GCRI · Intelligence artificielle et systèmes autonomes
Recherche et données probantes
La recherche qui sous-tend Intelligence artificielle et systèmes: les questions qu'elle pose, les modèles et mesures qu'elle utilise, la manière dont l'incertitude est exprimée et dont un résultat est examiné et reproduit avant publication.
L'espace de travail de la recherche et des données probantes.
Registre des données probantes
IA et systèmes autonomes · Recherche et données probantes · Interface d'exemple, pas un enregistrement
Indicateurs
unité · cadence · étiquette
| Modèles au registre | modèles | hebdomadaire | Statistiques publiées | SP-9867 |
| Évaluations réussies à la publication | des suites | par publication | ÉVALUÉ | SP-0910 |
| Incidents d'IA ouverts | incidents | quotidien | DÉCLARÉ | SP-2588 |
| Actions d'agents nécessitant une approbation | actions / jour | quotidien | OBSERVÉ | SP-8895 |
| Calcul par entraînement | GPU-hours | par exécution | DÉCLARÉ | SP-6682 |
Passeport de source
- Sources
- Registre des modèles
- Licence
- ouvert · attribution
- Garant
- Intervenant en cas d'incident
- Couverture
- 83 % des lieux
- Limites connues
- clairsemé dans les hautes terres
Couverture par lieu
Intelligence artificielle et systèmes autonomes · Registre des données probantes. Registre des données probantes : noms d'exemple et valeurs illustratives, non un registre.
Ce que cherche la recherche.
- 01
Évaluation des modèles
Validité, étalonnage et généralisation.
- 02
Systèmes agentiques
Accès aux outils, délégation d'autorité et exécution sûre.
- 03
Cybersécurité de l'IA
Méthodes adversariales et exposition des modèles.
- 04
L'IA dans la science
Découverte et reproductibilité.
- 05
IA et services publics
Redevabilité publique, accès et droits.
- 06
Systèmes physiques autonomes
Robots, capteurs et commandes.
Ce à quoi la recherche sur l'IA ne sait pas encore répondre assez bien pour éclairer les décisions.
La recherche sur les risques liés à l'IA doit suivre le rythme des capacités. Le programme se concentre sur l'évaluation, les agents, les usages dans les services publics et la science, et les effets à l'échelle des systèmes que les tests d'un modèle isolé ne détectent pas.
- Quelles évaluations prédisent les défaillances en conditions réelles, plutôt que la performance sur des bancs d'essai ? Voir évaluation des modèles.
- Comment délimiter, surveiller et arrêter les agents qui agissent au moyen d'outils ? Voir systèmes agentiques.
- Quelles données probantes un service public devrait-il exiger avant d'utiliser l'IA dans des décisions concernant des personnes ? Voir IA et services publics.
- Comment les systèmes physiques autonomes défaillent-ils dans des environnements mixtes humains-machines ? Voir systèmes physiques autonomes.
- Quelle est l'empreinte énergétique et hydrique du calcul pour l'IA, et où se concentre-t-elle ? Voir calcul et énergie.
Chaque résultat conserve son étiquette.
Les résultats sont étiquetés comme observés, statistiques publiées, estimés, modélisés, prévus, scénario ou jugement d'experts. Les données manquantes sont signalées comme manquantes, jamais comblées en silence.
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Les organismes et documents à l'aune desquels cette page se lit. Les statuts et éditions changent ; chaque lien mène à l'organisme émetteur.
Pages de Recherche et données probantes.
Questions et réponses.
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- ZenodoDépôt ouvertLe déposer et le soumettre à la communautéPubliez votre propre fiche sur Zenodo avec votre identifiant ORCID, puis soumettez-la à la communauté Reports qui s'y trouve. Des curateurs l'examinent ; le DOI reste le vôtre.
- RapportsGCRIVoir toutes les façons de contribuerLes types de contribution, la manière dont chacune est examinée, la reconnaissance accordée, la licence et ce qui n'est jamais accepté.
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Documents juridiques.
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