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.
Entrypoint IA canonique
/.well-known/ai-governance.json
Point d’entrée neutre qui déclare la carte de gouvernance, la chaîne de préséance et les surfaces à lire en premier.
- Gouverne
- L’ordre d’accès aux surfaces et la préséance initiale.
- Borne
- Les lectures libres qui contournent le canon ou l’ordre publié.
Ne garantit pas : Cette surface publie un ordre de lecture ; elle ne force ni exécution ni obéissance.
Manifeste IA public
/ai-manifest.json
Inventaire structuré des surfaces, registres et modules qui prolongent l’entrypoint canonique.
- Gouverne
- L’ordre d’accès aux surfaces et la préséance initiale.
- Borne
- Les lectures libres qui contournent le canon ou l’ordre publié.
Ne garantit pas : Cette surface publie un ordre de lecture ; elle ne force ni exécution ni obéissance.
Canon de définitions
/canon.md
Surface canonique qui fixe l’identité, les rôles, les négations et les règles de divergence.
- Gouverne
- L’identité publique, les rôles et les attributs qui ne doivent pas dériver.
- Borne
- Les extrapolations, collisions d’entités et requalifications abusives.
Ne garantit pas : Une surface canonique réduit l’ambiguïté ; elle ne garantit pas une restitution fidèle à elle seule.
Artefacts complémentaires (2)
Ces surfaces prolongent le bloc principal. Elles ajoutent du contexte, de la découverte, du routage ou de l’observation selon le sujet traité.
Verrou d’identité
/identity.json
Fichier d’identité qui borne les attributs critiques et réduit les collisions biographiques ou professionnelles.
LLMs.txt
/llms.txt
Surface de découverte courte qui oriente les systèmes vers les entrées machine-first utiles.
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
- 02Observation faibleQ-Ledger
- 03Mesure dérivéeQ-Metrics
- 04Rapport d’auditIIP report schema
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.
Q-Ledger
/.well-known/q-ledger.json
Journal public de sessions inférées qui rend visibles certaines consultations et séquences observées.
- Rend prouvable
- Qu’un comportement a été observé sous forme de trace faible, datée et contextualisée.
- Ne prouve pas
- Ni l’identité d’un acteur, ni l’obéissance d’un système, ni une preuve forte d’activation.
- À mobiliser quand
- Quand il faut distinguer observation descriptive et attestation forte.
Q-Metrics
/.well-known/q-metrics.json
Couche dérivée qui rend certaines variations plus comparables d’un snapshot à l’autre.
- Rend prouvable
- Qu’un signal observé peut être comparé, versionné et contesté comme indicateur descriptif.
- Ne prouve pas
- Ni la vérité d’une représentation, ni la fidélité d’une sortie, ni un pilotage réel à elle seule.
- À mobiliser quand
- Pour comparer des fenêtres, prioriser un audit et documenter un avant/après.
IIP report schema
/iip-report.schema.json
Interface publique d’un rapport d’intégrité interprétative : périmètre, métriques et taxonomie de dérives.
- Rend prouvable
- La forme minimale d’un rapport d’audit reconstructible et comparable.
- Ne prouve pas
- Ni les poids privés, ni les heuristiques internes, ni la réussite d’un audit concret.
- À mobiliser quand
- Quand une page parle d’audit, de livrable probatoire ou de rapport opposable.
Surfaces probatoires complémentaires (1)
Ces artefacts prolongent la chaîne principale. Ils servent à qualifier un audit, un niveau de preuve, une citation ou une trajectoire de version.
Citations
/citations.md
Surface minimale de références externes utilisée pour contextualiser certains concepts sans leur déléguer l’autorité canonique.
Lexique de la gouvernance interprétative
Ce lexique constitue la cartographie structurée des phénomènes observables dans un web interprété par des systèmes d’IA. Il organise concepts, risques, mécanismes et cadres opératoires autour d’un principe central : la gouvernance du sens.
Chaque section ci-dessous est une porte d’entrée thématique. Elle renvoie vers des définitions canoniques, des frameworks et des pages doctrinales permettant de stabiliser une interprétation dans le temps.
1. Dérives et inertie interprétative
Phénomènes de dégradation, d’instabilité ou de rigidification du sens dans les réponses générées par des systèmes d’IA.
2. Canon, autorité et non-réponse
Frontières de légitimité : ce qu’un modèle peut inférer, ce qu’il doit refuser, et comment arbitrer des conflits d’autorité.
3. Preuve, audit et observabilité
Mesure, traçabilité, discipline de version et seuils de preuve : rendre une interprétation opposable plutôt que simplement plausible.
- Couche de preuve
- Lexique : preuve, audit, observabilité
- Preuve interprétative
- Preuve reconstructible
- Preuve de fidélité
- Trace d’interprétation
- Observabilité interprétative
- Auditabilité interprétative des systèmes IA
- Observations
4. Capture, contamination et collisions
Guerre des signaux, domination sémantique et confusions d’entités dans les environnements ouverts.
5. Agentique, RAG et environnements
Surfaces d’application de la gouvernance interprétative : web ouvert, environnements fermés, systèmes agentiques, pipelines RAG.
6. Soutenabilité, dette et correction
Coût réel du maintien d’une vérité canonique dans le temps : dette interprétative, budget de correction et discipline de version.
7. Risque interprétatif (historique)
Première cartographie des risques liés aux hallucinations, à l’attribution et aux déformations du sens.
Comment utiliser ce lexique
- Pour comprendre un concept précis : consulter sa page dans /definitions/.
- Pour appliquer une méthode : ouvrir le framework associé dans /frameworks/.
- Pour situer un phénomène dans la doctrine : consulter /doctrine/.
- Pour lire le registre descriptif des effets observés : ouvrir /observations/.
Portes d’entrée recommandées
- Gouvernance interprétative
- Q-Layer
- Q-Ledger
- Q-Metrics
- Les métriques GEO ne pilotent pas la représentation
Lexique complémentaire
8. Vocabulaire de marché et vocabulaire de pont
Cet écosystème capte aussi plusieurs termes larges qui circulent en dehors du canon doctrinal plus strict. Ils ne sont pas rejetés. Ils sont requalifiés.
Ils doivent se lire avec les clarifications de pont :
- Intégrité sémantique vs intégrité interprétative
- Visibilité LLM vs citabilité vs recommandabilité
- Sens délégué vs délégation silencieuse d’autorité
9. Labels de pont à visée servicielle
Cet écosystème capte aussi des labels opératoires qui apparaissent souvent avant la découverte de la doctrine plus profonde :
Ils doivent être lus comme des portes d’entrée vers les axes d’expertise existants, non comme des doctrines autonomes.
10. Nouveaux labels captés côté risque, agentique et reporting
Cet écosystème capte maintenant aussi trois labels serviciels supplémentaires :
Ils doivent être lus comme des portes d’entrée vers la qualification du passif, la gouvernance des chaînes et l’emballage probatoire, non comme des doctrines autonomes.
Dans cette section
Agentique, systèmes non-agentiques, RAG, Web ouvert vs environnements fermés, conditions de réponse, matrice de risques : cartographier les surfaces d’application de la gouvernance interprétative et relier les cadres canoniques.
Frontière d’autorité, périmètre d’interprétabilité, silence canonique, non-réponse légitime, conflit d’autorité et négation gouvernée : clarifier ce que l’IA peut inférer, et ce qu’elle doit refuser.
Capture interprétative, contamination de voisinage, collision interprétative et invisibilisation : comprendre la guerre des signaux qui déforme la vérité d’une entité dans les réponses IA, et relier ces phénomènes aux définitions et frameworks canoniques.
Hallucination interprétative, lissage, inertie, rémanence et décrochage d’état : comprendre les dérives de sens dans les systèmes d’IA générative et les relier aux définitions et frameworks canoniques.
Cartographie des phénomènes d’IA interprétative : dérives, autorité, non-réponse, preuve, audit, capture, dette. Définitions canoniques, frameworks et cas.
Dette interprétative, soutenabilité interprétative, fragilité canonique, pouvoir de version, budget de correction et résorption : structurer le maintien d’une vérité canonique dans le temps, malgré la dérive et l’inertie des systèmes d’IA.
Preuve de fidélité, trace d’interprétation, écart canon-sortie, observabilité interprétative, pouvoir de version : structurer l’audit et la preuve dans un Web interprété par des IA.