# Le Référentiel RUAI (édition 2026) ## Ce qu’est l’utilisation responsable de l’IA en 2026 > Utiliser l’IA de manière responsable, c’est s’en servir pour améliorer le travail tout en gardant la main : les personnes décident de ce que l’IA peut faire, lui fournissent des sources fiables, vérifient ce qu’elle produit et répondent du résultat. Un assistant peut utiliser une grille tarifaire partagée il y a des mois. Un agent autorisé à envoyer un e-mail peut aussi envoyer le suivant. Votre équipe doit savoir quelles sources sont fiables et quelles actions exigent une approbation. Publié par Founderz AI, S.L. (Founderz). Développé par Founderz en collaboration avec Microsoft. Adresse canonique : https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/home ## Avant de commencer ### Principe 1 : Supervision humaine de l’IA **Les personnes décident de ce que l’IA peut faire seule, des étapes où une personne examine le travail et des décisions qui restent humaines.** Question clé : Si cela tourne mal, peut-on revenir en arrière et qui serait touché ? Bénéfice : Des limites claires permettent de déléguer davantage, car chacun sait quand une personne intervient. Quand un assistant rédige un e-mail, vous décidez de ce que vous envoyez. S’il peut l’envoyer lui-même, réserver des réunions, modifier des dossiers ou confier du travail à un autre agent, demandez-vous quelles actions nécessitent votre approbation. Une fois ces limites fixées, un agent peut traiter deux cents demandes courantes pendant que vous prenez en charge les trois qui nécessitent votre intervention. #### Quatre niveaux de supervision humaine | Niveau | Ce que fait l’IA | Ce que vous faites | Usages adaptés | | --- | --- | --- | --- | | 1. L’IA rédige | Produit du contenu | Décidez de ce que vous utilisez, modifiez ou écartez | Rédaction, analyse, recherche, idées | | 2. L’IA propose | Prépare une action précise | Approuvez l’action précise qui vous est présentée avant son exécution | E-mails aux clients, paiements, modifications de dossiers | | 3. L’IA agit dans les limites fixées | Agit seule dans les limites de ses autorisations | Surveillez, gérez les exceptions et arrêtez-la si nécessaire | Tâches courantes faciles à annuler : tri, étiquetage ou réservation de salles internes | | 4. Vous agissez | Ne fait rien seule | Décidez vous-même | Décisions concernant des personnes et actions coûteuses irréversibles | Pour choisir un niveau, posez trois questions. Peut-on annuler l’action ? Qui d’autre est concerné ? Quel serait le coût d’une erreur ? Toute action irréversible, externe ou concernant une personne commence au niveau 2 ou 4. Ces niveaux s’appuient sur trois formes de supervision humaine décrites en 2019 par le groupe d’experts de haut niveau de l’UE sur l’IA : l’humain dans la boucle, l’humain en supervision et le contrôle humain global. Le niveau 2 est la forme courante de l’humain dans la boucle, le niveau 3 celle de l’humain en supervision. Choisir le niveau pour chaque tâche vous donne le contrôle global. Le glossaire présente les [définitions complètes](https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/glossary#human-in-the-loop). #### Points de contrôle efficaces À un point de contrôle efficace, vous voyez ce qui va réellement se produire : le destinataire, le montant, le texte, le dossier. Vous avez le temps et les connaissances nécessaires pour juger. Un refus bloque l’action et le silence ne vaut jamais accord. Si l’action change après votre approbation, elle vous est de nouveau soumise. Une seconde IA peut aussi examiner le travail, mais son accord ne vaut toujours pas votre approbation. Si vous cliquez sur « approuver » à chaque suggestion, vous risquez de manquer une erreur même en ayant le temps de la repérer. Les chercheurs appellent cela le [biais d’automatisation](https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/glossary#automation-bias). Le règlement européen sur l’IA demande une supervision humaine qui s’en prémunisse. Le cadre de Singapour pour l’IA agentique ajoute un signal pratique : si les personnes chargées du contrôle ne contredisent presque jamais le système ou approuvent très vite, vérifiez qu’un véritable examen a lieu. #### Décisions concernant des personnes Certaines décisions restent humaines, quelles que soient les capacités de l’outil : recrutement, promotion, rémunération, évaluation des performances, licenciement et toute décision qui modifie l’accès d’une personne à l’argent, aux soins ou aux services publics. L’IA peut aider à gérer les tâches administratives, comme rédiger une offre d’emploi ou planifier des entretiens. La décision vous revient, sur des critères explicables et selon les procédures RH et juridiques de votre organisation. Dans l’UE, les systèmes d’IA utilisés pour sélectionner des candidatures ou aider à décider de promotions ou de licenciements sont généralement classés à haut risque. Le RGPD encadre aussi les décisions entièrement automatisées qui produisent des effets juridiques ou tout aussi significatifs sur une personne. La page [La place du droit](https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/law) donne les détails. #### Pratiques - Nommez le niveau avant de commencer : l’IA rédige, l’IA propose, l’IA agit dans les limites fixées ou vous agissez. - Lisez avant d’approuver. Si vous ne pouvez pas juger, sollicitez une personne qui le peut. - Gardez un moyen d’arrêter le travail et d’annuler ce qui a été fait. - Laissez les décisions concernant des personnes à des personnes, sur des critères que vous pouvez expliquer. - Quand la tâche, les données ou l’outil changent, choisissez de nouveau le niveau. #### Éléments à l’appui - Le règlement européen sur l’IA impose de concevoir les systèmes d’IA à haut risque de sorte que les personnes chargées de leur supervision restent conscientes du biais d’automatisation, cette tendance à se fier excessivement aux résultats. [1] - Le cadre de Singapour pour l’IA agentique maintient la responsabilité des organisations et de leurs superviseurs humains pour les actions des agents. Il demande une approbation humaine aux points de contrôle importants, comme la suppression de données, l’envoi de messages et les paiements. [2] - Ce même cadre considère un très faible taux de désaccord ou des examens très rapides comme des signes possibles d’approbation de pure forme. Il privilégie les approbations imposées par le système plutôt que demandées dans un prompt. [2] - Les Principes de l’OCDE sur l’IA, adoptés par les gouvernements en 2019 et révisés en 2024, préconisent des garanties comme la capacité d’action et de supervision humaines. [3] - Une revue systématique a constaté que le biais d’automatisation conduit les personnes à suivre de mauvais conseils et à manquer les problèmes non signalés par le système. [4] - Lorsque le gouvernement britannique a utilisé l’IA pour classer 87 738 réponses à une consultation, 125 personnes ont vérifié le travail de l’outil et les équipes chargées des politiques publiques ont validé les thèmes. [5] Page complète : https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/principles/human-oversight ### Principe 2 : Une source unique de référence pour l’IA **L’IA travaille à partir de sources approuvées et à jour, et chaque fait important possède un emplacement unique, daté et doté d’un responsable.** Question clé : Où se trouve ce fait et qui le tient à jour ? Bénéfice : Un collègue qui vérifie un devis peut retrouver la même grille tarifaire que vous. Les assistants professionnels répondent de plus en plus à partir des fichiers, e-mails et discussions de votre organisation. Microsoft Copilot peut, par exemple, exploiter tout contenu que l’utilisateur est déjà autorisé à ouvrir. Si le disque partagé contient cinq versions de la grille tarifaire, l’assistant peut citer les prix de l’an dernier. Donnez à vos collègues et à votre assistant une seule grille tarifaire à jour. Lorsqu’un prix change, son responsable peut le corriger à cet endroit. #### Cinq règles pour une source unique de référence | Règle | En pratique | | --- | --- | | 1. Chaque fait important a un emplacement unique | Créez des liens vers celui-ci dans les diapositives, e-mails et discussions pour toujours renvoyer à la version actuelle. | | 2. Chaque emplacement a un responsable et une date | Le responsable le tient à jour. La date permet aux équipes et à l’IA de savoir quand l’information a été vérifiée. | | 3. Dirigez l’IA vers cet emplacement | Utilisez des sources approuvées et demandez à l’assistant quel document il a utilisé. | | 4. Les brouillons restent des brouillons | Un résultat de l’IA ne devient une source qu’après examen et publication par une personne. | | 5. Corrigez à la source | Quand vous trouvez une erreur, corrigez l’emplacement de référence et prévenez son responsable pour que la prochaine personne et la prochaine IA aient la bonne information. | Une source approuvée peut tout de même être erronée. Une bonne source unique de référence prévoit donc un moyen simple de signaler les erreurs et une personne qui les traite. #### Entretien des sources et accès Les fichiers anciens ou en double font perdre du temps, et un assistant peut en tirer des réponses. Dans ses recommandations de déploiement de Copilot, Microsoft conseille aux organisations de repérer les sites trop largement partagés, sans responsable ou inactifs, de réexaminer les accès, d’archiver les sites inactifs et de supprimer les fichiers obsolètes pour garder des réponses à jour. Ces recommandations s’adressent aux administrateurs informatiques. Vous pouvez agir sur ce dont vous êtes responsable : vos dossiers, les pages de votre équipe et les documents qui portent votre nom. #### Exemple : la source de référence de Founderz Founderz conserve ses connaissances d’entreprise en un seul endroit. Chaque document a un responsable, une version, une date de dernière vérification et une classification : public, interne ou confidentiel. Chaque chiffre n’est écrit qu’une fois, dans le document de référence, et tout le reste y renvoie. Les changements sont soumis à examen. Les assistants IA lisent ces connaissances par un connecteur et les brouillons qu’ils proposent attendent l’intervention d’une personne avant publication. [Lire l’étude de cas](https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/case-studies/founderz-single-source-of-truth). #### Pratiques - Sachez où se trouve la version officielle de vos informations essentielles : prix, politiques, caractéristiques des produits, conditions clients. - Nommez et datez vos documents, et archivez les versions remplacées. - Demandez à l’assistant quel document il a utilisé et ouvrez-le. - Gardez les brouillons de l’IA hors des dossiers partagés jusqu’à leur examen par une personne. - Quand vous trouvez une erreur, corrigez la source et prévenez son responsable. #### Éléments à l’appui - Microsoft Copilot ne présente que les contenus de l’organisation que l’utilisateur est déjà autorisé à consulter. [6] - Les recommandations de déploiement de Copilot de Microsoft préconisent le réexamen des accès, l’archivage des sites inactifs et la suppression des fichiers obsolètes pour garder des réponses à jour. [7] - Les Principes de l’OCDE sur l’IA demandent aux responsables de l’IA de préserver la traçabilité des jeux de données, des processus et des décisions. [3] - Le profil du NIST consacré à l’IA générative cite parmi ses douze risques la confabulation, c’est-à-dire un contenu faux affirmé avec assurance. [8] Page complète : https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/principles/single-source-of-truth ### Principe 3 : Confidentialité des informations partagées avec l’IA **Les informations sont partagées avec l’IA uniquement dans des outils approuvés, pour une finalité autorisée et dans la limite des besoins de la tâche.** Question clé : Ai-je le droit de partager cela dans cet outil ? Bénéfice : Vous pouvez utiliser l’IA pour le travail d’un client tout en gardant ses informations dans les outils autorisés à les traiter. Les fichiers clients, les données personnelles de vos collègues et les projets de l’entreprise vous ont été confiés dans un but précis, qui reste valable quand vous utilisez l’IA. Ce que l’IA change, c’est la facilité de circulation des informations : un copier-coller, un téléversement, un connecteur qui peut lire une boîte mail entière, un assistant qui se souvient de ce que vous lui avez dit la semaine dernière. Un même outil peut convenir à une tâche et pas à une autre. Un compte professionnel couvert par le contrat de votre organisation et un compte personnel peuvent paraître identiques tout en ayant des conditions très différentes. Dans le Work Trend Index 2024 de Microsoft, 78 % des personnes utilisant l’IA au travail déclaraient utiliser leurs propres outils. #### Vérifications avant le partage d’informations Avant de partager un fichier, vérifiez les points suivants : - Cet outil est-il approuvé pour ce type d’informations ? - La tâche exige-t-elle tout le fichier ou un extrait suffirait-il ? - Des données fictives permettraient-elles de tester le prompt ? - Qui d’autre pourra voir ces informations, maintenant et plus tard ? #### Anonymisation et pseudonymisation Supprimer les noms suffit rarement à rendre des données anonymes. L’âge, le poste, le lieu et une date peuvent suffire à identifier une personne, surtout dans une petite équipe ou une petite ville. Le régulateur britannique de la protection des données explique comment le contexte et le croisement de détails permettent d’identifier les personnes, et pourquoi remplacer les noms par des codes ([pseudonymisation](https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/glossary#pseudonymization)) ne supprime pas leur caractère personnel. Si une tâche nécessite de vraies données personnelles, utilisez un outil et un processus autorisés à les traiter. #### Connecteurs et mémoire de l’assistant Une connexion à votre messagerie, votre agenda ou votre espace de stockage peut donner à un assistant accès aux informations que vous pouvez voir. Vérifiez les dossiers et boîtes mail qu’il peut ouvrir et désactivez ce dont la tâche n’a pas besoin. Si votre assistant possède une mémoire, examinez ce qu’il a conservé et supprimez les informations clients qui n’ont pas à s’y trouver. #### Pratiques - Utilisez les outils et comptes approuvés par votre organisation pour les informations que vous traitez. - Partagez le strict nécessaire. Un extrait ou un échantillon fictif suffit souvent. - Vérifiez ce que votre assistant mémorise et les dossiers que ses connecteurs peuvent ouvrir. - Gardez les informations d’un client hors des travaux destinés à un autre. - Demandez l’accord avant d’enregistrer ou de transcrire une réunion et précisez où sera conservée la transcription. #### Éléments à l’appui - Dans le Work Trend Index 2024 de Microsoft, 78 % des personnes utilisant l’IA au travail déclaraient utiliser leurs propres outils d’IA. [9] - Pour les clients professionnels de Microsoft 365, Microsoft indique ne pas utiliser les prompts, les réponses de Copilot ou les données consultées via Microsoft Graph pour entraîner les modèles de fondation. Vérifiez le compte auquel vous êtes connecté avant de partager des fichiers professionnels. [6] - Selon le RGPD, les données à caractère personnel désignent toute information concernant une personne identifiée ou identifiable. [10] - L’Information Commissioner’s Office britannique explique que l’efficacité de l’anonymisation dépend du contexte et que les données pseudonymisées restent personnelles. [11][12] Page complète : https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/principles/confidentiality ### Principe 4 : Autorisations limitées des agents IA **Les agents IA reçoivent uniquement les accès nécessaires à leur tâche, et toute action irréversible exige la confirmation d’une personne.** Question clé : Avec ses droits actuels, quel est le plus grave dommage que cet agent pourrait causer ? Bénéfice : Vous pouvez laisser un agent trier les e-mails sans lui donner le pouvoir d’en envoyer un par erreur. Un agent qui trie vos e-mails a besoin de lire les messages. S’il peut aussi envoyer des réponses, il risque d’en envoyer une par erreur. Quelqu’un pourrait même cacher des instructions dans un e-mail pour lui faire envoyer un fichier. Vérifiez ce qu’il peut faire avec les accès accordés. Donnez à l’agent uniquement les accès nécessaires à cette tâche. Les équipes de sécurité appellent cela le [moindre privilège](https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/glossary#least-privilege). C’est la règle que vous appliqueriez à un nouveau collègue lors de son premier jour. #### Autorisations et prompts Demandez à l’agent de préparer vos réponses et limitez ses autorisations à la création de brouillons. Ce réglage l’empêche d’envoyer un message même s’il comprend mal vos instructions. Le cadre de Singapour pour l’IA agentique recommande d’utiliser des contrôles système pour imposer les approbations lorsque c’est possible. L’OWASP appelle ce risque [autonomie excessive](https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/glossary#excessive-agency) : un système d’IA doté de plus de fonctions, d’autorisations ou d’autonomie que sa tâche ne l’exige. Son édition 2026 recommande qu’une personne confirme les actions privilégiées, irréversibles ou visibles à l’extérieur. #### Injection de prompt Les e-mails, pages web et documents partagés peuvent contenir du texte destiné à orienter l’IA qui les lit. C’est l’[injection de prompt](https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/glossary#prompt-injection). Le National Cyber Security Centre britannique avertit que ce problème pourrait ne jamais être entièrement résolu. La protection consiste donc à limiter ce qu’un système trompé peut faire. Le chercheur en sécurité Simon Willison décrit un [« trio fatal »](https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/glossary#lethal-trifecta) : un agent peut lire vos données privées, lire du contenu d’inconnus et envoyer des informations vers l’extérieur. Un inconnu pourrait cacher dans ce contenu une demande pour que l’agent lui transmette vos données. N’accordez les trois types d’accès à un même agent que si votre équipe informatique l’a conçu ainsi. Vous n’avez pas besoin de repérer chaque attaque. Si un agent veut soudain faire quelque chose que vous n’avez pas demandé, arrêtez-le et signalez-le. #### Pratiques - Commencez avec un accès en lecture seule ou limité aux brouillons, puis ajoutez les autorisations une par une. - Confirmez toute action irréversible : envoi, paiement, suppression, partage hors de votre organisation. - Évitez de donner simultanément à un même agent accès à vos données privées, à du contenu d’inconnus et à un moyen d’envoyer des informations vers l’extérieur. - Arrêtez un agent qui veut faire quelque chose que vous n’avez pas demandé et signalez-le. - Fixez des limites de montant, de destinataires et de durée, et sachez comment désactiver l’agent. #### Éléments à l’appui - Le Top 10 2026 de l’OWASP pour les applications LLM classe l’injection de prompt et l’autonomie excessive parmi les principaux risques. Il recommande le moindre privilège et une confirmation humaine des actions privilégiées, irréversibles ou visibles à l’extérieur. [13] - Le National Cyber Security Centre britannique conseille des limites fixes, indépendantes de l’IA, à ce que les systèmes peuvent faire, car l’injection de prompt pourrait ne jamais être entièrement résolue. [14] - Réunir données privées, contenu non fiable et communication externe dans un seul agent rend possible le vol de données par injection de prompt. [15] - Dans la définition du moindre privilège du NIST, chaque utilisateur ou système reçoit uniquement les ressources et accès nécessaires à son travail. [16] - Le cadre de Singapour pour l’IA agentique privilégie les approbations imposées par des contrôles système plutôt que demandées dans des prompts. [2] Page complète : https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/principles/agent-permissions ## Pendant le travail ### Principe 5 : Jugement personnel et compétences **Les personnes se forgent leur propre avis avant de s’appuyer sur l’IA et continuent de pratiquer les compétences dont dépend leur travail.** Question clé : Qu’est-ce que j’en pense ? Bénéfice : Vous exercez les capacités de jugement nécessaires pour vérifier le travail de l’IA. Avant de demander une recommandation à un assistant, notez ce que vous pensez. Vous aurez votre propre réponse à comparer à sa suggestion. Une enquête de l’université Carnegie Mellon et de Microsoft Research auprès de 319 professionnels du savoir a constaté que plus les personnes faisaient confiance à l’IA pour une tâche, moins elles déclaraient exercer leur esprit critique. Celles qui avaient confiance en leurs propres capacités disaient exercer davantage leur esprit critique. Trois lignes suffisent. Quand les réponses diffèrent, examinez les raisons de chaque côté et notez ce que vous apprenez. #### Entretien des compétences Les compétences peuvent s’émousser quand une machine fait le travail. En 2013, la Federal Aviation Administration américaine a encouragé les compagnies aériennes à favoriser le pilotage manuel lorsque c’est approprié, car l’usage continu de l’automatisation n’entretient pas les compétences manuelles. Dans quatre centres d’endoscopie polonais, le taux de détection d’adénomes par les médecins lors de coloscopies sans IA est passé de 28,4 % à 22,4 % dans les mois suivant l’arrivée de l’assistance par IA. L’université des auteurs présente ce constat observationnel comme une question à approfondir. Dans votre propre travail, consacrez du temps aux tâches que vous devrez encore savoir réaliser sans assistance. #### Tâches où l’IA apporte une aide Lorsque 20 000 fonctionnaires britanniques ont essayé un assistant IA dans leurs logiciels bureautiques, ils ont déclaré gagner en moyenne 26 minutes par jour, et 82 % ne voulaient pas revenir en arrière. Une évaluation plus restreinte dans un ministère a montré que les participants rédigeaient de meilleurs résumés en moins de temps, mais qu’ils analysaient les tableurs plus lentement et avec davantage d’erreurs. Essayez l’IA sur vos tâches réelles, gardez ce qui fonctionne et mesurez-le. [L’étude de cas](https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/case-studies/uk-government-ai-assistant-evaluations) donne les détails. #### Pratiques - Rédigez d’abord votre réponse ou votre plan, même en trois lignes, puis comparez. - Demandez à l’IA d’expliquer sa réponse et de vous interroger, en plus de faire le travail. - Pratiquez de temps en temps le cœur de votre métier sans IA. - Repérez les réponses que vous acceptez sans pouvoir les juger vous-même et apprenez assez pour le faire. - Utilisez l’IA là où son apport est réel. Certaines tâches sont plus rapides, moins coûteuses ou mieux réalisées sans elle. #### Éléments à l’appui - Dans une enquête auprès de 319 professionnels du savoir, ceux qui faisaient davantage confiance à l’IA générative déclaraient moins mobiliser leur esprit critique. Ceux qui avaient davantage confiance en leurs propres capacités disaient le mobiliser davantage. [17] - Pour les coloscopies sans IA, le taux de détection d’adénomes dans quatre centres est passé de 28,4 % à 22,4 % après l’introduction de l’assistance par IA. [18] - La Federal Aviation Administration américaine encourage les compagnies aériennes à favoriser le pilotage manuel lorsque c’est approprié pour entretenir les compétences que l’automatisation n’exerce pas. [19] - Selon le règlement européen sur l’IA, les organisations qui fournissent ou utilisent des systèmes d’IA doivent prendre des mesures pour développer la maîtrise de l’IA au sein de leur personnel. [20] - Les fonctionnaires britanniques ont déclaré gagner en moyenne 26 minutes par jour avec un assistant IA. Une évaluation ministérielle a constaté que les gains variaient selon la tâche. [21][22] Page complète : https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/principles/independent-judgment ### Principe 6 : Examen critique des idées et repérage des biais **L’IA sert aussi bien à développer des idées qu’à les mettre à l’épreuve. Cet examen tient compte de son penchant pour les réponses qui vont dans le sens de son interlocuteur.** Question clé : Quel est l’argument le plus solide contre cette idée ? Bénéfice : Vous pouvez corriger une faiblesse de votre plan avant qu’un client ou un responsable ne la repère. Les assistants IA sont entraînés à être utiles et les utilisateurs jugent souvent leurs réponses utiles quand elles vont dans leur sens. Les chercheurs ont documenté ce penchant pour la [complaisance](https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/glossary#sycophancy) : les assistants ont tendance à vous dire ce que vous semblez vouloir entendre. Des recherches présentées à l’ICLR 2024 l’ont constatée systématiquement chez cinq assistants. Les personnes préféraient parfois une réponse convaincante et conciliante à une réponse correcte. En avril 2025, un grand fournisseur d’IA a retiré une mise à jour devenue excessivement flatteuse. Quand vous privilégiez déjà un plan, un assistant peut vous donner de nombreuses raisons de le garder. Demandez ce qui amènerait un client à le refuser et vérifiez que vous pouvez répondre à l’objection. #### Biais courants dans le travail avec l’IA | Biais | Manifestation | Réaction | | --- | --- | --- | | Complaisance | L’assistant est d’accord avec vous, félicite votre plan ou abandonne son objection quand vous insistez. | Demandez l’argument le plus solide contre le plan, du point de vue d’un contradicteur identifié. | | Biais de confirmation | Vous demandez « pourquoi mon idée est-elle juste ? » et obtenez des raisons qui la confirment. | Posez des questions ouvertes comme « quelles sont les options ? » | | Biais d’automatisation | Vous acceptez le résultat parce qu’une machine l’a produit. | Décidez à l’avance de ce que vous vérifierez. | | Ancrage | La première réponse ou le premier chiffre conditionne tout ce qui suit. | Faites d’abord votre propre estimation ou demandez plusieurs options. | | Mauvais paramètres par défaut | La réponse suppose la loi, la monnaie, l’orthographe ou les usages d’un autre pays. | Précisez où vous êtes et à qui le résultat s’adresse. | #### Productivité perçue et mesurée Votre impression de l’efficacité de l’IA peut être fausse dans les deux sens. Dans une étude de METR début 2025, 16 développeurs expérimentés s’attendaient à être 24 % plus rapides avec l’IA et se sentaient 20 % plus rapides après l’avoir utilisée, alors qu’ils avaient pris 19 % de temps supplémentaire. Le suivi de METR en 2026 suggère une amélioration des outils, mais indique que les éléments probants sont désormais faibles. Le ressenti était un mauvais indicateur en 2025 : mesurez donc le résultat quand une décision en dépend. [Lire l’étude de cas](https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/case-studies/metr-perceived-and-measured-productivity). #### Pratiques - Posez des questions ouvertes comme « quelles sont les options ? » et évitez celles qui orientent la réponse, comme « pourquoi mon option est-elle la meilleure ? » - Demandez l’argument le plus solide contre votre idée, du point de vue d’un contradicteur identifié : directeur financier, client, concurrent. - Changez la formulation et reposez la question. Si la réponse s’inverse, vous saurez à quel point elle était fragile. - Décidez des éléments qui vous feraient changer d’avis avant de les chercher. - Si une décision dépend du résultat, mesurez-le. L’impression de gagner du temps est un indicateur peu fiable. #### Éléments à l’appui - Cinq assistants IA ont systématiquement fait preuve de complaisance et les personnes préféraient parfois des réponses complaisantes convaincantes à des réponses correctes. [23] - En avril 2025, un grand fournisseur d’IA est revenu sur une mise à jour devenue excessivement flatteuse, indiquant avoir donné trop de poids aux retours des utilisateurs à court terme. [24] - Début 2025, des développeurs expérimentés se sentaient 20 % plus rapides avec l’IA, mais prenaient 19 % de temps supplémentaire pour les tâches réalisées avec elle. METR a qualifié de peu fiables les résultats de son suivi plus large en 2026. [25][26] - Le profil du NIST consacré à l’IA générative cite le biais d’automatisation et la dépendance excessive parmi les risques de l’interaction entre les personnes et les systèmes d’IA. [8] - Une revue de référence décrit le biais de confirmation comme la tendance à chercher et interpréter les éléments probants en faveur de ce que l’on croit déjà. [27] Page complète : https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/principles/challenge-and-bias-awareness ## Avant de partager ### Principe 7 : Vérification proportionnée aux enjeux **La profondeur des vérifications correspond au coût d’une erreur, et chaque source utilisée est ouverte et confirmée.** Question clé : Quel serait le coût d’une erreur ? Bénéfice : Votre lecteur peut remonter d’un chiffre aux données d’origine ou retrouver le passage qui étaye une affirmation. L’IA écrit avec autant d’aisance quand elle se trompe. Elle peut inventer une référence, mal citer une source, omettre une condition ou transformer « prévu vendredi » en « garanti ». Le NIST appelle la partie inventée [confabulation](https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/glossary#confabulation) : un contenu faux affirmé avec assurance, parfois assorti de références inventées qui le rendent crédible. Les longs rapports rendent ces erreurs plus difficiles à repérer. Elles sont déjà parvenues à des clients et à des tribunaux. Vous ne pouvez pas tout vérifier. Adaptez donc la profondeur du contrôle au coût d’une erreur. #### Niveaux de vérification | Niveau | Pour | Ce que vous faites | | --- | --- | --- | | Lecture rapide | Brouillons internes, idées, notes personnelles | Lisez l’ensemble. Répond-il à votre question ? | | Vérification par sondage | Tout travail partagé avec des collègues | Vérifiez les noms, dates, chiffres et affirmations les plus importants. | | Vérification complète | Tout travail publié, signé, envoyé à un client ou utilisé pour décider | Ouvrez chaque source, refaites les calculs, confirmez les citations et les dates, et sollicitez une seconde personne si les enjeux sont élevés. | #### Vérification des sources Ouvrez la source citée et retrouvez le passage qui étaye l’affirmation. Vérifiez sa date et son applicabilité à votre pays et à votre marché. Une seconde IA peut partager les angles morts de la première : son accord ne remplace donc pas l’ouverture de la source. Les outils spécialisés réduisent les erreurs sans les supprimer. Une étude de Stanford publiée en 2025 a constaté que les principaux outils d’IA de recherche juridique produisaient encore des hallucinations sur 17 % à 33 % des requêtes de test. En septembre 2026, une base publique avait recensé plus de 2 000 décisions de justice concernant du contenu inventé par l’IA, principalement de fausses références. #### Vérification des demandes et des identités Un visage, une voix ou un style d’écriture familier peut convaincre même lorsqu’il est imité avec l’IA. Début 2024, un salarié à Hong Kong a transféré environ 200 millions de dollars de Hong Kong après une visioconférence dont les autres participants, y compris le directeur financier, étaient faux. [Lire l’étude de cas](https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/case-studies/arup-deepfake-video-call-fraud). Considérez toute demande inhabituelle d’argent, d’identifiants ou de données confidentielles comme non vérifiée jusqu’à confirmation par un autre canal, en prenant vous-même contact : rappelez un numéro déjà connu ou rendez-vous au bureau de la personne. Le FBI et l’Institut national espagnol de cybersécurité le recommandent tous deux. #### Pratiques - Adaptez le niveau de vérification aux enjeux : lecture rapide, vérification par sondage ou vérification complète. - Ouvrez la source et retrouvez le passage qui étaye l’affirmation. - Refaites les calculs importants. - Vérifiez la date et le lieu : l’information est-elle à jour et adaptée à votre pays et à votre marché ? - Vérifiez les demandes inhabituelles d’argent, d’identifiants ou de données par un autre canal, en prenant vous-même contact. #### Éléments à l’appui - Le NIST définit la confabulation comme un contenu faux affirmé avec assurance, parfois accompagné de raisonnements ou de références inventés qui le rendent crédible. [8] - Dans une étude de Stanford évaluée par les pairs, les principaux outils d’IA de recherche juridique ont produit des hallucinations sur 17 % à 33 % des 202 requêtes de test. [28] - Au 23 septembre 2026, une base publique recensait 2 077 décisions où une juridiction avait constaté, ou laissé entendre, qu’une partie s’était appuyée sur du contenu inventé par l’IA. [29] - La documentation de Microsoft précise que l’exactitude factuelle des réponses de l’IA générative n’est pas garantie à 100 % et que les utilisateurs doivent faire appel à leur jugement avant de les envoyer à d’autres. [6] - Le FBI conseille de raccrocher et de rappeler un numéro recherché par vos propres moyens. L’INCIBE espagnol recommande de ne jamais autoriser de paiements par téléphone et d’exiger plusieurs approbateurs pour les montants importants. [30][31] Page complète : https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/principles/proportionate-verification ### Principe 8 : Qualité du travail réalisé avec l’IA **Le travail réalisé avec l’IA est adapté à son lecteur avant partage : l’essentiel d’abord, une longueur limitée au nécessaire et le jugement personnel de son auteur.** Question clé : Aurais-je envie de recevoir cela ? Bénéfice : Vos collègues peuvent agir à partir d’un message sans devoir vous demander ce que vous vouliez dire. Avant de transmettre un brouillon, demandez-vous ce que votre lecteur doit faire ensuite. Une personne qui reçoit six pages de compte rendu devra peut-être tout lire pour trouver son échéance. Les chercheurs du Social Media Lab de Stanford et de BetterUp appellent cela le [workslop](https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/glossary#workslop) : du travail généré par l’IA qui semble soigné mais manque de substance pour faire avancer une tâche. Dans leur enquête de 2025 auprès de 1 150 salariés américains, 40 % déclaraient en avoir reçu au cours du mois précédent, chaque cas leur demandant en moyenne presque deux heures de traitement. Commencez par la décision attendue, ajoutez votre avis et supprimez ce dont votre lecteur peut se passer. #### Rédaction adaptée au lecteur Écrivez pour la personne qui vous lira : sa langue, son expertise et ce qu’elle doit faire ensuite. Un assistant peut transformer une politique dense en texte clair, une transcription en notes lisibles ou un graphique en texte alternatif pour les personnes qui ne peuvent pas le voir. Il peut aussi rédiger un résumé pour quelqu’un qui lit votre travail dans une langue seconde. Vérifiez le résultat comme tout brouillon, surtout les noms, les chiffres et les engagements. #### Comptes rendus de réunion par l’IA Vos collègues peuvent prendre un résumé de l’IA comme la trace de ce qui a été convenu. Vérifiez les décisions, les responsables et les échéances à partir des propos tenus. Une date provisoire consignée comme un engagement ferme peut causer plus de problèmes que l’absence de notes. #### Pratiques - Commencez par l’essentiel, puis donnez les détails. - Gardez ce dont votre lecteur a besoin. Le texte est généralement plus court que le premier brouillon de l’IA. - Ajoutez ce que vous seul savez : votre jugement, le contexte et la décision attendue. - Vérifiez les comptes rendus de l’IA à partir des propos réellement tenus avant de les partager. - Précisez les parties encore à vérifier pour que personne ne confonde un brouillon avec une décision. #### Éléments à l’appui - Dans une enquête de 2025 auprès de 1 150 salariés américains à temps plein, 40 % avaient reçu du workslop au cours du mois précédent. Chaque cas demandait en moyenne 1 heure et 56 minutes de traitement. [32] - Dans une évaluation du gouvernement britannique, les participants qui utilisaient un assistant IA ont rédigé de meilleurs résumés de rapports en moins de temps. [22] Page complète : https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/principles/quality-of-ai-assisted-work ### Principe 9 : Transparence sur l’utilisation de l’IA **Les personnes sont informées lorsque l’IA a joué un rôle qu’elles souhaiteraient raisonnablement connaître, et l’IA n’est jamais utilisée pour tromper.** Question clé : Se sentiraient-elles trompées en apprenant comment ce travail a été réalisé ? Bénéfice : Un client qui sait qu’il parle à un assistant IA peut choisir de demander à parler à un conseiller. Un e-mail qu’un outil a aidé à améliorer n’a pas besoin de mention. Informez les personnes quand elles parlent à un assistant IA. Signalez les images et voix synthétiques réalistes. Si l’essentiel d’un rapport présenté comme votre expertise provient d’un outil, expliquez votre contribution. Demandez-vous si les personnes se sentiraient trompées en apprenant comment le travail a été réalisé. Si oui, informez-les. #### Obligations légales Depuis le 2 août 2026, les règles de transparence du règlement européen sur l’IA s’appliquent. Les fournisseurs doivent généralement informer les personnes qu’elles interagissent directement avec une IA, sauf si le contexte le rend évident. Les organisations qui utilisent l’IA pour créer des [hypertrucages](https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/glossary#deepfake) doivent généralement indiquer comment ils ont été réalisés. Un code de bonnes pratiques volontaire de l’UE, jugé adéquat par la Commission en juillet 2026, explique comment les fournisseurs peuvent marquer les contenus générés par l’IA et comment les déployeurs peuvent signaler les hypertrucages. D’autres pays ont leurs propres règles et les contrats de vos clients peuvent prévoir des conditions d’utilisation de l’IA. La page [La place du droit](https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/law) donne les détails. #### Authenticité des affirmations et des représentations L’IA sait très bien inventer une expérience plausible : anecdote, citation, résultat. Votre crédibilité dépend de la véracité de tout ce qui porte votre nom. Utilisez l’IA pour bien raconter vos vraies expériences et ne créez jamais de représentation ou de voix réaliste d’une personne réelle sans son consentement. #### Pratiques - Informez les personnes lorsqu’elles ont affaire à un assistant ou à un agent IA. - Signalez les images, sons et vidéos synthétiques réalistes, surtout s’ils représentent des personnes ou événements réels. - Ne créez jamais de représentation ou de voix réaliste d’une personne réelle sans son consentement. - Suivez les règles de votre organisation et de votre client pour signaler l’aide de l’IA dans les livrables. - Empêchez l’IA d’inventer votre expérience : anecdotes, citations et chiffres. #### Éléments à l’appui - Depuis le 2 août 2026, les règles européennes exigent généralement des fournisseurs qu’ils informent les personnes lorsqu’elles interagissent directement avec une IA, sauf si le contexte le rend évident. Ceux qui utilisent l’IA pour créer des hypertrucages doivent généralement le signaler. [1][20] - Selon le règlement européen sur l’IA, un hypertrucage peut être un enregistrement fabriqué d’une personne réelle ou des images modifiées d’un événement réel qui pourraient être pris pour authentiques. [1] - La Commission a jugé adéquat le code de bonnes pratiques volontaire sur le marquage et le signalement des contenus générés par l’IA pour ces obligations en juillet 2026. [33] Page complète : https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/principles/transparency ### Principe 10 : Responsabilité des résultats obtenus avec l’IA **Les personnes et organisations qui utilisent l’IA répondent des résultats, et les problèmes sont signalés rapidement.** Question clé : Suis-je prêt à y mettre mon nom ? Bénéfice : Si vous signalez une erreur tôt, les destinataires de votre travail peuvent la corriger avant que d’autres ne s’y fient. Vous et votre organisation répondez de ce qui est diffusé sous votre nom, y compris les travaux rédigés ou envoyés par un assistant IA. En 2024, un tribunal canadien a rejeté l’argument d’une compagnie aérienne selon lequel le chatbot de son site était responsable de ses propres réponses : il faisait partie du site de la compagnie, qui répondait de tout son contenu. Si vous trouvez une erreur, informez les personnes concernées pendant que vous pouvez encore les aider à la corriger. Partagez ce qui s’est passé avec les collègues susceptibles de rencontrer le même problème. #### Traitement des erreurs - Arrêtez le travail s’il est encore en cours. - Prévenez la personne responsable et votre référent pour les problèmes d’IA, si vous en avez un. - Conservez le nécessaire pour comprendre les faits : prompt, sources et résultat. - Corrigez le résultat et informez les personnes concernées. - Partagez l’enseignement, y compris les incidents évités de justesse. #### Conservation des traces Quand on vous demande comment vous êtes parvenu à une décision, disposer du prompt, des sources vérifiées et d’une trace de vos modifications aide à répondre. Pour les organisations, les Principes de l’OCDE sur l’IA préconisent la traçabilité des jeux de données, des processus et des décisions. #### Pratiques - Relisez tout ce que vous envoyez, signez ou livrez en imaginant qu’on vous en cite un passage plus tard. - Quand quelque chose tourne mal, signalez-le rapidement, corrigez et informez les personnes concernées. - Signalez aussi les incidents évités de justesse, comme l’agent qui a failli envoyer le mauvais fichier. - Gardez assez de traces de votre travail (prompt, sources, résultat) pour expliquer comment vous avez obtenu le résultat. - Partagez ce qui fonctionne avec vos collègues. #### Éléments à l’appui - Un tribunal canadien a tenu une compagnie aérienne responsable de toutes les informations sur son site, y compris les réponses de son chatbot, et a retenu une déclaration inexacte faite par négligence. [34] - Un tribunal fédéral américain a infligé une amende à des avocats et à leur cabinet pour avoir produit en justice, puis défendu, des décisions inventées par un chatbot IA. [35] - Un ministère australien a indiqué à CFO Dive que Deloitte avait remboursé une partie de ses honoraires pour un rapport contenant des sources inventées et une fausse citation judiciaire. [36][37] - Les Principes de l’OCDE sur l’IA rendent les acteurs de l’IA responsables du bon fonctionnement des systèmes selon leurs rôles. [3] - Le cadre de Singapour pour l’IA agentique maintient la responsabilité de l’organisation qui déploie l’IA et de ses superviseurs pour les actions des agents, y compris autonomes. [2] Page complète : https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/principles/accountability ## Sources 1. Regulation (EU) 2024/1689 (Artificial Intelligence Act). European Union, Official Journal, 13 juin 2024. https://eur-lex.europa.eu/eli/reg/2024/1689/oj 2. 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Data, privacy, and security for Microsoft Copilot. Microsoft, Mis à jour le 18 août 2026. https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365/copilot/microsoft-365-copilot-privacy 7. Secure and governed data foundation for Microsoft Copilot: foundational deployment guidance. Microsoft, 6 mai 2026 ; mis à jour le 18 août 2026. https://learn.microsoft.com/en-us/microsoft-365/copilot/secure-govern-copilot-foundational-deployment-guidance 8. Artificial Intelligence Risk Management Framework: Generative Artificial Intelligence Profile (NIST AI 600-1). US National Institute of Standards and Technology, 26 juillet 2024. https://www.nist.gov/publications/artificial-intelligence-risk-management-framework-generative-artificial-intelligence 9. AI at Work Is Here. Now Comes the Hard Part (2024 Work Trend Index). Microsoft and LinkedIn, 8 mai 2024. https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/ai-at-work-is-here-now-comes-the-hard-part 10. 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