Prolonger la réflexion sur la dénomination du référentiel d'évaluation

[bowni]

• data science ou IA ?

• Actuellement "responsable et de confiance" (responsible and trustworthy) comme expliqué dans le README.md. Mais d'autres termes sont très éloquents, par exemple dans l'article d'Octo "loyalty and watchfulness" (loyauté et vigilance) :

  Ensuring an algorithm’s loyalty implies that
  its decisions are explainable, understandable, and
  challengeable. It also means that corrections can be made to
  the algorithm. Watchfulness, for its part, is a response to the
  sometimes abstruse nature of the algorithm learning method.
  It forces organization, by concrete procedures, to regularly
  question the purposes of each process: from conception to
  utilization, from the intentions to their implementation.

• Est-ce que "durable / sustainable" pourrait être intéressant ?

• La notion de "référentiel" est claire, mais assez statique en un sens. Elle désigne l'objet qui est la collection de mesures que l'on a élaboré, mais pas l'usage de cet objet ou l'objectif qu'il sert. On pourrait donc considérer une dénomination qui va plus dans le sens de l'usage ou l'objectif. Par exemple "Assessment data science responsable et de confiance", qui est plus orienté action