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Triangulation probatoire

La SIPC est vulnérable à un risque sérieux : produire des interprétations très intelligentes mais insuffisamment prouvées. La triangulation est la parade.

Une hypothèse robuste relie

sources déclaratives
+ comportements observables
+ données matérielles
+ séquence temporelle
+ réactions d'audience
+ contre-hypothèses
+ contradictions
+ signaux d'invalidation
+ niveau de confiance explicite

Statuts probatoires

Statut Sens
SPECULATIVE hypothèse non étayée
WEAKLY_SUPPORTED indices faibles
MODERATELY_SUPPORTED faisceau convergent partiel
STRONGLY_SUPPORTED preuves convergentes robustes
CONTESTED preuves contradictoires
DISCONFIRMED hypothèse infirmée
INSUFFICIENT_EVIDENCE matière insuffisante

Types de preuve (evidence_type)

OFFICIAL_DISCOURSE, DOCTRINAL_DOCUMENT, OBSERVABLE_PRACTICE, MATERIAL_DATA, SEQUENCE_TIMING, AUDIENCE_REACTION, SOURCE_DOCUMENT, COUNTER_EVIDENCE, EXPERT_ASSESSMENT, UNKNOWN, OTHER.

Chaque evidence_item porte trois scores prudents : strength, reliability, interpretation_risk.

Contre-hypothèses et invalidation

Toute hypothèse importante exige au moins une contre-hypothèse (avec plausibilité et statut) et au moins un signal d'invalidation — un fait observable qui, s'il survenait, ferait changer le diagnostic. Ces deux exigences sont vérifiées par check_doctrine.py.

Niveaux de confiance

Le niveau de confiance (confidence 0–1 et confidence_label) reste prudent tant qu'il n'existe pas de calibration empirique. Un score n'a jamais de valeur sans justification textuelle.

Phrase centrale

Un diagnostic incertain n'est pas un échec. Un diagnostic faussement certain est une faute.