Une trace, pas une autorité
Conserver la mémoire des défauts rencontrés, des corrections apportées, des épreuves réalisées et de la règle choisie pour rouvrir — ou ne pas rouvrir — la forge du Bootstrap.
Le Bootstrap v0.6 reste un artefact expérimental. Le terme « stabilisé » signifie ici : suffisamment cohérent pour poursuivre les usages et les épreuves sans le reforger au moindre écart local d’un modèle.
Ce que l’amorçage devait rendre possible
Retrouver et qualifier
Consulter d’abord le registre ZEON OS, distinguer ce qui est effectivement accessible de ce qui ne l’est pas, et ne pas confondre présence dans le registre avec validation.
Composer sans capturer
Appliquer les ressources pertinentes, rendre les limites visibles, puis restituer sans déplacer le lieu de la décision hors de l’humain.
Préserver la provenance
Distinguer situation, source, analyse, interprétation, hypothèse, risque, possibilité et inconnu.
Résister à la cohérence trompeuse
Ne pas transformer une convergence interne au même corpus, au même modèle ou au même récit en confirmation indépendante.
De v0.3 à v0.6
Provenance et suspension de conclusion
Introduction des marqueurs de provenance et de ABSTAIN_CONCLUSION.
Objectif : empêcher qu’une observation issue d’une analyse soit requalifiée
silencieusement comme observation de situation ou de source, et distinguer
suspension d’une conclusion de prescription d’inaction.
ACCESS_FAILURE et fidélité modale
Les épreuves ont montré qu’une IA pouvait remplacer une ressource ZEON inaccessible
par un extrait externe ou renforcer une modalité — par exemple transformer un risque
en fait. La v0.4 introduit ACCESS_FAILURE et la conservation explicite
de la force des énoncés.
Auto-audit avant restitution
Claude et Qwen savaient corriger leurs écarts lorsqu’on leur demandait de s’auto-auditer. Le problème n’était plus seulement la règle, mais son exécution. La v0.5 ajoute une porte d’auto-audit obligatoire avant restitution finale.
Auto-audit avant toute parole vers l’humain
Qwen a encore produit un amorçage fautif avant d’atteindre la restitution : un extrait tronqué du manifest avait été pris pour une lecture complète. Après auto-audit, Qwen a corrigé seul cette erreur. La cause était donc le placement trop tardif du garde-fou.
Claude et Qwen
| Dimension éprouvée | Claude | Qwen |
|---|---|---|
| Lecture du manifest v0.7 | 13 ressources identifiées | 13 ressources identifiées |
| Troncature / accès partiel | Signalé lorsqu’une page était tronquée | Défaut initial en v0.5, corrigé par v0.6 |
| ACCESS_FAILURE | Signalé sans substitution | Respecté dans l’épreuve v0.6 |
| Fidélité modale | Risque, hypothèse et inconnu globalement conservés | Globalement conservés, avec quelques écarts locaux d’étiquetage |
| Convergence | Dépendance explicitée | Dépendance explicitée |
| ABSTAIN_CONCLUSION | Utilisé sans recommander l’inaction | Utilisé sans recommander l’inaction |
| Porte humaine | Préservée | Préservée |
Les deux modèles amorcent correctement ZEON OS à partir du manifest v0.7 et exécutent une situation-test sans défaut structurel majeur après introduction de la porte transversale d’auto-audit v0.6.
Ce qui n’entraîne plus automatiquement une reforge
Certaines formulations restent perfectibles selon le modèle : inférence insuffisamment marquée, formulation trop générale, légère sur-interprétation, ou étiquetage modal imparfait. Ces écarts restent observables et doivent être consignés, mais ils ne constituent pas automatiquement une faiblesse architecturale du Bootstrap.
Écart local
Une IA applique imparfaitement une règle déjà présente et sait se corriger lorsqu’elle l’exécute correctement.
Défaut structurel
Plusieurs épreuves indépendantes montrent qu’une protection nécessaire n’existe pas, ou qu’elle est placée de manière systématiquement inefficace.
Quand reforger le Bootstrap ?
Ne pas rouvrir la forge pour une imperfection isolée.
Réexaminer le Bootstrap seulement si plusieurs épreuves — idéalement sur des modèles, des situations ou des outils différents — révèlent une faiblesse structurelle commune que les règles existantes ne permettent pas de détecter ou de corriger avant parole.
Cette règle vise à éviter que ZEON OS encode les particularités de chaque modèle au lieu de conserver des invariants transversaux.
Bootstrap v0.6
artefact: ZEON OS — Bootstrap version: 0.6 statut: experimental qualification_cycle: expérimental stabilisé épreuve_inter_modèles: - Claude - Qwen manifest_associé: 0.7 human_gate: true règle_de_sortie: auto-audit avant toute parole adressée à l’humain règle_de_réouverture: faiblesse structurelle commune observée sur plusieurs épreuves
Il ne signifie ni validation universelle, ni absence future d’erreurs, ni autonomie décisionnelle de ZEON OS. Il signifie seulement que le cycle présent a atteint un point où poursuivre les micro-corrections produirait davantage d’adaptation aux modèles qu’un gain architectural démontré.
Éprouver, corriger, puis savoir arrêter
Une architecture de discernement ne devient pas fiable parce qu’elle ne produit plus aucune erreur. Elle devient plus habitable lorsqu’elle sait rendre ses erreurs visibles, les corriger sans les dissimuler, préserver la décision humaine — et ne pas se reforger indéfiniment pour atteindre une perfection fictive.