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Universitaire / Recherche
Collaboration de recherche autour des systèmes intelligents, des agents, de l'évaluation, de la création de connaissances, des logiciels natifs d'IA et de l'utilisation réelle de l'IA.
inAi est une entreprise de produits natifs d’IA avec une couche de recherche. Nous envisageons une collaboration avec des universités, des laboratoires, des groupes de recherche, des professeurs, des chercheurs doctorants et diplômés et des chercheurs indépendants lorsqu'une question spécifique bénéficie à la fois de la discipline de recherche et du contexte pratique d'un produit ou d'un système.
Une bonne collaboration commence par une question claire, une méthode plausible, une contribution définie de chaque côté et un résultat qui mérite d'être produit. Le but est de créer des connaissances, des preuves, des méthodes, des prototypes, des outils ou des explications qui restent utiles au-delà d'une revendication promotionnelle.
Recherche avec une entreprise de produits
Les systèmes d’IA prennent tout leur sens lorsque les modèles se connectent aux outils, à la mémoire, aux interfaces, à l’exécution, aux commentaires et aux environnements dans lesquels les personnes et les organisations les utilisent. Cela crée des questions auxquelles les seuls modèles de référence ou le marketing des produits ne peuvent répondre.
Le rôle de l’inAi est différent de celui d’une université. Nous pouvons contribuer à la réflexion systémique, aux questions émergeant des produits et des travaux opérationnels, à l'ingénierie et au prototypage lorsque cela est possible, à des travaux techniques publics sélectionnés et à une voie entre la recherche, la conception de produits, l'Open Source et l'explication publique. Les partenaires universitaires apportent leur profondeur méthodologique, leurs connaissances disciplinaires, leur gouvernance institutionnelle, leur supervision et leurs voies de publication.
L'échange exact est défini projet par projet. L’accès aux produits, aux données, au calcul, au temps d’ingénierie, au financement et aux documents privés n’est jamais pris en compte simplement parce qu’une conversation de recherche a commencé.
À qui s'adresse cet itinéraire
Universités, laboratoires et groupes de recherche
Équipes étudiant l’IA, les systèmes intelligents, les agents, les logiciels, l’interaction homme-IA, le travail du savoir, l’évaluation, le changement organisationnel ou des domaines connexes.
Professeurs, doctorants et étudiants encadrés
Chercheurs proposant une thèse, un projet de synthèse, un projet de doctorat, une étude supervisée, une revue, une expérience ou toute autre collaboration régie par le domaine académique.
Chercheurs indépendants et appliqués
Des personnes ayant un travail antérieur crédible, une expertise pertinente et une proposition spécifique. Le prestige institutionnel n’est pas la norme ; la qualité, la clarté et la faisabilité du travail le sont.
Commencez par la couche de recherche publique
Notre niveau de recherche publique comprend actuellement notre position systémique sur l'AGI et quatre directions de recherche. Les thèses de produits connexes, les travaux Open Source et l'IA pour tous fournissent des contextes supplémentaires pour la recherche et l'explication publique. AGI est ici un horizon de recherche et une position systémique, et non une affirmation selon laquelle inAi a AGI ou que tout produit actuel est AGI.
Une direction de recherche n’est pas automatiquement un article publié, et un prototype n’est pas automatiquement une validation. Lorsque inAi publie des résultats de recherche, ils doivent être étiquetés selon ce qu'ils sont : un article évalué par des pairs, une prépublication, une note de recherche, un rapport technique, un protocole, une référence, une expérience, un artefact logiciel ou une explication publique.
[AGI et comment nous l'abordons]
[AGI en tant que système]
[Limites de l'intelligence]
[Systèmes de décision agentiques]
[IA pour la création de connaissances]
[IA et opérations commerciales]
Questions sur lesquelles nous pouvons étudier ensemble
L'inAi organise sa recherche publique autour de quatre directions. Une proposition n’a pas besoin de couvrir une direction entière, mais elle doit identifier une question suffisamment précise pour être étudiée.
Limites de l'intelligence
Où les systèmes d’IA actuels réussissent-ils et où leurs limites deviennent-elles visibles une fois que le travail s’étend au-delà d’une réponse unique ?
Les questions pertinentes incluent la manière dont les erreurs se cumulent lors de l'utilisation des outils, de la mémoire et de l'exécution ; comment l'incertitude doit être représentée ; comment un travail de longue durée ou en plusieurs étapes doit être évalué ; quand l’orchestration améliore les performances et quand elle ne fait qu’ajouter de la complexité ; comment les systèmes récupèrent après une action intermédiaire incorrecte ; et comment l'évaluation peut distinguer la capacité du modèle de la capacité du système.
[Explorer les limites de l'intelligence]
Systèmes de décision agentiques
Comment les agents doivent-ils choisir quoi faire, quels outils utiliser, quand demander, quand s’arrêter et comment récupérer en cas d’échec d’une étape ?
Les questions pertinentes incluent la planification et la replanification, la sélection des outils, l'état et la mémoire, les autorisations, l'escalade, la révision, l'interruption et la poursuite, la récupération après erreur, la coordination multi-agents ou multi-composants et la conception d'un logiciel qu'un agent d'IA peut comprendre et exploiter plutôt que de simplement visualiser via une interface humaine.
[Explorer les systèmes de décision agentiques]
L'IA pour la création de connaissances
Comment l’IA peut-elle aider la recherche, l’écriture, la synthèse, l’analyse et l’explication sans aplanir les désaccords, sans perdre la provenance ou la certitude de fabrication ?
Les questions pertinentes comprennent l'analyse de la littérature, la synthèse fondée sur la source, la génération d'hypothèses, la détection des contradictions, l'identification des lacunes dans la recherche, le soutien à la réplication, la division du travail entre l'homme et l'IA, la divulgation de l'implication substantielle de l'IA et les méthodes d'évaluation de l'exactitude, de la nouveauté, de la traçabilité et de l'utilité dans le travail de connaissances assisté par l'IA.
[Explorez l'IA pour la création de connaissances]
IA et opérations commerciales
Comment l’IA devrait-elle être conçue et évaluée dans le cadre de flux de travail organisationnels réels, où les informations sont incomplètes, les processus incohérents et les résultats doivent être utilisables par les personnes et les systèmes ?
Les questions pertinentes incluent la mesure de la valeur dans les environnements opérationnels, la décision quelles tâches doivent être automatisées, assistées, préparées ou laissées manuellement, la compréhension de la manière dont l'IA modifie les transferts et l'examen, l'évaluation de la qualité et de l'adoption des décisions, la préservation des preuves et de la provenance, et l'identification des limites pratiques de l'automatisation agentique dans les environnements commerciaux.
[Explorez l'IA et les opérations commerciales]
Les travaux transversaux peuvent également porter sur l'interaction homme-agent, les logiciels natifs d'IA, la documentation lisible par les agents, la compréhension publique de l'IA, les outils de recherche Open Source, la reproductibilité et la conception de systèmes qui exposent clairement les preuves, l'état, les autorisations, l'examen et la récupération.
Façons dont la collaboration peut prendre forme
La collaboration en matière de recherche n’a pas de format standard. La bonne structure dépend de la question, des personnes impliquées, des ressources requises, du résultat attendu et du contexte institutionnel.
Conversations sur la recherche exploratoire
Une collaboration peut commencer par une discussion ciblée sur une question de recherche, un article, une méthode, un problème d'évaluation, une direction de recherche ou une implication concernant le produit. Une conversation précoce est utile lorsque le sujet est suffisamment spécifique pour être évalué mais que la forme du projet n'est pas encore réglée.
Recherche conjointe et évaluation indépendante
L'inAi peut participer à une étude conçue conjointement ou fournir un contexte approprié pour une évaluation ou une critique indépendante. Le travail indépendant doit rester véritablement indépendant : le but n’est pas de produire une approbation, et les résultats peuvent soutenir, affiner, remettre en question ou rejeter une hypothèse.
Thèse, synthèse et travaux de doctorat
Un projet étudiant peut convenir s'il a un superviseur académique responsable, un objectif éducatif et de recherche clair, une portée qui correspond au calendrier académique et des attentes convenues en matière d'accès, de confidentialité, d'examen, de publication, de paternité et de propriété intellectuelle.
Utilisez la voie des stages lorsque l’objectif principal est une expérience de travail pratique ou un stage plutôt qu’une question de recherche supervisée par un universitaire.
Prototypes de recherche, benchmarks et outils Open Source
Il est préférable d'explorer certaines questions à travers un prototype fonctionnel, un harnais d'évaluation, un benchmark, une expérience documentée, une implémentation de référence ou un outil Open Source. Le projet doit définir ce qui est testé, qui maintiendra l'artefact et si le code, les données, les méthodes ou la documentation peuvent être rendus publics.
Documents, notes, rapports et explications publiques
Une collaboration peut produire un article, une prépublication, une note de recherche, un rapport technique, un cadre d'évaluation, un protocole, un atelier, une conférence publique ou un explicatif accessible. La forme doit correspondre au travail. Il n’est pas nécessaire que tous les résultats utiles soient présentés sous forme d’article académique, et les travaux non évalués par des pairs ne doivent pas être décrits comme étant évalués par des pairs.
Subventions et recherche financée
La recherche peut être soutenue par un financement de partenaires, des travaux sponsorisés, un financement public, une subvention, un consortium, une contribution en nature ou un modèle mixte. Utilisez la voie des subventions lorsque le programme de financement, l’éligibilité, le consortium, les lots de travaux, le budget ou le cadre de reporting constituent le principal point de départ.
Ce que chaque camp peut apporter
inAi peut contribuer
Questions de recherche émergeant des produits natifs d'IA, des logiciels destinés aux agents, des flux de travail opérationnels, des travaux Open Source et des explications publiques.
Une perspective au niveau des systèmes connectant les modèles, les agents, les outils, la mémoire, les interfaces, l'exécution, la coordination, le feedback et l'environnement.
Contexte du produit, du logiciel, du flux de travail et de la mise en œuvre permettant de tester si une idée survit en dehors d'une démonstration isolée.
Ingénierie, prototypage, outils de recherche ou examen technique lorsque le projet et la capacité actuelle rendent cela réaliste.
Dépôts publics pertinents, documentation, pages de recherche, thèses de produits ou accès limité à un produit ou à un prototype lorsque cela est faisable, autorisé et nécessaire à l'étude.
Interprétation des résultats côté produit et, le cas échéant, un chemin vers la diffusion publique via la recherche, l'Open Source, l'actualité ou l'IA pour tous.
La contribution exacte de chaque partie doit être convenue avant le début des travaux de fond. Ce qui suit sont des contributions possibles et non des promesses permanentes attachées à chaque enquête.
Un partenaire de recherche doit apporter
Une question de recherche claire, une littérature pertinente ou des travaux antérieurs et une méthode plausible.
L'expertise disciplinaire, technique, qualitative, quantitative ou de conception nécessaire pour mener les travaux de manière responsable.
Un chercheur principal responsable, un superviseur ou un chef de projet lorsque le projet l'exige.
Temps de recherche, gestion de projet et soutien institutionnel adaptés au périmètre proposé.
Examen éthique, gouvernance des participants, droits sur les données, installations, calcul, financement ou autres ressources lorsque la méthode l'exige.
Un résultat défini et un compte rendu précis de ce qui est demandé à inAi.
Comment nous gérons la recherche
Indépendance et résultats utiles
La recherche devrait être capable de changer les croyances des deux côtés. Un projet peut soutenir une hypothèse inAi, l'affiner, exposer ses limites, produire un résultat non concluant ou montrer qu'une approche proposée ne fonctionne pas. Les résultats négatifs et peu concluants peuvent néanmoins constituer des résultats de recherche utiles.
On ne s’attend pas à ce qu’une évaluation devienne une approbation d’un produit. Lorsque la publication fait partie du projet, un résultat rigoureux ne doit pas être bloqué simplement parce qu’il est gênant pour l’une ou l’autre des parties, même si les contraintes légitimes en matière de confidentialité, de vie privée, de propriété intellectuelle et de sécurité doivent être respectées.
Méthodes et étiquettes précises
Un projet sérieux doit indiquer sa question, sa méthode, les références pertinentes, les données ou les participants, les modèles et les versions du système, les critères d'évaluation, les limites connues et toute modification importante apportée au cours des travaux.
Pour les systèmes agents ou à plusieurs étapes, l’évaluation à une réponse peut s’avérer insuffisante. En fonction de la question, la méthode devra peut-être examiner les séquences de décision, l'état, la mémoire, l'utilisation des outils, la récupération, l'intervention humaine, le coût, la latence et la qualité du résultat final.
Lorsque les outils d’IA affectent matériellement l’analyse de la littérature, le codage, l’analyse, la synthèse ou la rédaction, leur rôle, la version pertinente, la vérification humaine et les limites doivent être divulgués le cas échéant.
Les résultats publics doivent être étiquetés avec précision. Une note d’entreprise n’est pas un document évalué par des pairs. Un prototype n'est pas un produit éprouvé. Un benchmark n’est pas un compte rendu complet des performances réelles.
Publication, paternité et conflits
Les attentes en matière de publication, les périodes d'évaluation, la paternité, les remerciements, la dénomination institutionnelle, la divulgation du financement et les conflits d'intérêts doivent être discutés avant le début du travail.
La paternité suit une contribution substantielle. Financer un projet, fournir un accès ou fournir un contexte de produit ne crée pas automatiquement la paternité. Les noms et logos institutionnels ne doivent pas être utilisés comme mentions, sauf accord explicite des parties concernées.
Une discussion de recherche ne doit pas être annoncée publiquement comme un partenariat avant que les deux parties n'aient approuvé cette description.
Données, éthique et accès
Le premier contact ne doit pas être confidentiel. N'envoyez pas de données personnelles, d'ensembles de données confidentiels, de documents institutionnels non publiés, de code propriétaire ou d'autres informations sensibles dans le message initial.
Les projets impliquant des personnes, des données personnelles, des entretiens, des formations, des employés, des étudiants, des demandeurs d'emploi, des tests utilisateurs ou des observations comportementales peuvent nécessiter un examen éthique institutionnel, un consentement éclairé, une base juridique appropriée, des contrôles d'accès, des règles de conservation et une répartition claire des responsabilités.
L'accès aux produits, au code, aux ensembles de données, au calcul, aux environnements internes ou au support technique n'est envisagé que lorsqu'il est réalisable, autorisé, nécessaire à la question de recherche et couvert par les accords appropriés. Certains documents resteront indisponibles.
Propriété intellectuelle, confidentialité et financement
Avant de commencer le travail de fond, les parties doivent distinguer les travaux inAi préexistants, les travaux universitaires ou en partenariat préexistants, les codes ou données tiers et les résultats créés dans le cadre du projet. L'accord doit porter sur les droits de publication, les droits d'utilisation pour la recherche, la propriété des logiciels et des données, les licences, la publication Open Source le cas échéant, la confidentialité et toute utilisation commerciale des résultats.
Les projets peuvent être en nature, financés par des partenaires, financés par des subventions, parrainés ou soutenus par un modèle mixte. Une proposition doit indiquer si un financement existe, est recherché ou est demandé, et identifier les coûts matériels tels que le temps du chercheur, les frais généraux institutionnels, le calcul, l'utilisation du modèle, les licences de logiciels ou de données, les participants, les déplacements, l'équipement, la publication ou la maintenance.
De la proposition au projet
1. Examen initial de l'ajustement
inAi examine la question, son lien avec la recherche et le travail sur les produits de l'entreprise, la méthode et les résultats proposés, la contribution demandée, la faisabilité, la capacité actuelle et les limites public/privé pertinentes.
2. Discussion non confidentielle
S'il y a un potentiel d'adéquation, la première conversation clarifie la question, pourquoi la collaboration est nécessaire, qui participerait, ce que chaque partie peut apporter et quelles contraintes doivent être comprises dès le début.
3. Note conceptuelle et portée
Les parties définissent la question de recherche, la méthode, les responsabilités, l'accès, les ressources, le financement, le calendrier, les résultats attendus, les attentes en matière de publication et les critères de poursuite, de modification ou d'arrêt du travail.
4. Alignement institutionnel et juridique
Si nécessaire, le bureau de recherche concerné, le superviseur, l'organisme d'éthique, le contact en matière de protection des données, le représentant légal, le bailleur de fonds, l'équipe d'approvisionnement ou le signataire autorisé sont impliqués avant le début des travaux.
5. Recherche et examen
Le projet se déroule avec des pistes nommées, des jalons convenus, des méthodes documentées, un contrôle de version le cas échéant, un rythme de communication et un processus pour les changements de portée ou les problèmes importants.
6. Résultat et prochaine décision
Avant la publication ou la diffusion, les parties vérifient les réclamations, résolvent l'examen de la confidentialité et de la propriété intellectuelle, divulguent le financement et les conflits, étiquetent le résultat avec précision et décident si le travail doit se poursuivre dans une recherche plus approfondie, un projet de produit, un pilote, une version Open Source ou aucune autre activité.
La soumission d’une proposition commence un examen d’adéquation. Il ne crée pas en soi un partenariat et n’engage aucune des parties en matière de financement, d’accès, de supervision, de paternité, de publication ou d’annonce publique.
Que faut-il inclure dans une proposition
Un premier message utile devrait inclure :
Votre nom, rôle, institution, laboratoire, groupe de recherche ou profil de recherche indépendant.
Liens vers des publications, projets, référentiels, profils ou travaux antérieurs pertinents.
La question ou le problème de recherche et pourquoi il est important.
L'orientation de recherche d'inAi, le contexte du produit, le travail Open Source ou la couche publique qui rend inAi pertinent.
La méthode proposée, y compris les données requises, les participants, les logiciels, les modèles, le cadre d'évaluation ou l'infrastructure de recherche.
Le format de collaboration que vous proposez et le résultat attendu.
Ce que vous ou votre institution apporterez et ce que vous demandez à inAi de contribuer.
Le début prévu, la durée, les dates limites académiques ou de financement importantes et tout lieu de publication cible, le cas échéant.
Le statut du financement : financé, financement recherché, parrainage demandé, en nature ou non encore déterminé.
Toute considération connue en matière d'éthique, de confidentialité, de publication, de propriété intellectuelle ou d'Open Source.
Un premier message concis ou une note conceptuelle d’une à deux pages suffisent. Utilisez des liens lorsque cela est possible. N’envoyez pas de documents confidentiels ni de pièces jointes volumineuses non sollicitées avant que l’adéquation de base n’ait été établie.
Assurez-vous que c'est le bon itinéraire
Utilisez Academia/Recherche lorsque l'objectif principal est de créer des connaissances, des preuves, une méthode, une évaluation ou un autre résultat de recherche.
Utilisez les stages lorsque l'objectif principal est un apprentissage et un stage supervisés.
Utilisez Contributions lorsque l'objectif principal est d'améliorer un référentiel public, un document, une explication ou un autre artefact public.
Utilisez les Testeurs lorsque l'objectif principal est de fournir des commentaires structurés sur quelque chose qui existe déjà.
Utilisez Pilotes/Partenaires d'entreprise lorsque l'objectif principal est d'évaluer un produit ou une direction de produit reproductible dans le cadre d'un flux de travail organisationnel réel.
Utilisez AI Services lorsque l'objectif principal est de concevoir ou de créer un système personnalisé pour une organisation.
Utilisez Grants lorsque le programme de financement, le consortium, le budget, l'éligibilité ou le livrable financé constitue le principal point de départ.
Utilisez Work with us lorsque l'objectif est un emploi, un contrat ou une relation de travail continue.
Avant de nous contacter
N'utilisez pas le nom d'inAi dans une demande de subvention, un article, une publication publique, une annonce de partenariat ou une communication institutionnelle avant que les deux parties n'aient accepté cette utilisation.
Les campagnes de sensibilisation génériques, les sollicitations payantes pour la publication, les demandes d'accès confidentiel et les propositions conçues uniquement pour obtenir une approbation ne sont pas des propositions de collaboration en matière de recherche.
Proposer une collaboration de recherche
Envoyez un message concis et non confidentiel à research@inai.world.
Ligne d'objet suggérée : Collaboration de recherche — [sujet/institution]
Une question claire est plus utile qu’une large introduction institutionnelle. Expliquez ce que vous souhaitez étudier, pourquoi inAi est pertinent, ce que vous pouvez apporter, ce que vous attendez de nous et quel résultat vous pensez que le travail pourrait produire.
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