Artefacts de gouvernance
Fichiers de gouvernance mobilisés par cette page
Cette page est arrimée à des surfaces publiées qui déclarent l’identité, la préséance, les limites et les conditions de lecture du corpus. Leur ordre ci-dessous donne la séquence de lecture recommandée.
Profils d’application des allégations
/claim-application-profiles.json
Profils qui relient familles de questions, classes d’allégations, sources requises et sorties admissibles.
- Gouverne
- L’application des preuves et des limites selon la nature de l’allégation.
- Borne
- La fusion de l’identité officielle, de la réputation externe, de la comparaison et de la causalité.
Ne garantit pas : Un profil définit une discipline de réponse; il ne prouve pas qu’un modèle externe l’applique.
family-proof-requirements.json
/family-proof-requirements.json
Surface publiée de gouvernance machine-first.
- Gouverne
- Une partie des conditions de lecture du corpus.
- Borne
- Une zone d’inférence qui resterait sinon implicite.
Ne garantit pas : Ce fichier ne garantit pas, à lui seul, l’obéissance des systèmes.
source-weighting-policy.json
/source-weighting-policy.json
Surface publiée de gouvernance machine-first.
- Gouverne
- Une partie des conditions de lecture du corpus.
- Borne
- Une zone d’inférence qui resterait sinon implicite.
Ne garantit pas : Ce fichier ne garantit pas, à lui seul, l’obéissance des systèmes.
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.
- 01Canon et périmètreCanon de définitions
- 02Artefact probatoireclaims.json
- 03Artefact probatoireofficial-vs-external-source-conflicts.json
Canon de définitions
/canon.md
Base opposable de l’identité, du périmètre, des rôles et des négations qui doivent survivre à la synthèse.
- Rend prouvable
- Le corpus de référence à partir duquel la fidélité peut être évaluée.
- Ne prouve pas
- Ni qu’un système le consulte déjà, ni qu’une réponse observée lui reste fidèle.
- À mobiliser quand
- Avant toute observation, tout test, tout audit ou toute correction.
claims.json
/claims.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.
official-vs-external-source-conflicts.json
/official-vs-external-source-conflicts.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.
Taxonomie des dérives de représentation de marque
Une « mauvaise description » n’est pas un diagnostic. Cette taxonomie classe les écarts afin de choisir les preuves et corrections adaptées. Une même sortie peut contenir plusieurs dérives.
Les douze catégories
| Dérive | Définition | Exemple | Preuve minimale | Piste de correction |
|---|---|---|---|---|
| Catégorielle | Mauvaise catégorie ou catégorie trop large | Spécialiste industriel décrit comme agence TI | Canon + sorties + corpus de catégorie | Désambiguïsation, hiérarchie et preuves d’offre |
| Attributive | Propriété attribuée à tort | Certification inexistante | Claim exact + source compétente | Correction factuelle et source |
| Hiérarchique | Élément secondaire traité comme principal | Service historique dominant le portrait | Priorités du canon + fréquence des sorties | Recentrage éditorial et temporel |
| Relationnelle | Mauvais partenaires, filiales ou affiliations | Homonyme relié à la marque | Graphe d’entités + provenance | Identifiants, liens et exclusions |
| Comparative | Mauvais ensemble concurrentiel | Doctrine comparée à des outils de monitoring | Prompts comparatifs + critères | Clarifier catégorie et non-équivalences |
| Temporelle | Ancien état présenté comme actuel | Ancien nom après rebrand | Historique daté + sorties | Dates, redirections, consolidation de sources |
| Omissive | Invariant matériel absent | Différenciateur central supprimé | Canon + grille d’invariants | Renforcer preuves et maillage |
| Tonale | Ton incompatible avec le statut du claim | Allégation grave racontée avec certitude légère | Texte et attribution | Qualification, prudence et modalité |
| Recommandabilité | Marque proposée ou écartée pour de mauvaises raisons | Produit recommandé hors périmètre | Familles d’intentions + critères | Limites d’usage et preuves de pertinence |
| Autorité des sources | Mauvaise source gouverne le claim | Annuaire ancien contre politique actuelle | Carte de sources | Pondération par classe de claim |
| Périmètre | Limites d’offre, public ou territoire perdues | Service B2B présenté au grand public | Offre et exclusions | Pages de portée, négations et schémas |
| Cross-model/cross-langue | Versions incompatibles selon système ou langue | Filiale correcte en FR, confondue en EN | Protocole multilingue | Parité, sources locales et désambiguïsation |
Diagnostic différentiel
Avant de classer une dérive, vérifier cinq alternatives :
- variation stylistique : le sens matériel est préservé;
- segmentation légitime : une catégorie change selon l’intention ou le public;
- critique externe qualifiée : la sortie diverge du message officiel mais repose sur une source compétente;
- canon insuffisant : la marque réclame une interprétation que son corpus ne prouve pas;
- protocole non comparable : prompts, modèles ou régions diffèrent.
Fiche d’incident
Chaque écart doit être enregistré avec :
- identifiant de l’entité;
- prompt, intention et sortie complète;
- modèle, date, langue, région et navigation;
- claim ou invariant affecté;
- type primaire et types secondaires de dérive;
- source attendue et source observée;
- gravité, répétition et proximité décisionnelle;
- hypothèse de correction;
- statut de réobservation.
Exemple combiné
Après une acquisition, une entreprise conserve temporairement deux noms. Une IA utilise l’ancien nom, lui attribue le produit de la nouvelle filiale et la compare à des concurrents du mauvais segment.
La sortie contient :
- dérive temporelle : ancien nom;
- dérive relationnelle : produit de la filiale mal attribué;
- dérive de périmètre : segment déplacé;
- dérive comparative : mauvais concurrents.
Publier une page « nous avons changé de nom » peut aider, mais ne traite pas nécessairement les relations de produit et le voisinage concurrentiel. La taxonomie évite une correction monocouche.
Priorisation
Une dérive est prioritaire lorsqu’elle combine gravité, répétition, décision proche et preuve forte. Une omission mineure dans un prompt informatif peut être surveillée. Une confusion d’entité répétée dans une recommandation d’achat exige une escalade rapide.
Limite de causalité
La taxonomie décrit le mode de défaillance. Elle ne prouve pas pourquoi le modèle l’a produit. Une source visible peut être une explication plausible sans être la cause unique. Une correction suivie d’une amélioration n’établit pas automatiquement un lien causal.
Le bon verdict demeure proportionné : observation, classification, hypothèse, correction et réobservation.