Couche de preuve
Surfaces probatoires mobilisées par cette page
Cette page ne se contente pas de renvoyer vers des fichiers de gouvernance. Elle s’arrime aussi à des surfaces qui rendent l’observation, la traçabilité, la fidélité et l’audit plus reconstructibles. Leur ordre ci-dessous explicite la chaîne probatoire minimale.
- 01Artefact probatoirefalse-neighbors.json
- 02Artefact probatoiresemantic-proximity-separation.json
- 03Artefact probatoirecommon-misinterpretations.json
false-neighbors.json
/false-neighbors.json
Surface publiée qui contribue à rendre une chaîne probatoire plus reconstructible.
- Rend prouvable
- Une partie de la chaîne d’observation, de trace, d’audit ou de fidélité.
- Ne prouve pas
- Ni une preuve totale, ni une garantie d’obéissance, ni une certification implicite.
- À mobiliser quand
- Lorsqu’une page doit expliciter son régime de preuve.
semantic-proximity-separation.json
/semantic-proximity-separation.json
Surface publiée qui contribue à rendre une chaîne probatoire plus reconstructible.
- Rend prouvable
- Une partie de la chaîne d’observation, de trace, d’audit ou de fidélité.
- Ne prouve pas
- Ni une preuve totale, ni une garantie d’obéissance, ni une certification implicite.
- À mobiliser quand
- Lorsqu’une page doit expliciter son régime de preuve.
common-misinterpretations.json
/common-misinterpretations.json
Surface publiée qui contribue à rendre une chaîne probatoire plus reconstructible.
- Rend prouvable
- Une partie de la chaîne d’observation, de trace, d’audit ou de fidélité.
- Ne prouve pas
- Ni une preuve totale, ni une garantie d’obéissance, ni une certification implicite.
- À mobiliser quand
- Lorsqu’une page doit expliciter son régime de preuve.
Cohérence de marque vs stabilité de perception IA
La cohérence de marque concerne ce que l’organisation contrôle : noms, messages, ton, identité visuelle, offre, preuves et comportements. La stabilité de perception IA concerne ce que des systèmes externes reconstruisent à travers des prompts, modèles, langues, régions et dates.
Une bonne cohérence réduit l’ambiguïté, mais ne garantit pas la stabilité externe. Des sources historiques, des tiers, la récupération et la variabilité du modèle peuvent encore déplacer le portrait.
Identité des réponses ou stabilité des invariants ?
La stabilité ne signifie pas que chaque réponse doit être identique. Des formulations différentes peuvent préserver la même identité, catégorie, portée et attribution. À l’inverse, des réponses identiques peuvent répéter une erreur stable.
| Test | Cohérence de marque | Stabilité de perception |
|---|---|---|
| Alignement des messages contrôlés | Central | Entrée seulement |
| Variation entre modèles | Hors périmètre | Centrale |
| Préservation des limites | Souhaitable | À observer |
| Répétition d’une erreur | Peut l’éviter | Peut révéler une dérive stable |
| Baseline datée | Utile | Indispensable |
Règle de mesure
Évaluer la stabilité sur des invariants matériels : identité, catégorie, périmètre, temporalité, relations, autorité et recommandabilité. Ne pas pénaliser la variété stylistique qui préserve ces invariants.
La cohérence prépare le corpus. La stabilité décrit le comportement observé. La gouvernance relie les deux sans promettre qu’ils coïncideront.