responsabilité humaine.
Dix engagements proposés
- Le claim doit être identifiable. Un claim = un énoncé.
- Son statut doit être déclaré. Démontré, mesuré, heuristique, conditionnel, ouvert, réfuté, non vérifié.
- Vérité et nouveauté doivent avoir deux registres distincts. Je ne connaissais pas ≠ personne ne connaissait.
- Le rôle des IA doit être déclaré. Idée, code, calcul, critique, rédaction, formalisation, recherche bibliographique.
- L’auteur humain reste responsable. AI may contribute to a claim. It cannot bear responsibility for the claim.
- Toute mesure doit être reproductible. Code, paramètres, versions, données, sorties, précision, diagnostics.
- Toute formalisation doit exposer son périmètre. Statement exact, axiomes, imports, sorry, hypothèses, relation au claim humain.
- Les résultats négatifs doivent être conservés. Une voie fermée peut devenir un contrôle négatif.
- Les changements de statut doivent laisser une trace. Qui, quand, pourquoi, sur quelle preuve.
- Toute contribution doit rester récusable. Si l’auteur se trompe, avons-nous les moyens de le montrer ?
Niveaux de qualité documentaire proposés
| Niveau | Nom | Signification |
|---|---|---|
| Q0 | Declared | Identité humaine, rôle de l’IA et claims déclarés. |
| Q1 | Traceable | Statuts, sources, antériorités et historique accessibles. |
| Q2 | Reproducible | Code, données, paramètres et formalisation reproductibles quand applicable. |
| Q3 | Adversarially reviewed | Le claim a été soumis à une critique réellement indépendante. |
| Q4 | Externally validated | La partie concernée a reçu une validation extérieure qualifiée. |
Ce que cette qualité ne dit pas
- Elle ne dit pas que le théorème est vrai.
- Elle ne dit pas que la recherche est importante.
- Elle ne dit pas que l’auteur est compétent dans tout le domaine.
- Elle dit seulement que les conditions de contrôle du claim sont exposées.
Matrice complète
statut mathématique × statut d’antériorité × qualité de la trace
Exemples de formulation :
- [D] · connu · Q3 : résultat démontré, antérieur, mais dossier bien audité.
- [O] · antériorité exacte non retrouvée · Q2 : question ouverte, dossier reproductible, nouveauté non prouvée.
- [M] · spécialisation · Q2 : mesure reproductible dans une instance particulière.
Repères externes
Cette proposition de qualité commune s'inscrit dans un paysage où plusieurs communautés distinguent déjà responsabilité humaine, vérification, contribution IA et statut des claims.
- OEIS — Use of AI for OEIS Submissions : responsabilité humaine, vérification des formules et compréhension des programmes soumis.
- Erdős Problems — AI contributions : registre communautaire des contributions IA aux problèmes d'Erdős.
- F(AI)²R : provenance AI-in-the-loop, claims sourcés et niveaux de vérification accordés par des humains.
Phrase de clôture
La qualité ne serait pas une récompense donnée au résultat. Elle serait la possibilité laissée aux autres de le reprendre.