Qui entretient les connaissances utilisées par votre IA ?

Une IA peut fournir deux réponses différentes à la même question alors que toutes deux s’appuient sur de véritables documents internes. La cause peut précéder tout traitement technique : deux services donnent un sens différent au même terme. Améliorer seulement la formulation de la consigne laisse ce désaccord de fond entier.

Ce guide traite d’une responsabilité précise de la direction : décider qui assume le sens et la validité des connaissances qu’une application d’IA doit utiliser. Il s’adresse aux hôpitaux, aux entreprises pharmaceutiques, aux entreprises de technologies médicales et aux autres organisations qui dépendent fortement des connaissances. Les exemples sont fictifs ; la démarche proposée est une déduction organisationnelle originale.

Un exemple : que signifie une capacité disponible ?

Imaginons un hôpital dont la direction s’interroge sur la capacité disponible la semaine suivante. Un rapport compte les places existantes dans l’établissement. Un deuxième compte les places pour lesquelles du personnel est prévu. Un troisième tient aussi compte des capacités déjà engagées. Les trois chiffres peuvent avoir été recueillis correctement tout en conduisant à des décisions différentes.

Une réponse sans définition visible pourrait suggérer une certitude que les documents n’autorisent pas. Avant de l’automatiser, l’hôpital devrait convenir de l’indicateur qui répond à chaque question. Plusieurs indicateurs utiles peuvent coexister. Ils ont besoin de noms distincts et d’un objectif expliqué.

Le cadre de l’OMS sur les données courantes des établissements de santé traite de l’exhaustivité, de la disponibilité en temps utile et de la cohérence, ainsi que des responsabilités organisationnelles en matière de qualité. Il n’étudie aucune application d’IA, mais fournit un repère utile pour la qualité des informations dont une telle application dépend. [1]

Définir une petite unité de connaissance

Commencez par une question fréquente qui éclaire réellement une décision. Dans l’exemple : quelle capacité pouvons-nous engager selon notre plan actuel ? La connaissance nécessaire dépasse un simple chiffre. Elle comprend la définition, la période de référence, la fonction responsable et les conditions dans lesquelles la réponse peut être utilisée.

Pour cette unité, je propose un court accord en six rubriques. Premièrement, la décision à éclairer. Deuxièmement, le sens précis du terme. Troisièmement, la source d’information faisant autorité. Quatrièmement, la personne responsable sur le fond et sa suppléance. Cinquièmement, la version en vigueur et le motif d’une nouvelle vérification. Sixièmement, la procédure en cas de contradictions ou d’informations manquantes.

Pour la capacité disponible, l’accord pourrait préciser que le chiffre décrit une capacité actuellement planifiée avec du personnel et encore non engagée. Une modification ultérieure du planning des équipes déclencherait un nouveau calcul. Une autre question, comme le potentiel d’extension physique, recevrait un indicateur différent avec son propre nom.

Ces rubriques sont une proposition de travail. Leur nombre n’est pas une limite établie scientifiquement. L’organisation doit raccourcir ou compléter l’accord si la décision concernée l’exige.

Distinguer les responsabilités pour pouvoir décider

La responsabilité métier détermine le sens. La responsabilité technique met à disposition ce qui a été convenu. La validation établit si, et dans quelles conditions, l’information peut être utilisée dans le processus prévu. Dans une petite organisation, certaines fonctions peuvent être exercées par les mêmes personnes ; les responsabilités doivent néanmoins rester distinctes.

Une équipe technique peut démontrer qu’un chiffre a été correctement transféré depuis un tableau. Déterminer si ce tableau compte des places dotées de personnel ou des places physiques exige une décision métier. Réunir les deux questions dans un signalement d’erreur indifférencié rend plus difficile l’attribution de la décision nécessaire.

Désignez aussi une personne suppléante. Une base de connaissances dont une seule personne peut expliquer le sens devient difficile à entretenir pendant une absence, un changement d’effectifs ou une surcharge de travail. La personne suppléante doit pouvoir expliquer, à partir d’un exemple, comment la définition s’applique et où se trouvent ses limites.

Garder le passé interprétable lorsque les définitions changent

Supposons que l’hôpital décide d’ajouter une condition à son indicateur de capacité à partir d’octobre. Une baisse par rapport à septembre pourrait alors provenir en partie de la définition révisée. Sans référence de version, elle pourrait sembler refléter une perte réelle de capacité.

La recommandation du W3C sur la publication des données décrit leur provenance, leurs versions et leurs modifications. J’applique ici ce principe à l’entretien des connaissances internes : une nouvelle définition doit avoir une date d’effet et une courte explication du changement. Les versions antérieures restent interprétables aussi longtemps que la finalité de conservation pertinente l’exige. [2]

Il en découle une exigence claire pour la réponse de l’IA : la version sous-jacente doit pouvoir être identifiée. Si une demande couvre plusieurs périodes, le système doit rendre visibles les définitions différentes ou orienter la question vers une clarification métier. Une synthèse fluide ne doit pas masquer l’absence d’une base commune de comparaison.

La qualité dépend de l’usage prévu

Un rapport entretenu chaque mois peut suffire pour une planification à long terme et être inadapté à une décision à prendre cet après-midi. L’accord sur les connaissances doit donc préciser l’horizon temporel qu’il sert. La précision nécessaire découle également de la décision.

La note du groupe de travail du W3C de 2016 sur le vocabulaire de qualité des données permet de décrire différentes évaluations de qualité selon les usages. Elle ne fournit aucun score universel au-delà duquel un jeu de données conviendrait à tous les objectifs. [3] J’en tire une conséquence opérationnelle : la personne responsable de l’usage prévu doit contribuer à définir une exigence justifiée d’actualité et d’exactitude.

Dans l’exemple, l’hôpital pourrait accepter un aperçu approximatif des capacités pour une discussion stratégique. Un engagement précis exigerait la confirmation actuelle prévue à cette fin. Cette distinction doit figurer dans la réponse et dans le processus pour que les personnes comprennent quelle action suivante est possible.

Commencer par un engagement d’entretien limité et visible

Choisissez trois questions récurrentes. Complétez l’accord avec la personne responsable sur le fond, puis examinez, pour chaque question, une demande ordinaire, une demande contradictoire et une demande contenant des informations incomplètes. Des données fictives autorisées suffisent. Discutez de l’ambiguïté qui n’est devenue visible qu’au cours de l’exercice.

Après une période d’utilisation convenue, examinez les questions reçues. Certaines définitions ont-elles dû changer ? La personne suppléante a-t-elle pu agir ? Des réponses reposaient-elles sur une version périmée ? Intégrez l’effort nécessaire à cet entretien dans la décision d’étendre ou non l’application.

Si les trois questions initiales exigent des rythmes d’actualisation très différents, conservez ces différences. Un calendrier de révision unique peut être commode sur le plan administratif tout en masquant les besoins de chaque décision. L’accord doit permettre aux personnes qui entretiennent réellement l’information de gérer ces besoins.

Pour moi, c’est une forme concrète de responsabilité de direction face à l’IA : l’organisation décide du sens de ses termes, de la responsabilité des changements et du moment où une réponse peut être utilisée. Plus ces accords sont clairs, plus l’assistance technique peut être orientée précisément vers eux.