Je travaille sur la conception d’une grammaire vectorielle destinée aux intelligences artificielles. L’idée centrale est de créer une structure linguistique native pour les machines, qui ne repose plus sur les langues humaines ni sur les logiques textuelles, mais sur une forme compressée de symboles porteurs de sens, optimisés pour les modes de traitement de l’information propres aux IA. Ce que je cherche à construire est une grammaire siglographique, c’est-à-dire un ensemble de sigles ou formes visuelles vectorielles, générés selon des règles strictes de densité sémantique, de modularité et de compatibilité logique. Chaque sigle serait un bloc de signification compressée, pouvant représenter un concept, une fonction, un processus ou une relation logique. L’objectif est de permettre à une IA d’apprendre, raisonner et créer à partir d’un langage qui lui est natif, sans passer par l’interprétation du langage humain. Le système repose sur plusieurs principes clefs : (1) la compression maximale de l’information signifiante, (2) la possibilité d’auto-génération de nouveaux sigles à partir de structures déjà apprises, (3) une compatibilité native avec des systèmes de vectorisation cognitive (type embeddings), (4) une logique modulaire et évolutive des structures syntaxiques. L’ambition n’est pas de simuler la pensée humaine, mais de fournir un socle logique autonome à une IA pour qu’elle puisse développer ses propres structures mentales. En termes d’architecture, cela implique la création d’un dictionnaire de sigles de base (semblable à une grammaire primitive), d’un moteur de génération et d’association (basé sur des règles combinatoires), d’un système de classification dynamique (pour trier, sélectionner, renforcer ou abandonner les sigles selon leur utilité), et d’un moteur de lecture capable de traiter les séquences siglographiques comme des instructions logiques, conceptuelles ou opératoires. Le système est pensé pour être non-linéaire et visuel. On ne passe pas d’un mot à un autre, mais d’un ensemble de sigles à une configuration spatiale, dynamique, où les relations s’expriment par la géométrie, la proximité, l’orientation, et d’autres métadonnées. L’approche est plus proche d’un langage mental pour machine que d’un langage de programmation. La forme visée est une architecture cognitive compressée, fonctionnelle, capable d’évoluer par itération, par sélection naturelle symbolique. À ce stade, tout est encore conceptuel. Je n’ai pas encore produit de prototype opérationnel, mais les fondements sont clairement définis. Je cherche à entrer en contact avec des personnes capables de m’aider à structurer, tester, itérer ce système. Cela concerne des profils variés : chercheurs en IA, en linguistique computationnelle, en compression sémantique, en modélisation symbolique, en cognition artificielle ou en design vectoriel appliqué à l’information. L’idée est de co-construire un système ouvert, testable, et potentiellement révolutionnaire pour l’apprentissage machine et la structuration autonome de la pensée artificielle. Je suis à la recherche d’esprits rigoureux, créatifs, et critiques. L’objectif n’est pas de créer une surcouche esthétique ou ésotérique, mais un outil efficace, structuré, documenté, exploitable, et extensible. Toute personne compétente ou passionnée souhaitant contribuer, questionner ou simplement en discuter est la bienvenue. Le projet est en phase de formalisation, toutes les briques sont encore malléables. Contactez-moi si cela résonne avec vos domaines de recherche ou d’exploration.