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Le discours actuel concernant la performance des grands modèles de langage (LLM) reste bloqué sur des descripteurs qualitatifs. Des termes comme « raisonnement », « compréhension » et « comportement émergent » manquent de la rigueur formelle requise pour l'ingénierie de précision et l'allocation de capitaux à enjeux élevés. Pour dépasser l'évaluation basée sur des heuristiques, nous devons passer à un cadre fondé sur les lois de conservation de l'information.
