Cet article systématise la recherche sur l'arbitraire en modélisation algorithmique, et plus particulièrement sur le concept de « multiplicité ». La multiplicité désigne le caractère aléatoire de multiples « bons modèles » susceptibles d'être déployés en pratique. Il formalise la relation entre les choix de conception de modèles et le caractère aléatoire, étend la définition de la multiplicité au-delà de la prédiction et de l'explication, et clarifie la distinction entre multiplicité, incertitude et variance. Enfin, il présente les avantages et les risques de la multiplicité, la situe dans le contexte d'une IA responsable et suggère des pistes de recherche futures.
