Vers une Intelligence Artificielle Topologique : De l’Induction Statistique à la Déduction Géométrique dans les Modèles Génératifs Patrice PORTEMANN Institut de Recherche Noétique 15 avril 2026 Résumé L’essor des modèles génératifs profonds, bien qu’impressionnant empiriquement, se heurte aujourd’hui à un mur épistémologique : l’opacité causale des architectures connexionnistes ("Boîtes Noires"). Ce papier propose un changement de paradigme vers l’Intelligence Artifi- cielle Physique Explicable (XAI). Nous démontrons comment le remplacement de l’appren- tissage inductif agnostique par une architecture "Boîte Grise", contrainte par une topologie géométrique stricte (décomposition spectrale en 7 plans et calcul fractionnaire), permet de résoudre les équations différentielles stochastiques (SDE) non pas par approximation statis- tique, mais par isomorphisme structurel. 1 Introduction : Les Limites du Connexionnisme L’ère actuelle de l’Intelligence Artificielle est dominée par l’apprentissage profond (Deep Lear- ning) et les modèles de diffusion. Ces architectures excellent dans la reconnaissance de motifs et l’interpolation d’espaces latents massifs. […]