Lire les résultats avec prudence
Lire la tendance avec les changements de périmètre, de volume et de méthode de collecte. Une amélioration apparente peut provenir d’une population différente ou d’un reclassement. Croiser la mesure avec une observation terrain avant d’en déduire une progression réelle.
La question de contrôle reste : partir d’un processus métier et vérifier que toutes ses étapes utilisant de l’IA sont connues et rattachées à un responsable.
Inclure outils déclarés, fonctionnalités embarquées, expérimentations, agents, données traitées et versions significatives.
Le registre est un point d’entrée, pas une preuve de conformité. Chaque usage conserve ses propres exigences et contrôles.
Application à votre contexte
Vérifiez si la population, la source ou les règles de calcul ont changé. Comme une moyenne ne montre pas la dispersion, examinez les cas les plus pénalisants et les services critiques avant de conclure à une amélioration.
Distinguez la plausibilité d'une réponse de son exactitude. Testez les informations manquantes, les documents contradictoires, les droits d'accès et les instructions malveillantes présentes dans les données. Un lien vers une source n'établit pas automatiquement que cette source soutient la réponse.