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 : présenter des résultats volontairement erronés dans un exercice et vérifier qu’ils sont repérés sans effort irréaliste.

Couvrir compétences, information disponible, charge, délai d’examen, autorité de refus et traçabilité.

Conserver une décision humaine nominale ne suffit pas à transférer ou effacer les responsabilités de l’organisation.

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.

Remettre cette réponse dans son contexteSupervision humaine et responsabilité des décisions IA

Références pour approfondir