Cet article aborde le double objectif d'amélioration de la reproductibilité et de la responsabilité dans la recherche en apprentissage automatique, soulignant que ces deux objectifs sont abordés dans des contextes différents : la reproductibilité fondée sur le raisonnement scientifique et la responsabilité fondée sur le raisonnement éthique. Plus précisément, pour combler le « déficit de responsabilité », où les scientifiques en apprentissage automatique sont souvent tenus responsables en raison de leur éloignement de la recherche appliquée, nous proposons le concept de reproductibilité des revendications, plutôt que de reproductibilité des performances des modèles. Nous soutenons que la reproductibilité des revendications est utile pour tenir les scientifiques en apprentissage automatique responsables lorsqu'ils formulent des revendications non reproductibles susceptibles d'entraîner des préjudices en raison d'une mauvaise utilisation ou d'une mauvaise compréhension. À cette fin, nous définissons deux types de reproductibilité et présentons leurs avantages. De plus, nous présentons la mise en œuvre de la reproductibilité des revendications comme un projet social, et non comme un défi technique, et nous abordons les principes épistémologiques concurrents, la circulation des références, le travail d'interprétation et les implications pratiques pour la communication de la recherche.
