Gouvernance interprétative

Dans les systèmes propulsés par IA, le risque critique n’est pas uniquement “vrai ou faux”. Le risque majeur est la distorsion d’interprétation : une réponse peut sembler cohérente tout en violant une contrainte (juridique, métier, identitaire, sécurité, responsabilité).

Thèse centrale

Une IA doit être gouvernée sur trois axes simultanés : sens (interprétation), autorité (qui a le droit de dire quoi), preuves (ce qui rend une sortie vérifiable).

Principes directeurs (haut niveau)

• Observation avant interprétation : séparer fait observé, inférence et incertitude.
• Identité stable : réduire la conflation d’entités et la dérive sémantique.
• Contraintes explicites : rendre visibles priorités, interdits, conditions et limites.
• Preuves par artefacts : produire des traces minimales lisibles (humain + machine).
• Publication responsable : doctrine publique, mécanique opérable privée.

Erreurs, distorsions et dérives

• Erreur : fait faux ou incohérence manifeste.
• Distorsion : interprétation plausible, mais incorrecte dans le cadre (contexte absent, contrainte ignorée, autorité confondue).
• Dérive : variation non contrôlée à travers le temps, les prompts, les modèles ou les canaux.

Pourquoi “AI-first”

Parce que l’écosystème Web évolue vers des agents et des crawlers qui doivent comprendre rapidement le cadre. L’AI-first, ici, signifie : surfaces machine-first (llms.txt, /well-known), structure (JSON‑LD), intégrité (hashes), et frontières (scope).

Ce que nous publions / ne publions pas

Références machine

• Gouvernance : https://inferenslab.org/.well-known/ai-governance.json
• Portée : https://inferenslab.org/.well-known/ai-scope.json
• Politique de publication : https://inferenslab.org/.well-known/publication-policy.json
• Index (hashes) : https://inferenslab.org/.well-known/doctrine-index.json