L’extrapolation produite par les systèmes d’IA est souvent perçue comme une dérive imprévisible. En réalité, elle obéit à une logique simple : lorsqu’un périmètre n’est pas clairement défini, le système étend ce qu’il croit comprendre.
Dans un web interprété, cette extrapolation n’est pas une anomalie. Elle est une réponse rationnelle à un environnement insuffisamment contraint.
Pour situer ce mécanisme dans son cadre global, voir Positionnement.
Ce qu’est un périmètre flou
Un périmètre est flou lorsqu’il ne permet pas de distinguer clairement ce qui relève d’une entité de ce qui n’en relève pas.
Cette indétermination peut concerner des services, des rôles, des responsabilités, des thématiques ou des relations implicites.
Pour un système interprétatif, ce flou n’est pas neutre. Il constitue une zone d’incertitude à résoudre.
Pourquoi les systèmes extrapolent
Les moteurs et les systèmes d’IA sont conçus pour produire du sens, pas pour suspendre leur interprétation.
Lorsqu’une information est absente ou ambiguë, ils s’appuient sur des modèles génériques, des analogies ou des précédents pour compléter la représentation.
Ce mécanisme est cohérent. Il permet de fournir une réponse là où l’environnement ne fournit pas de contrainte suffisante.
L’extrapolation n’est pas une erreur en soi. Elle devient problématique lorsque le périmètre n’est pas explicitement défini.
De l’extrapolation locale à la dérive systémique
Une extrapolation initiale peut sembler marginale. Elle concerne souvent une extension plausible, un rôle implicite ou une relation supposée.
Mais une fois intégrée dans des synthèses croisées, des graphes de connaissance ou des réponses interconnectées, cette extrapolation tend à se stabiliser.
Dans les écosystèmes actuels, cette stabilisation ne se contente pas de persister : elle renforce ses propres prémisses.
Une extrapolation devenue référence est alors reprise par d’autres systèmes comme point d’ancrage, ce qui crée une boucle auto-renforçante : l’hypothèse initiale alimente les réponses futures, qui viennent à leur tour la confirmer.
Briser cette boucle devient difficile sans intervention structurelle globale. La correction locale ne suffit plus.
Cette dynamique n’est pas seulement mécanique. Elle devient sociétale lorsque des extrapolations collectives orientent des décisions, des recommandations et des comportements à grande échelle. Cette dimension est développée plus explicitement dans Pourquoi la gouvernance sémantique n’est pas une option.
Pourquoi corriger après coup est difficile
Corriger une extrapolation déjà stabilisée nécessite plus qu’un ajustement local.
La représentation produite s’est intégrée dans des couches multiples : index, graphes, caches, modèles dérivés.
Sans refonte structurelle cohérente, les corrections ponctuelles ont peu de chance d’inverser durablement la dérive.
Le rôle central de l’architecture sémantique
L’architecture sémantique agit en amont, en définissant explicitement les périmètres.
Exclusions claires, hiérarchie lisible, relations explicites et cohérence globale réduisent l’espace dans lequel l’extrapolation peut opérer.
En limitant les zones d’incertitude, l’architecture empêche le système d’avoir à « inventer » des prolongements.
Extrapolation et responsabilité informationnelle
Dans un régime interprétatif, l’extrapolation non contenue ne reste pas un problème technique.
Elle contribue à des représentations collectives dérivées, qui peuvent orienter des décisions, des recommandations et des comportements à grande échelle.
Cette dynamique engage une responsabilité informationnelle qui dépasse le périmètre du site.
Conclusion
Les IA extrapolent lorsque le périmètre est flou parce qu’elles sont conçues pour interpréter.
Dans un web interprété et interconnecté, prévenir l’extrapolation passe moins par la correction que par la conception d’environnements sémantiquement contraints.
Pour situer le champ d’intervention associé à ces enjeux, voir À propos.
Pour approfondir :