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Risque interprétatif

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Rôle de cette catégorie

Cette catégorie documente un basculement concret : les réponses d’IA ne sont plus seulement informatives, elles deviennent actionnables. À partir de ce moment, l’enjeu n’est plus la fluidité d’un texte, mais la capacité à défendre une réponse lorsqu’elle est contestée.

Les articles ici décrivent comment une réponse plausible peut devenir un passif juridique, économique ou réputationnel, et pourquoi la réduction d’« hallucinations » ne suffit pas si la légitimité interprétative n’est pas gouvernée.

Angle spécifique

Les contenus mettent l’accent sur la gouvernabilité : périmètre, hiérarchie des sources, traitement des contradictions, traçabilité reconstruisible et non-réponse légitime. L’objectif est de rendre visibles les mécanismes qui transforment l’indétermination en affirmation, puis l’affirmation en exposition.

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Pourquoi il n’existe pas de solution technologique aux dérives interprétatives

Cet article clarifie une confusion stratégique. Dans le discours courant autour de l’IA, beaucoup de réponses aux dérives interprétatives se présentent comme des **solutions technologiques** : réglages de modèles, fine-tuning, révisions d’algorithmes, systèmes de filtrage, métriques d’évaluation, tests automatisés, prompts sophistiqués, etc. Or ces approches **ne suffisent pas à rendre une réponse opposable** dans les
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Qui est responsable quand une IA répond sans légitimité ?

Cet article ferme la boucle. Une IA ne porte pas de responsabilité. Pourtant, ses réponses sont de plus en plus utilisées comme si elles étaient fiables, actionnables et opposables. Quand une réponse devient contestable, la question surgit immédiatement : « qui est responsable ? ». La réponse est rarement confortable, parce que le risque interprétatif n’est pas un problème
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Pourquoi Responsible AI ne rend pas une réponse opposable

Cet article critique un mythe répandu. Dans l’écosystème actuel, beaucoup de discours sur l’IA responsable, l’éthique algorithmique ou les biais visent à « rendre l’IA meilleure ». Ces approches sont utiles pour réduire certains harms techniques ou sociaux. Elles ne suffisent pas à répondre à une question fondamentale : **quand une réponse produite par une
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Pourquoi la gouvernance interprétative devient une exigence économique et juridique

Cet article est une synthèse. Pendant longtemps, l’IA a été perçue comme un outil d’optimisation : gain de temps, réduction des coûts, automatisation de tâches répétitives. Cette lecture devient insuffisante dès lors que les réponses produites par l’IA ne sont plus seulement informatives, mais actionnables. À partir de ce moment, la question centrale n’est plus
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Hiérarchie des sources : la condition minimale d’opposabilité d’une réponse IA

Cet article décrit un mécanisme fondamental. Un système génératif peut accéder à de multiples sources, internes ou externes, et produire une réponse fluide. Mais tant qu’aucune hiérarchie n’est explicite, le système reste libre d’arbitrer. Or, une réponse arbitrée sans hiérarchie est rarement opposable : elle peut être contestée sans que l’organisation puisse reconstruire une justification stable.
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Le silence informationnel : quand la non-réponse devrait être la seule réponse légitime

Cet article décrit un mécanisme critique. Le risque interprétatif ne vient pas seulement des informations fausses. Il vient aussi des informations absentes. Lorsqu’un système d’IA rencontre un vide — une donnée manquante, une exception non documentée, un cas limite, une contradiction non résolue — il peut être incité à produire une réponse quand même. Ce
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Quand l’IA produit des assertions sans traçabilité : de la plausibilité au passif

Cet article décrit un mécanisme critique. De nombreuses applications de l’IA produisent des assertions — énoncés affirmatifs, résumés de faits, indications, conseils — qui semblent plausibles mais ne sont pas traçables. Une assertion plausible sans chaîne de justification reconstruisible est une source de **passif interprétatif**. Elle peut être utilisée, reprise, publiée, ou invoquée lorsqu’une décision
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Quand l’IA arbitre entre des sources contradictoires et fabrique une vérité

Cet article décrit un mécanisme. Quand deux sources plausibles se contredisent, un système génératif est incité à produire une réponse unique. Il doit arbitrer. Cet arbitrage peut sembler raisonnable, mais il peut aussi fabriquer une cohérence de surface qui devient non opposable dès qu’elle est contestée. Le risque interprétatif naît moins de la contradiction elle-même
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Communication publique : quand une réponse IA devient une position officiellle

Cet article est un cas typique. Dans de nombreuses organisations, l’IA est intégrée dans des canaux publics — site web, chatbot, FAQ dynamiques, newsletters, réponses sur réseaux sociaux. Une réponse générée peut être perçue comme une **position officielle de l’entreprise**, même lorsqu’elle n’a pas été explicitement validée par une autorité interne. Cette perception est un
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RH : quand une inférence IA devient un risque de discrimination

Cet article est un cas typique. En RH, l’IA est souvent introduite comme un outil de productivité : synthèse de CV, tri de candidatures, génération de résumés d’entretiens, recommandations de questions, aide à la rédaction. Le risque interprétatif apparaît lorsque la sortie du système est utilisée comme si elle était une évaluation fiable, alors qu’elle repose
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Support client : quand une réponse IA engage l’entreprise sans autorité

Cet article est un cas typique. L’IA en support client est souvent introduite comme un outil de désengorgement : répondre plus vite, 24/7, réduire la charge. Le risque interprétatif apparaît lorsque la réponse dépasse l’information générale et franchit une frontière d’engagement : conditions, garanties, retours, remboursements, exceptions, délais, responsabilités. À ce moment-là, la question n’est plus « est-ce
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Quand une IA se trompe avec assurance : pourquoi l’erreur devient un problème juridique

Cet article est une surface d’atterrissage. Une erreur d’IA n’est pas toujours spectaculaire. Souvent, elle est simplement plausible. Elle « sonne vrai », elle s’insère dans un flux de travail, et elle finit par être utilisée comme si elle était fiable. C’est précisément là que le problème commence : l’erreur cesse d’être un détail technique pour devenir un
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