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Principe 10 · Avant de partager · Responsabilité

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.

Contexte

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

  1. Arrêtez le travail s’il est encore en cours.
  2. Prévenez la personne responsable et votre référent pour les problèmes d’IA, si vous en avez un.
  3. Conservez le nécessaire pour comprendre les faits : prompt, sources et résultat.
  4. Corrigez le résultat et informez les personnes concernées.
  5. 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

  1. 01Relisez tout ce que vous envoyez, signez ou livrez en imaginant qu’on vous en cite un passage plus tard.
  2. 02Quand quelque chose tourne mal, signalez-le rapidement, corrigez et informez les personnes concernées.
  3. 03Signalez aussi les incidents évités de justesse, comme l’agent qui a failli envoyer le mauvais fichier.
  4. 04Gardez assez de traces de votre travail (prompt, sources, résultat) pour expliquer comment vous avez obtenu le résultat.
  5. 05Partagez ce qui fonctionne avec vos collègues.

Exemples de prompts

Comparez les deux prompts et repérez l’étape que vous devez accomplir vous-même.

Rédaction

Finalisation d’un rapport client

Avant

Le rapport final envoyé tel quel :

Rédige le rapport client final.

Après

Prépare les sections 2 et 3 à partir de mes notes et des données jointes. Marque chaque phrase qui va au-delà de mes notes avec [CHECK].

Ce qui vous revient

Traitez vous-même chaque [CHECK], puis relisez le rapport complet du début à la fin.

Pourquoi cela fonctionne : Signaler ce qui dépasse vos notes montre précisément où vos vérifications sont nécessaires.

Rédaction

Correction d’une erreur

Avant

Le chiffre erroné corrigé dans votre propre copie du rapport, sans rien dire aux clients.

Après

Prépare un court message aux trois clients qui ont reçu le rapport de la semaine dernière : le chiffre de la page 4 était faux (12 %, et non 21 %), voici la page corrigée et rien d’autre ne change dans le rapport.

Ce qui vous revient

Vérifiez vous-même la correction, envoyez-la aujourd’hui et informez votre équipe pour ajouter cette vérification.

Pourquoi cela fonctionne : Une correction rapide et précise inspire davantage confiance qu’une modification silencieuse.

Décisions et plans

Conservation d’une trace

Avant

Dis-moi quel fournisseur choisir.

Après

Compare ces trois propositions fournisseurs à nos critères joints dans un tableau, en citant la proposition pour chaque note. Liste ensuite les éléments à vérifier avant de décider.

Ce qui vous revient

Vérifiez les points listés, décidez et conservez le tableau avec votre décision et sa raison. Si quelqu’un vous interroge ensuite, vous pourrez montrer comment vous avez choisi.

Pourquoi cela fonctionne : Les extraits des propositions justifient chaque note. La liste des points à vérifier vous aide ensuite à prendre votre propre décision.

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. [Moffatt v. Air Canada]
  • 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. [Mata v. Avianca]
  • 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. [The Register] [CFO Dive]
  • Les Principes de l’OCDE sur l’IA rendent les acteurs de l’IA responsables du bon fonctionnement des systèmes selon leurs rôles. [OCDE]
  • 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. [IMDA]

Études de cas et scénarios

Pratique d’équipe

Désignez un référent pour les problèmes d’IA, attribuez un responsable à chaque agent partagé et facilitez le signalement sans reproche des incidents évités de justesse.

Outil d’équipeCharte d’équipe pour l’IA

Sources

Ces sources étayent les faits présentés sur cette page. Pour chacune, nous précisons ce qu’elle établit et les questions qu’elle laisse ouvertes. Les recommandations sont les nôtres. Voir toutes nos sources.

  1. Moffatt v. Air Canada, 2024 BCCRT 149 Civil Resolution Tribunal of British Columbia · 14 février 2024 · Décision d’un tribunal Le tribunal a rejeté l’argument selon lequel le chatbot répondait de ses propres propos. Il a tenu la compagnie responsable de toutes les informations de son site, retenu une déclaration inexacte faite par négligence et accordé 812,02 dollars canadiens au plaignant. Limites : Cette décision porte sur un litige de faible montant dans une province canadienne. Aucun élément n’a été fourni sur le fonctionnement du chatbot.
  2. Mata v. Avianca, Inc.: opinion and order on sanctions US District Court, Southern District of New York · 22 juin 2023 · Décision de justice A retenu la mauvaise foi d’avocats qui avaient déposé, puis défendu, des décisions de justice inventées par un chatbot IA. Leur a infligé, ainsi qu’à leur cabinet, une sanction de 5 000 dollars américains et ordonné d’écrire à leur client et aux juges faussement nommés. Limites : Une seule affaire. Les enseignements portent davantage sur les obligations professionnelles que sur la technologie.
  3. Deloitte refunds Aussie gov after AI fabrications slip into $440K welfare report The Register · 6 octobre 2025 · Article de presse Fait état des références inventées et de la fausse citation judiciaire dans le rapport rédigé pour le ministère de l’Emploi et des Relations au travail. La version corrigée signale l’usage de l’IA. Selon le journal, Deloitte a accepté de rembourser le dernier versement de ses honoraires. Limites : Article de presse.
  4. Deloitte refunds over $60K for report with AI errors, Australian government says CFO Dive · 21 octobre 2025 · Article de presse Rapporte la déclaration du ministère selon laquelle le remboursement dépassait 97 000 dollars australiens. Limites : Article de presse rapportant une déclaration gouvernementale.
  5. Recommendation of the Council on Artificial Intelligence (OECD AI Principles) OECD · Adoptés le 22 mai 2019 ; révisés le 3 mai 2024 · Principes intergouvernementaux Préconise des garanties comme la capacité d’action et de supervision humaines (principe 1.2), la responsabilité assortie de la traçabilité des jeux de données, processus et décisions (1.5), et des systèmes dont les décisions peuvent être écartées, qui peuvent être réparés ou arrêtés en toute sécurité (1.4). Limites : Sans force juridique contraignante.
  6. Model AI Governance Framework for Agentic AI Infocomm Media Development Authority, Singapore · Version 1.5 du 20 mai 2026 (première publication le 22 janvier 2026) · Cadre volontaire Les organisations et les personnes chargées de la supervision répondent des actions des agents. Le cadre préconise une approbation humaine aux étapes importantes, par exemple avant une suppression de données, un envoi de messages ou un paiement. Lorsque c’est possible, le système doit imposer cette approbation. Des examens très rapides ou de très rares interventions pour annuler une décision peuvent signaler des validations par habitude. Limites : Recommandations volontaires, pas une loi. Les études de cas ont été fournies par les entreprises elles-mêmes.

Citer cette page

Founderz (2026). Principe 10 : Responsabilité des résultats obtenus avec l’IA. Le Référentiel RUAI, édition 2026. Développé par Founderz en collaboration avec Microsoft. https://responsibleai.founderz.com/fr/toolkit/principles/accountability

Sous licence CC BY 4.0: partage et adaptation avec attribution.