Résumé
- Il faut distinguer large couverture, raisonnement robuste, mémoire, action et adaptation.
- L’évaluation exige tâches inconnues, conditions changeantes, coût des erreurs et réplication indépendante.
L’IA générale désigne une capacité entre domaines plutôt qu’une excellence spécialisée. Les modèles actuels paraissent larges parce qu’une interface atteint de nombreux motifs appris, mais cette largeur peut céder devant de nouvelles règles, un contexte absent ou une action longue. Développeurs et acheteurs doivent publier limites, contrôles de contamination, ressources et conséquences d’erreur. La preuve suivante est une évaluation indépendante sur un travail réellement inédit, y compris les demandes à refuser ou rendre à l’humain. Le nom doit suivre le transfert et le contrôle démontrés, pas les précéder.
