Standards d'exécution IA
Les règles et attentes pour déléguer le travail à l'IA dans l'ensemble de l'organisation.
Politique des attentes organisationnelles
Le principe opératoire derrière ces standards est la règle de traduction universelle : remplacer « l'humain produit l'artefact » par « l'humain définit la spécification → le système produit l'artefact. »
1. Principe fondamental
L'IA est traitée comme un travailleur autonome, pas comme un agent conversationnel.
Tout travail assigné à l'IA doit être exécutable sans supervision en temps réel.
2. Couches de travail obligatoires
Chaque flux de travail IA doit définir les quatre couches.
Couche 1 : Rédaction de prompts (compétence de base)
Les employés doivent :
- écrire des instructions claires ;
- spécifier le format ;
- inclure des exemples quand c'est utile ;
- résoudre l'ambiguïté en amont.
Requis minimum : le résultat IA ne devrait nécessiter ≤20% de correction.
Couche 2 : Ingénierie de contexte
Chaque équipe doit maintenir un fichier de contexte structuré contenant :
- les objectifs ;
- les contraintes ;
- la terminologie ;
- les standards de qualité ;
- les documents pertinents ;
- les règles d'accès aux outils.
Exigence : les tâches IA doivent charger ce contexte avant l'exécution.
Couche 3 : Ingénierie d'intention
Chaque flux de travail doit définir :
- la hiérarchie des objectifs ;
- les règles d'arbitrage ;
- les conditions d'escalade ;
- ce que l'IA peut décider vs ce qu'elle doit escalader.
Aucun agent ne peut s'exécuter sans intention définie.
Couche 4 : Ingénierie de spécification (standard le plus élevé)
Toutes les tâches non triviales doivent avoir une spécification écrite.
Composantes requises de la spécification :
- énoncé du problème ;
- portée ;
- entrées ;
- contraintes ;
- critères d'acceptation ;
- conditions d'échec ;
- tests de réussite ;
- définition de complétion.
Règle : si le succès ne peut pas être vérifié objectivement, la tâche n'est pas prête pour la spécification.
3. Composantes de compétence (compétences à développer)
L'ingénierie de spécification repose sur cinq composantes. Chacune est une compétence distincte à pratiquer. Pour des exemples, gabarits et spécifications complètes par rôle, consultez le guide d'ingénierie de spécification.
Composante 1 : Énoncés de problème autonomes
Formulez le problème avec suffisamment de contexte pour que la tâche soit résoluble sans que l'agent ait besoin de chercher plus d'information. Exposez les hypothèses cachées. Articulez les contraintes que vous laissez normalement implicites.
Exercice d'entraînement : prenez une demande que vous feriez normalement de manière conversationnelle et réécrivez-la comme si le destinataire n'avait jamais vu votre projet, ne connaissait pas votre terminologie, et n'avait accès à rien au-delà de ce que vous incluez.
Composante 2 : Critères d'acceptation
Définissez à quoi ressemble « terminé » de sorte qu'un observateur indépendant puisse vérifier le résultat sans poser de questions. Si vous ne pouvez pas écrire trois phrases qui vérifient la complétion, vous ne comprenez pas la tâche assez bien pour la déléguer.
Composante 3 : Architecture des contraintes
Définissez quatre catégories pour chaque tâche :
- Doit – exigences non négociables ;
- Ne doit pas – actions ou résultats interdits ;
- Préfère – orientation quand plusieurs approches valides existent ;
- Escalade – conditions où l'agent doit s'arrêter et demander.
Composante 4 : Décomposition
Découpez les tâches en composantes qui peuvent être exécutées indépendamment, testées indépendamment, et intégrées de manière prévisible. Granularité cible : sous-tâches de ≤2 heures avec des frontières entrée/sortie claires, chacune vérifiable de manière autonome.
Composante 5 : Conception d'évaluation
Pour chaque tâche IA récurrente, construisez 3 à 5 cas de test avec des résultats connus et validés. Exécutez-les après les mises à jour de modèles pour détecter les régressions. Les résultats sont jugés par les métriques, pas par l'apparence.
Une spécification valide doit passer les cinq critères : autonome, testable, contrainte, décomposable, évaluable.
4. Liste de vérification de préparation à la délégation
Avant d'assigner du travail à l'IA, les employés doivent confirmer :
- Je comprends la tâche complètement ;
- Je peux définir le succès objectivement ;
- Je peux lister les cas d'échec ;
- Je peux décrire les contraintes ;
- Je peux vérifier les résultats sans interprétation.
Si une réponse = non → ne pas déléguer encore.
5. Modèle de responsabilité en cas d'échec
L'échec est attribué par couche :
| Type d'échec | Cause racine |
|---|---|
| Mauvais résultat | Problème de prompt |
| Résultat non pertinent | Problème de contexte |
| Mauvaise direction | Problème d'intention |
| Résultat incomplet | Problème de spécification |
Les équipes doivent corriger la couche responsable, pas relancer les prompts.
6. Rôles organisationnels
Chaque système IA en production doit avoir :
- un Propriétaire de la spécification ;
- un Propriétaire du contexte ;
- un Propriétaire de l'évaluation.
Une même personne peut occuper plusieurs rôles au départ.
7. Standard de documentation
Tous les documents internes doivent être rédigés comme si un agent allait les exécuter.
Les documents doivent :
- énoncer les hypothèses ;
- définir les termes ;
- spécifier les résultats attendus ;
- inclure les contraintes ;
- éviter le savoir implicite.
8. Règle de synthèse
La pensée claire précède l'exécution IA.
Si vous ne pouvez pas le spécifier, vous ne pouvez pas l'automatiser.
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