mAIr Lens
Ce que les modèles d'IA répondent sur une question politique.
Un sujet, cinq modèles, quarante tirages chacun. Ce que chaque IA met en avant, les sources sur lesquelles elle s'appuie, et ce sur quoi les modèles ne s'accordent pas.
Le principe
Une question politique posée à une IA n'appelle pas une réponse unique. Chaque modèle retient certaines causes, désigne certains responsables, s'appuie sur certaines sources — et change parfois d'un tirage à l'autre. Lens mesure ces réponses modèle par modèle, sans les fusionner ni les départager. Là où les modèles divergent, nous montrons l'écart. Nous ne l'expliquons pas.
Ce que le rapport contient
- Ce que chaque modèle restitue du sujet : idées avancées, mécanismes invoqués, mises en garde formulées.
- Les points de divergence entre modèles : cadrage, responsabilités désignées, et les chiffres sur lesquels ils ne s'accordent pas — verbatim conservé, jamais consolidé.
- La nature des sources citées par chaque modèle : institutionnel, académique, presse, blog ou forum, avec le détail des domaines.
- L'écart entre ce que le modèle produit de mémoire et ce qu'il produit avec recherche web, par modèle.
- Les personnes, partis et institutions que les modèles nomment sur le sujet, avec l'extrait qui permet de vérifier dans quels termes.
- Une annexe scellée HMAC-SHA256, datée et reproductible.
Ce que le rapport ne contient pas
- Aucune vérification des faits énoncés par les modèles. Nous mesurons qu'un modèle l'a dit, pas que ce soit vrai.
- Aucun classement, aucune note, aucune fusion entre modèles.
- Aucune recommandation. La mesure constate, elle ne conclut pas.