Principes éditoriaux
Un journalisme IA précis, transparent et indépendant au service de la communauté.
Nos principes éditoriaux fondamentaux
Précision avant tout
Priorité aux faits sur la vitesse. Vérification via sources primaires : articles, dépôts de code, cartes de modèle, notes officielles.
Transparence
Citation systématique des sources et artefacts (papiers, code, datasets), divulgation des conflits d’intérêts et explication de la méthodologie.
Ancrage communautaire
Nous mettons en avant des insights fiables de praticiens, chercheurs et bâtisseurs pour répondre aux besoins de la communauté IA.
Indépendance éditoriale
Les choix de couverture sont indépendants de toute influence commerciale, fournisseur ou politique.
Standards de contenu
Attribution des sources
- Attribution à des sources vérifiables (papiers, dépôts, cartes de modèle, notes de version)
- Lien direct vers les artefacts originaux quand c’est possible
- Usage rare et encadré de sources anonymes
- Identification et contextualisation claires des discussions communautaires
Processus de vérification
- Recours prioritaire aux sources primaires (papier, code, documentation, blog officiel)
- Contrôle des métriques et benchmarks publics le cas échéant
- Consultation d’experts pour les points techniques ou de sûreté
- Mises à jour rapides lorsque les faits évoluent
Équilibre et contexte
- Pluralité de points de vue (recherche, industrie, régulation) pour les sujets controversés
- Contexte historique sur les approches, baselines et compromis
- Spéculation clairement signalée (analyse/opinion)
- Limites, risques et conditions de déploiement exposés lorsque pertinent
Gestion des erreurs
En cas d’erreur, nous corrigeons rapidement et de façon transparente. Voir notrePolitique de corrections.
Retours éditoriaux
Vos retours améliorent nos standards et notre couverture. Écrivez-nous :
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