TechFlow rapporte que, le 28 mai, l’Administration d’État pour la régulation du marché et la Commission nationale du développement et de la réforme ont conjointement publié les « Orientations sur le système et les capacités de métrologie de l’intelligence artificielle (version 2026) », définissant de manière systématique la construction des capacités métrologiques en intelligence artificielle. Ces orientations s’articulent autour de six grands volets : soutien fondamental, technologies génériques, technologies clés, normes techniques métrologiques, services métrologiques aux industries et métrologie renforcée par l’intelligence. Elles visent à combler le « dernier kilomètre » séparant l’innovation en laboratoire de son application industrielle. En mettant l’accent sur le défi de la « mesure imprécise », elles cherchent à renforcer la fiabilité de l’intelligence artificielle. Face aux problèmes persistants tels que la « boîte noire » des algorithmes et la faible interprétabilité des décisions, les orientations prévoient notamment des recherches ciblées sur la surveillance et la caractérisation des états internes des systèmes d’IA, afin de favoriser l’établissement de normes métrologiques fiables, sûres et dignes de confiance pour l’intelligence artificielle, et de rendre ainsi les performances technologiques de l’IA « mesurables, comparables et traçables ». (Jinshi)
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