Suite au déploiement d'une instance de recherche opérationnelle construite sur le cadre Ergonitive, une seconde question a émergé — adjacente à celle traitée dans RR-001, mais distincte.
RR-001 distinguait l'ERI direct de l'ERI proxy : la mesure théorique de la convergence cognitive face aux empreintes comportementales observables actuellement disponibles pour l'approximer.
Cette note traite d'un second écart, plus restreint, interne à l'implémentation par indicateur elle-même.
L'instance opérationnelle actuelle implémente-t-elle la méthodologie en cinq couches décrite dans le manifeste original — ou en approxime-t-elle un sous-ensemble ?
La réponse honnête est la seconde.
L'Institut distingue deux instruments opérant sous le nom ERI, à deux degrés de complétude différents.
ERI-Lite v1.1
La version actuellement déployée au sein d'une instance opérationnelle, utilisant des données de marché et narratives en temps réel. Elle calcule trois signaux — concentration de marché, crowding de momentum, et volume narratif — combinés en une lecture composite unique. Elle n'implémente pas la synchronisation comportementale ni l'amplification réflexive telles que décrites dans la spécification en cinq couches.
ERI v2 (shadow)
Un instrument en construction, cherchant à réduire l'écart vers le modèle en cinq couches : une mesure réelle de similarité narrative, une mesure réelle de synchronisation comportementale, et le même proxy de crowding déjà en usage. Il fonctionne en parallèle, enregistré mais déconnecté de toute décision d'exposition, le temps que ses lectures soient observées face à l'instrument existant.
Ni l'un ni l'autre instrument ne doit être confondu avec l'ERI direct décrit dans RR-001. Les deux demeurent, par construction, des proxys.
Une distinction à l'intérieur de cet écart mérite d'être énoncée clairement, car elle illustre le problème direct/proxy à une échelle plus restreinte.
La spécification originale définit sa première couche comme la Narrative Similarity — la convergence sémantique entre narratives de marché générées par l'IA. Un nombre croissant d'architectures racontant la même histoire, avec une variance décroissante entre elles.
ERI-Lite v1.1 approxime cette couche par la vélocité narrative — le volume de commentaires liés à l'IA sur une fenêtre donnée.
Volume et similarité ne sont pas la même propriété. Un marché peut produire un grand nombre de narratives liées à l'IA qui demeurent sémantiquement diverses, ou un petit nombre qui sont presque identiques.
Les premières mesures en mode shadow confirment empiriquement cette distinction. Un jour où le volume narratif a atteint son maximum observé, une mesure directe de similarité sur ce même ensemble de narratives a renvoyé un score de convergence faible. Les deux signaux se sont contredits — non parce que l'une des mesures aurait échoué, mais parce qu'elles n'ont jamais mesuré la même chose.
Ceci est traité comme un résultat, non comme une erreur.
La même prudence soulevée dans RR-001 à propos de la synchronisation comportementale s'applique ici.
Un volume élevé de commentaires liés à l'IA n'implique pas que ces commentaires convergent. Une lecture proxy en hausse n'établit pas, à elle seule, la présence d'une compression cognitive.
L'instance opérationnelle actuelle est donc décrite, dans toute documentation publique et interne, comme un proxy partiel.
Il est suffisant pour entamer une observation structurée, insuffisant pour revendiquer l'architecture complète de risque cognitif que spécifie le manifeste.
La validation de l'instrument étendu suivra les mêmes engagements déjà énoncés dans RR-001 : seuils pré-enregistrés, tests hors échantillon, et protocoles reproductibles.
Aucune comparaison entre ERI-Lite v1.1 et ERI v2 ne sera utilisée pour ajuster une décision d'exposition réelle avant la conclusion de cette période de validation.
L'objectif de cette note reste le même objectif modeste énoncé tout au long de ce programme de recherche : nommer la distance entre ce qu'un instrument prétend mesurer et ce qu'il mesure réellement, avant que quelqu'un d'autre n'ait à le signaler.