Une plateforme IA/ML mémoire-plutôt-qu'énergie, inspirée par les réseaux neuronaux biologiques. Des systèmes qui apprennent à chaque interaction au lieu d'être gelés après un seul cycle d'entraînement. Des organismes numériques, pas des modèles statiques.
Le récit dominant de l'IA tient en un mot : l'échelle. Des modèles plus grands, plus de données, plus de calcul, plus de datacenters. Le progrès mesuré par le coût d'un entraînement. La facture se paie en watts, en eau, en attention et en confiance. OpenMorph est une tentative de réponse différente : des architectures biologiques qui continuent d'apprendre à chaque interaction, qui encodent l'information dans la structure plutôt que dans la force brute, et qui restent assez petites pour tourner près de là où elles sont utilisées.
Formaliser les protocoles de confinement et de lignée (que se passe-t-il quand un organisme évolue, quand il interagit avec des systèmes externes, quand il est copié ou forké). Travail de benchmark sur l'inférence à activation parcimonieuse.
La Terre a des limites. Le calcul n'est pas gratuit. L'attention n'est pas gratuite. La confiance n'est pas gratuite. Nous concevons pour travailler dans ces limites, et nous prévoyons la régénération plutôt que l'extraction.
Les savoirs qui façonnent la manière dont la vie se déploie doivent appartenir au vivant — pas à l'entité qui a atteint un marché en premier. Nous défaut au commun, et nous appliquons cette licence sérieusement.
Les décisions prises aujourd'hui atteignent des personnes, des écosystèmes et des espèces qui ne sont pas encore nés. Nous tenons compte de leurs intérêts dans la conception, pas comme une externalité à justifier plus tard.
La liste complète est sur /fr/why.
Si OpenMorph résonne — comme inspiration, comme collaboration, ou comme problème que vous résolvez en parallèle — nous aimerions vous entendre.
