ASKYM · RECHERCHE · SEPTEMBRE 2026
De quoi cette situation est‑elle le moyen ?
Un moteur d'inférence effectuale à l'échelle des données. Ce qu'il partage avec le Planetary Prediction Engine de Google, ce qu'il retourne, et ce que ça permettrait.
Quentin Tousart · askym.aiASKYM
Planetary Prediction Engine · Google Research · 26 août 2026
Ce que Google vient de montrer
« Quelles zones du Nigéria risquent une pénurie alimentaire ? » Une question posée en langage courant. Le système trouve les données, construit le modèle, écrit le rapport. Personne n'intervient entre la question et le rapport.
NIGÉRIA · SÉCURITÉ ALIMENTAIRE
66,1 %
de variance expliquée en descendant du niveau État au niveau local, contre 31,5 % pour la référence.
RDC · EBOLA 2026
15 sur 18
nouvelles zones de santé touchées, retrouvées sur cinq prévisions hebdomadaires, dix points de mieux que le meilleur modèle publié.
ÉTATS-UNIS · 21 INDICATEURS DE SANTÉ
76,8 %
de variance expliquée en moyenne, contre 60,0 % pour les pipelines réglés à la main par des experts.
Ma, Pasumarthi et al., Google Research, arXiv:2608.26088, 26 août 2026 · chiffres rapportés par les auteurs, non reproduits indépendamment · système expérimental, sans accès public.ASKYM
Planetary Prediction Engine · trois étages orchestrés par un LLM
Comment il fait
ÉTAPE 1 · SÉLECTION DES DONNÉES
La question devient des contraintes
Territoire, maille, période. Le système formule des hypothèses sur les signaux utiles, les vérifie contre la littérature, puis va chercher les données dans Data Commons, Earth Engine et, à défaut, sur les portails publics.
ÉTAPE 2 · CURATION MULTIMODALE
Fusion, puis filtre anti-fuite
Les données trouvées sont fusionnées avec des embeddings géospatiaux de population et d'imagerie. Un Feature Gate écarte tout ce qui ferait fuir la réponse dans les données : sous-composantes de la cible, effets aval, données futures.
ÉTAPE 3 · MODÈLE ET PRÉDICTION
Plusieurs familles de modèles
Modèles linéaires régularisés, arbres boostés, perceptrons. Une garde contre le surapprentissage relance le calcul quand la généralisation échoue. Le rapport est écrit à la fin.
Retenir le Feature Gate. Un filtre qui interdit à la réponse d'être déjà dans les données. On y revient, parce que le moteur effectual a besoin d'un filtre du même genre, tourné dans l'autre sens.
arXiv:2608.26088, §2 · PDFM = Population Dynamics Foundation Model ; AlphaEarth = embeddings satellitaires annuels.ASKYM
Trois limites de structure, assumées par ses auteurs
Ce qu'il ne fait pas
La cible est fixée par la question
Le moteur cherche les moyens d'une fin déjà connue. Il ne peut pas découvrir une fin. Tout ce qui ne prédit pas la cible est écarté, même si c'est précieux pour autre chose.
Il prédit où et combien
Il ne dit pas quoi faire. Le rapport s'arrête là où la décision commence. C'est aux acteurs humanitaires de transformer une carte de risque en action.
Il se passe d'humain parce que la vérité terrain existe
On sait après coup où la pénurie a eu lieu, donc on peut mesurer. Là où rien ne tranche après coup, cette boucle automatique n'existe pas.
Lecture ASKYM du rapport PPE. Les trois points sont des choix de conception que les auteurs décrivent eux-mêmes.ASKYM
Deux logiques
La question inversée
Sarasvathy 2001 pour la distinction ; méthode ISMA Concept de Dominique Vian pour la question.ASKYM
Un objet, ses propriétés, ce qu'elles permettent
Le gant
TEMPS 1 · LES PROPRIÉTÉS ESSENTIELLES
Un gant, décrit sans son usage : la forme d'une main, l'étanchéité. Rien sur la chaleur, rien sur la vaisselle.
LA RÈGLE
Ce qui a une forme et retient un contenu peut servir de moule.
TEMPS 2 · L'EFFET DIRECT
Des glaçons en forme de main. Un possible que l'usage habituel cachait.
Rien dans ce raisonnement ne parle d'entrepreneuriat. Il parle d'un objet, de ses propriétés, et de ce qu'elles permettent. C'est ce qui autorise à l'appliquer hors de l'entreprise, à tout objet dont on sait lister les propriétés.
Exemple pédagogique de L'intelligence des possibles (Vian), repris tel quel.ASKYM
Mêmes étages, sens inverse
Le moteur, en miroir du PPE
Le PPE part d'une cible et remonte vers les données qui la prédisent. Le moteur part des données et descend vers ce qu'elles permettent.ASKYM
Zoomer, dézoomer
Le même raisonnement, à toutes les échelles
À chaque échelle, la même question et les trois mêmes étapes : inventorier les moyens, inférer ce qu'ils permettent, faire valider.
ZOOMER
Prendre une situation à une échelle, et en sortir ce qu'elle permet. À l'échelle d'une région comme à celle d'une molécule, le raisonnement ne change pas, seuls les moyens changent.
DÉZOOMER
Remonter un effet validé comme moyen du niveau au-dessus. C'est la récursion du graphe, slide suivante.
La protéine est le cas de généralisation le plus propre. Ses propriétés se mesurent au lieu de s'induire, et la nature tranche ce qu'elle permet. Tout l'aléa se concentre sur l'inférence : c'est le terrain de test idéal.
Logique zoom / dézoom de la méthode ISMA Concept ; deux régimes du temps 1 (mesuré, induit) dans le doc de transposition du 18/08.ASKYM
Quatre types de nœuds, une récursion
Le graphe
■ MOYEN
Le conteneur : un bâtiment, une protéine, un budget, un savoir-faire.
● PROPRIÉTÉ
L'unité de sens : une mesure ou un fait de structure. L'usage attend le temps 2.
◆ COMBINAISON
Plusieurs propriétés ensemble, souvent portées par des moyens différents. Un nœud à part entière, qu'on peut scorer, tracer, soumettre à validation.
■ EFFET
Ce qui devient possible. Chaque arête « permet » porte un statut, un score de directité, qui a validé et quand.
Récursion. Un effet validé redescend comme moyen du niveau suivant. C'est l'arborescence, et c'est le mécanisme du zoom.
Schéma minimal du doc de transposition (§3.3) ; les formes d'arbre interdites du livre servent de tests de validité.ASKYM
Le LLM lit et propose ; il ne juge pas
Générer est facile, trier est le travail
Le LLM fait deux métiers sur cinq
- OUI Lire des documents épars et en extraire des moyens.
- OUI Proposer des effets candidats.
- NON Juger si une inférence tient : il confond plausible et vrai.
- NON Tenir l'inventaire en mémoire : rien ne s'y accumule.
- NON Explorer les combinaisons seul : la combinatoire vit dans une structure externe.
Le PPE a un Feature Gate contre la fuite. Le moteur a un filtre contre la téléologie : au temps 1, aucune propriété ne doit contenir l'usage qu'on cherche à retrouver.
Mesures internes ASKYM : +9/30 sur le discernement avec deux règles explicitées, tous modèles confondus ; 4 modèles sur 5 trouvent le recadrage de clarification avec l'étape de méthode, 0 sur 5 sans.ASKYM
Mêmes couches que les cas nigérian et congolais du PPE · prix de marché · anomalies de prix · pluie · végétation · lumières nocturnes · routes · bâtiments · centres de santé · mobilité
Les mêmes données, deux sorties
SORTIE DU PPE
Une carte de risque par zone locale, et les signaux qui la prédisent
Zone Z : risque élevé.
Signaux retenus : anomalie de prix du maïs, déficit de pluie, faible activité nocturne.
Puis le rapport s'arrête. La décision appartient à ceux qui le lisent.
SORTIE DU MOTEUR · forme illustrée, pas calculée
Un inventaire de moyens, puis trois à sept effets par zone, avec leur chaîne
Zone Z : prix du maïs bas ici, élevé dans la zone voisine ; route praticable entre les deux ; un entrepôt.
Propriétés : écart de prix, liaison, capacité de stockage. Effet : une réserve d'achat groupé entre les deux zones.
Un centre de santé, une route praticable, des déplacements connus vers la zone voisine.
Propriétés : capacité de soin, liaison, flux. Effet : un point de dépistage avancé, sans nouvelle infrastructure.
Les deux se chaînent. Le PPE dit où ça va faire mal. Le moteur dit ce que l'endroit a déjà pour répondre. Le but « sécurité alimentaire » retient la réserve d'achat groupé et écarte le point de dépistage, sans avoir dicté ni l'un ni l'autre. Les acteurs locaux valident, un coup de téléphone à la fois.
Couches de données : celles que les auteurs du PPE citent pour le cas nigérian (prix, végétation, pluie, lumières nocturnes) et pour le cas congolais (routes, bâtiments, centres de santé, mobilité). La sortie du moteur est une illustration de sa forme ; aucun calcul n'a tourné sur ces données.ASKYM
Généralisation · biologie structurale
De quoi cette protéine est‑elle le moyen ?
La découverte de médicaments demande « quelle molécule pour cette cible ? ». Le moteur retourne la question : une protéine décrite par ses propriétés, poches, charges, flexibilité, sans sa fonction connue, et ce que ces propriétés permettent.
CORPUS À RÉPONSE CONNUE · PROTÉINES MOONLIGHTING
Une même protéine, deux fonctions documentées. Les cristallines du cristallin sont des enzymes recyclées en protéines optiques. On masque la seconde fonction, on mesure si l'inférence la retrouve.
L'existant est associatif : il retrouve ce qui ressemble à du connu. L'inférence par chaînes explicites peut atteindre hors du voisinage de similarité, et se critique maillon par maillon.
Base MoonProt (protéines moonlighting) · garde-fous : découpage par familles, contrôle du biais de notoriété, fuite dans les corpus d'entraînement.ASKYM
Généralisation · propriété industrielle
De quoi ce brevet est‑il le moyen ?
Un brevet décrit par ses propriétés, sans sa revendication. Le moteur propose les usages que ces propriétés permettent. Le surplus se vérifie tout seul : un brevet cité plus tard par des brevets d'une autre classe technologique a servi à autre chose que prévu.
La mesure existe déjà dans la littérature, après coup. Le moteur la produit avant. Garde-fou obligatoire : dé-identifier les brevets, pour que le modèle infère au lieu de se souvenir.
Mastrogiorgio et Gilsing, Research Policy 45(7), 2016 : un brevet « exapté » est cité par des brevets d'une autre classe technologique. Dates de la frise données en exemple.ASKYM
Trois verrous, chacun avec sa mesure
Pourquoi c'est de la recherche
VERROU 1
Calculer l'inférence
Aucun calcul formel moyens → effets dans la littérature. L'effectuation a été modélisée comme comportement, interaction, stratégie ou analogie. Personne ne l'a encore écrite comme une inférence.
MESURE corpus à réponse connue.
VERROU 2
Orienter sans re-causaliser
Le but arrive après les effets, pour les filtrer. Une part du budget reste aveugle au but, pour que l'inattendu continue d'arriver.
MESURE le prix du but : ce qu'on gagne en vitesse, ce qu'on perd en découvertes.
VERROU 3
Valider à débit fini
Un moteur propose des milliers de liens par jour ; un groupe en valide quelques dizaines par séance. Prioriser par valeur d'information, valider en amont pour amortir en aval.
MESURE liens validés par heure, selon la stratégie de priorisation.
Les systèmes existants génèrent par association et valident par l'expérience. Nous inférons par chaînes de propriétés et validons par l'accord.
État de l'art du 19/08 : Co-Scientist, FutureHouse, GNoME côté IA de découverte ; Silberzahn et Vian 2022 et 2026 côté effectuation ; qualité-diversité (Lehman et Stanley 2011) pour le verrou 2.ASKYM
Et maintenant
Ce qu'on cherche
UN CORPUS À RÉPONSE CONNUE PAR TERRAIN
Des protéines à deux fonctions, des brevets à revendication masquée, une zone d'activité réelle.
DES INTERLOCUTEURS DE CHAQUE CHAMP
Pour dire si la question est fondée ou naïve. Les deux réponses font avancer.
UN PREMIER TEST MINUSCULE ET RÉEL
Une zone d'activité, cinquante moyens, et un coup de téléphone pour vérifier.
Quentin Tousart · ASKYM · askym.ai
Programme de recherche : docs/methodo, 18 et 19 août 2026 · méthode : Dominique Vian, ISMA Concept.ASKYM