Intelligence artificielle — Chapitre 07 — Cours 11/15

Concevoir des grilles de vérification indépendantes

Une intelligence artificielle peut produire un texte convaincant, un tableau bien présenté ou une procédure apparemment complète. Mais comment déterminer si ce résultat est réellement conforme à ce qui était demandé ?

Dans le cours précédent, vous avez appris à demander à l’IA de relire sa propre réponse. Cette méthode est utile, mais elle présente une limite : le modèle peut confirmer ses propres erreurs.

Pour aller plus loin, il faut construire une grille de vérification indépendante.

Cette grille permet de comparer une production à des exigences définies à l’avance, à des données de référence et, lorsque c’est possible, à des résultats objectivement vérifiables.

Idée essentielle

Une grille de vérification indépendante ne demande pas simplement : « La réponse est-elle bonne ? »

Elle demande : « Quelles exigences précises doivent être respectées, comment les contrôler et quelles preuves permettent de conclure ? »

1. Objectifs pédagogiques

À la fin de ce cours, vous serez capable de :

Définir une grille de vérification indépendante.
La distinguer d’une simple autoévaluation.
Transformer des consignes en critères observables.
Définir une méthode de contrôle pour chaque critère.
Choisir des références fiables.
Utiliser des statuts de validation adaptés.
Construire des grilles pour des textes, calculs et procédures.
Différencier critères bloquants et critères secondaires.
Identifier les contrôles pouvant être automatisés.
Interpréter correctement les résultats d’une vérification.

2. Qu’est-ce qu’une grille de vérification indépendante ?

Une grille de vérification est un tableau ou une liste structurée de contrôles permettant d’évaluer une production selon des critères définis.

Elle est dite indépendante lorsque les critères et les références ne dépendent pas uniquement de l’appréciation du modèle qui a produit la réponse.

Par exemple, une réponse contenant un calcul peut être contrôlée à partir :

des données de départ ;
d’une formule de référence ;
d’un résultat recalculé avec un outil adapté ;
d’une règle de comparaison explicite.

La grille ne repose donc pas seulement sur l’affirmation de l’IA selon laquelle son résultat serait correct.

Nuance importante

Une grille écrite par une IA n’est pas automatiquement indépendante.

L’indépendance dépend de l’origine des critères, de la qualité des références et de la méthode de contrôle utilisée.

3. Pourquoi l’indépendance du contrôle est-elle importante ?

Imaginons qu’une IA calcule un taux de variation incorrect.

Vous lui demandez ensuite de vérifier son résultat.

Elle peut recalculer correctement, mais elle peut aussi répéter la même erreur.

Une grille indépendante permet d’imposer une méthode de contrôle connue :

Exemple

Chiffre d’affaires initial : 120 000 €.

Chiffre d’affaires final : 138 000 €.

Formule de référence :

Taux de variation = (valeur finale − valeur initiale) ÷ valeur initiale × 100.

Calcul :

(138 000 − 120 000) ÷ 120 000 × 100 = 15 %.

Si la réponse de l’IA annonce 18 %, la grille permet de constater un écart de 3 points de pourcentage.

Le contrôle repose sur une règle définie et un résultat vérifiable, et non sur une appréciation générale.

4. Différencier autoévaluation et vérification indépendante

Élément	Autoévaluation	Vérification indépendante
Principe	Le modèle examine sa réponse.	La réponse est confrontée à des critères et références externes à sa seule appréciation.
Critères	Parfois définis par le modèle lui-même.	Définis à l’avance ou validés séparément.
Preuves	Peuvent reposer sur les explications du modèle.	Doivent être reliées à des observations ou références contrôlables.
Limites	Risque de reproduire une erreur initiale.	Risque lié à une grille incomplète ou à une mauvaise référence.
Utilisation	Amélioration et relecture.	Contrôle structuré et validation selon un périmètre défini.

Les deux approches sont complémentaires, mais ne remplissent pas exactement la même fonction.

5. Les cinq éléments fondamentaux d’une grille

Une grille exploitable doit répondre à cinq questions.

Élément	Question	Exemple
Critère	Que doit-on vérifier ?	Le texte contient une conclusion.
Référence	Sur quelle exigence s’appuie le contrôle ?	La consigne initiale impose une conclusion.
Méthode	Comment effectuer le contrôle ?	Examiner la dernière partie du document.
Résultat	Qu’a-t-on observé ?	La conclusion est absente.
Décision	Quelle suite donner ?	Ajouter une conclusion adaptée.

Sans méthode de contrôle, un critère reste souvent trop vague.

6. Première étape : identifier le résultat attendu

Avant de construire une grille, il faut comprendre précisément ce que la production doit accomplir.

Une même réponse peut être satisfaisante dans un contexte et insuffisante dans un autre.

Exemple : expliquer une notion informatique

Objectif A : expliquer ce qu’est une adresse IP à un débutant.

Objectif B : expliquer le fonctionnement de l’adressage IPv4 à un technicien réseau.

Les deux productions ne nécessitent pas les mêmes critères de profondeur technique.

Avant de construire la grille, identifie : 1. L’objectif de la production. 2. Le public destinataire. 3. Le format attendu. 4. Les informations obligatoires. 5. Les contraintes particulières. 6. Les conséquences possibles d’une erreur. Ne commence pas l’évaluation avant d’avoir défini ces éléments.

7. Deuxième étape : transformer les consignes en critères

Une consigne peut contenir plusieurs exigences.

Il faut les séparer pour éviter qu’un contrôle global masque un défaut particulier.

Consigne initiale

« Rédige un courriel professionnel de moins de 150 mots, confirmant la réception d’une demande, sans promettre de délai et en demandant une pièce justificative. »

Critères obtenus

Le texte est un courriel.
Le ton est professionnel.
Le texte ne dépasse pas 150 mots.
La réception est confirmée.
Aucun délai de réponse n’est promis.
Une pièce justificative est demandée.

Chaque critère pourra être contrôlé séparément.

8. Troisième étape : rendre les critères observables

Un critère observable permet de constater un résultat à partir d’éléments identifiables.

Critère vague

« Le courrier doit être excellent. »

La notion d’excellence n’est pas définie.

Critère observable

« Le courrier doit confirmer la réception, demander le document manquant et ne contenir aucune date de réponse garantie. »

Ces exigences peuvent être examinées directement.

Certains critères qualitatifs restent nécessaires, mais ils doivent être accompagnés d’indicateurs concrets.

Exemple : clarté

Au lieu de demander simplement « Le texte est-il clair ? », on peut vérifier :

les termes techniques sont-ils définis ?
les phrases ambiguës sont-elles identifiées ?
les étapes suivent-elles un ordre logique ?
les exemples correspondent-ils aux explications ?

9. Quatrième étape : choisir la méthode de contrôle

Chaque critère doit être associé à une méthode adaptée.

Critère	Méthode adaptée
Nombre maximal de mots	Comptage selon une règle définie.
Présence d’une section	Examen de la structure du document.
Exactitude d’un calcul	Recalcul à partir des données de référence.
Validité d’une référence juridique	Consultation du texte officiel applicable.
Fonctionnement d’un programme	Exécution de tests adaptés.
Qualité pédagogique	Examen selon des indicateurs explicites, avec jugement humain lorsque nécessaire.

Une même méthode ne convient pas à tous les critères.

10. Cinquième étape : définir les statuts de contrôle

Une grille ne doit pas réduire toutes les situations à « correct » ou « incorrect ».

Certains éléments peuvent être partiellement conformes ou impossibles à vérifier.

Statut	Signification
Conforme	Le critère est satisfait selon la méthode prévue.
Non conforme	Un écart est établi.
Partiellement conforme	Une partie seulement de l’exigence est satisfaite.
Non vérifiable	Les éléments disponibles ne permettent pas de conclure.
Non applicable	Le critère ne concerne pas la production examinée.

Ne pas confondre

« Non vérifiable » ne signifie pas « non conforme ».

Une information peut être correcte sans que les éléments disponibles permettent de le démontrer.

11. Construire une grille simple

Voici une structure de base utilisable dans un tableau ou un document.

Critère	Référence	Contrôle	Statut	Action
Présence d’un titre	Consigne initiale	Inspection du document	Conforme	Aucune
Limite de 200 mots	Consigne initiale	Comptage des mots	Non conforme	Raccourcir
Exactitude des chiffres	Tableau source	Recalcul	Non vérifiable	Obtenir les données manquantes

La grille permet de comprendre pourquoi un élément est validé ou rejeté.

12. Ajouter une colonne de preuve

Pour les documents importants, il est préférable de conserver la preuve ou l’observation ayant conduit au résultat.

Critère	Observation	Preuve	Statut
Présence d’une date	Date indiquée	« 15 novembre 2026 »	Conforme
Présence d’un montant TTC	Montant absent	Aucun montant TTC identifié dans le document	Non conforme

Une preuve peut prendre plusieurs formes : passage cité, résultat de calcul, capture de test, référence documentaire ou observation mesurable.

13. Distinguer critères bloquants et critères secondaires

Tous les défauts n’ont pas les mêmes conséquences.

Un critère bloquant correspond à une exigence dont le non-respect empêche la validation de la production.

Un critère secondaire concerne un élément améliorable sans rendre nécessairement le résultat inutilisable.

Exemple : devis commercial

Critères potentiellement bloquants selon le contexte :

identification correcte du client ;
montants exacts ;
prestations conformes à la demande ;
mentions obligatoires applicables.

Critères secondaires :

formulation plus fluide ;
présentation plus aérée ;
choix d’un titre plus explicite.

La classification doit être adaptée à l’usage réel. Un élément considéré comme secondaire dans un brouillon peut devenir bloquant dans un document soumis à des obligations particulières.

14. Construire une grille avec des niveaux de priorité

Une grille peut distinguer trois niveaux.

Priorité	Signification	Exemple
Critique	Risque important ou résultat inutilisable	Montant facturé incorrect
Majeure	Exigence importante non satisfaite	Section obligatoire absente
Mineure	Amélioration souhaitable	Répétition rédactionnelle

Cette classification aide à organiser les corrections.

Elle doit cependant être définie avant le contrôle, ou selon une procédure de classement explicite, pour éviter de minimiser un problème après sa découverte.

15. Les critères objectifs et les critères qualitatifs

Certains critères permettent une décision relativement objective.

D’autres nécessitent une appréciation.

Type	Exemple	Limite
Objectif	Le document contient cinq sections.	Il faut définir ce qui compte comme section.
Objectif	Le total du tableau est égal à 12 500 €.	Les données sources doivent être fiables.
Qualitatif	Le texte est compréhensible par un débutant.	L’appréciation peut varier selon le lecteur.
Qualitatif	La conclusion est convaincante.	La notion doit être précisée.

Une bonne grille associe, lorsque cela est possible, les critères qualitatifs à des observations concrètes.

16. Éviter les critères trop larges

Un critère regroupant plusieurs exigences devient difficile à évaluer.

Critère trop large

« Le document est clair, exact, complet et professionnel. »

Un seul statut ne permet pas d’identifier le défaut.

Critères séparés

Les notions techniques sont définies.
Les calculs sont exacts.
Les sections obligatoires sont présentes.
Le ton respecte le public visé.

Un critère doit idéalement porter sur une exigence identifiable.

17. Définir des références fiables

Une grille ne peut être plus fiable que les références sur lesquelles elle repose.

Les références possibles comprennent :

la demande initiale validée ;
un cahier des charges ;
une documentation officielle ;
des données chiffrées vérifiées ;
une norme applicable ;
une procédure interne validée ;
des résultats attendus définis avant le test.

Point de vigilance

Si la référence est fausse ou périmée, une grille peut valider une réponse incorrecte.

La qualité des sources doit donc être contrôlée séparément.

18. Gérer les versions des références

Les exigences et documents de référence peuvent évoluer.

Une grille conçue pour une ancienne version d’un logiciel ou d’une réglementation peut devenir inadaptée.

Il est utile de conserver :

le titre de la référence ;
sa version ;
sa date ;
son organisme ou auteur ;
la date du contrôle ;
le périmètre d’application.

Exemple de référence :

Document : procédure interne de sauvegarde Version : 2.1 Date de validation : 15/09/2026 Périmètre : postes Windows de l’entreprise Contrôle effectué le : 24/10/2026

Ces informations rendent le contrôle plus traçable.

19. Grille de vérification d’un courrier professionnel

Supposons qu’une entreprise souhaite vérifier un courriel de confirmation.

Critère	Référence	Méthode	Priorité
Destinataire correctement identifié	Dossier client	Comparer les coordonnées	Critique
Objet du message explicite	Consigne	Examiner l’objet	Majeure
Réception confirmée	Consigne	Rechercher la confirmation	Majeure
Aucun délai non autorisé	Consigne	Rechercher les engagements	Critique
Ton professionnel	Charte rédactionnelle	Relecture qualitative	Mineure

Cette grille peut être utilisée pour contrôler plusieurs courriels de même nature.

20. Grille de vérification d’un article pédagogique

Pour un cours destiné à des débutants, les critères peuvent porter sur la progression et l’exactitude des notions.

Critère	Contrôle	Résultat attendu
Objectifs annoncés	Examiner l’introduction	Objectifs explicites
Définitions	Identifier les notions nouvelles	Chaque notion essentielle est expliquée
Progression	Examiner l’ordre des sections	Du simple au complexe
Exemples	Comparer exemples et explications	Illustrations pertinentes
Exercices	Comparer exercices et objectifs	Compétences enseignées évaluées
Corrections	Vérifier chaque solution	Réponse justifiée
Exactitude	Confronter aux références	Informations confirmées dans le périmètre vérifié

Un cours peut être bien présenté et pourtant insuffisant sur le fond. La grille doit donc examiner les deux dimensions.

21. Grille de vérification d’un calcul comptable

Les calculs se prêtent particulièrement bien à des contrôles structurés.

Données

Prix de vente unitaire : 80 € HT.

Quantité vendue : 125 unités.

Coût variable unitaire : 48 €.

Charges fixes : 2 500 €.

Résultats de référence

Chiffre d’affaires = 80 × 125 = 10 000 €.

Coûts variables = 48 × 125 = 6 000 €.

Marge sur coûts variables = 10 000 − 6 000 = 4 000 €.

Résultat = 4 000 − 2 500 = 1 500 €.

Critère	Référence	Résultat attendu
Chiffre d’affaires	80 × 125	10 000 €
Coûts variables	48 × 125	6 000 €
Marge sur coûts variables	10 000 − 6 000	4 000 €
Résultat	4 000 − 2 500	1 500 €

Les résultats attendus doivent être calculés indépendamment de la réponse à contrôler.

22. Grille de vérification d’une procédure informatique

Une procédure informatique peut être examinée selon plusieurs dimensions.

Critère	Contrôle	Importance
Prérequis identifiés	Comparer à la documentation	Majeure
Droits nécessaires précisés	Examiner les étapes	Majeure
Risques signalés	Analyser les actions sensibles	Critique
Sauvegarde prévue si nécessaire	Contrôler les précautions	Critique
Ordre des étapes cohérent	Examiner les dépendances	Majeure
Résultat final vérifiable	Identifier un test de validation	Majeure

Une grille documentaire ne démontre pas qu’une procédure fonctionne réellement. Pour cela, des tests adaptés à l’environnement concerné sont nécessaires.

23. Grille de vérification d’une réponse JSON

Lorsqu’une IA doit produire un résultat structuré en JSON, certains contrôles peuvent être automatisés.

Format attendu

{ « produit »: « Clavier », « prix_ht »: 40, « quantite »: 3 }

La grille peut vérifier :

que le JSON est syntaxiquement valide ;
que les trois clés obligatoires existent ;
que le prix est numérique ;
que la quantité est un entier ;
qu’aucune information obligatoire ne manque.

Un JSON syntaxiquement valide peut contenir des valeurs fausses. La validation de structure ne remplace pas le contrôle des données.

24. Distinguer validation syntaxique et validation métier

La validation syntaxique vérifie que les données respectent une forme attendue.

La validation métier vérifie qu’elles respectent les règles propres à l’activité.

Exemple

{ « quantite »: -5, « prix_unitaire »: 30 }

Ce JSON est syntaxiquement valide.

Mais si le champ représente une quantité commandée devant être strictement positive, la valeur −5 ne respecte pas la règle métier.

Contrôle	Question
Syntaxique	Le JSON peut-il être correctement interprété ?
Structurel	Les champs attendus sont-ils présents et du bon type ?
Métier	Les valeurs respectent-elles les règles de l’activité ?

25. Peut-on automatiser une grille de vérification ?

Oui, certains contrôles peuvent être réalisés automatiquement.

Par exemple :

compter les caractères ;
vérifier la présence d’un champ ;
contrôler un format de date ;
recalculer un total ;
valider une structure JSON ;
tester une fonction informatique.

D’autres contrôles restent plus difficiles à automatiser de manière fiable.

Exemples :

évaluer la pertinence d’un argument ;
juger l’adaptation d’un texte à son public ;
déterminer si une conclusion est suffisamment nuancée ;
évaluer la qualité pédagogique d’un exemple.

Une grille peut donc combiner contrôles automatiques et validation humaine.

26. Comprendre les tests automatisés

Un test automatisé compare un résultat obtenu à un résultat attendu ou à une propriété définie.

Exemple simple

Une fonction informatique doit calculer le total d’une commande.

Données :

Prix unitaire : 25 €.

Quantité : 4.

Résultat attendu : 100 €.

Si la fonction renvoie 125 €, le test échoue.

Le test ne demande pas à la fonction si elle pense avoir raison : il compare directement sa sortie à une référence.

C’est un principe fondamental de la vérification indépendante.

27. Construire des jeux de tests

Un jeu de tests est un ensemble de situations utilisées pour examiner le comportement d’un système.

Tester un seul exemple ne suffit généralement pas à établir qu’une solution fonctionne dans tous les cas.

Cas	Entrée	Résultat attendu
Cas courant	25 € × 4	100 €
Quantité minimale	25 € × 1	25 €
Quantité nulle autorisée	25 € × 0	0 €
Entrée invalide	Quantité négative interdite	Erreur de validation

Le résultat attendu doit être défini à partir des règles métier, et non inventé après avoir observé la sortie du système.

28. Tester les cas limites

Un cas limite correspond à une situation située près des frontières d’une règle.

Exemple : longueur d’un texte

Une application accepte un message de 200 caractères maximum.

Jeu de tests :

199 caractères : accepté ;
200 caractères : accepté ;
201 caractères : refusé.

Les cas limites permettent de repérer des erreurs qui ne se manifestent pas dans les situations ordinaires.

29. Prévoir les données manquantes

Une grille doit définir ce qui se passe lorsqu’une information nécessaire n’est pas disponible.

Exemple

Une IA doit calculer un montant TTC.

Le montant HT est fourni, mais le taux de TVA applicable n’est pas établi.

La grille ne doit pas valider un taux choisi arbitrairement.

Critère : exactitude du montant TTC. Données nécessaires : – montant HT ; – taux applicable. Si le taux n’est pas disponible : Statut = non vérifiable. Action : Obtenir le taux applicable avant validation.

30. Éviter les grilles inutilement complexes

Une grille trop longue peut devenir difficile à utiliser.

Elle risque de multiplier des critères redondants ou sans lien avec l’objectif.

Une bonne grille doit être :

proportionnée au risque ;
centrée sur les exigences importantes ;
compréhensible ;
facile à appliquer ;
suffisamment précise pour être reproductible.

Bonne pratique

Commencez par les critères essentiels. Ajoutez des contrôles uniquement lorsqu’ils répondent à un risque ou à une exigence identifiable.

31. Construire une grille avant de générer la réponse

Il est souvent préférable de définir les critères avant la production.

Cette méthode évite d’adapter les exigences après avoir vu le résultat.

Avant de rédiger la réponse : 1. Analyse la demande. 2. Propose une liste de critères de validation. 3. Sépare les critères objectifs et qualitatifs. 4. Identifie les références nécessaires. 5. Signale les critères impossibles à vérifier avec les informations disponibles. Attends la validation de la grille avant de produire le document.

La validation humaine des critères renforce leur indépendance par rapport à la réponse qui sera ensuite produite.

32. Faire appliquer une grille par une IA

Une IA peut aider à appliquer une grille préalablement définie.

Mais cela ne signifie pas que tous les contrôles deviennent indépendants.

Tu dois contrôler la production à partir de la grille fournie. Pour chaque critère : 1. Utilise uniquement la référence indiquée. 2. Applique la méthode de contrôle prévue. 3. Présente l’observation. 4. Indique le statut. 5. Signale les informations manquantes. Ne modifie pas les critères. Ne transforme pas un point non vérifiable en point conforme. N’affirme pas avoir effectué un test ou consulté une source si ce n’est pas le cas.

Pour les critères nécessitant un calcul, un test ou une source extérieure, il reste préférable d’utiliser l’outil ou la référence appropriée.

33. Faire contrôler la grille elle-même

Une grille peut être incomplète, contradictoire ou mal conçue.

Avant de l’utiliser, il faut vérifier :

que chaque exigence importante possède un critère ;
que les critères ne se contredisent pas ;
que les méthodes sont applicables ;
que les références existent ;
que les priorités sont cohérentes ;
que les statuts sont définis.

Examine cette grille de vérification. Recherche : – les exigences non couvertes ; – les critères redondants ; – les critères impossibles à observer ; – les références manquantes ; – les contradictions ; – les méthodes de contrôle insuffisantes. Ne modifie pas silencieusement la grille. Présente les améliorations proposées pour validation.

34. Comprendre la couverture d’une grille

La couverture désigne la part des exigences prises en compte par les contrôles.

Exemple

Une demande comporte huit exigences distinctes.

La grille en couvre six.

Taux de couverture des exigences :

6 ÷ 8 × 100 = 75 %.

Ce taux indique seulement que 75 % des exigences identifiées sont couvertes.

Il ne signifie pas que la production est correcte à 75 %, ni que les contrôles sont fiables à 75 %.

35. Pourquoi un score global peut être trompeur

Une grille peut produire un score global, mais celui-ci doit être interprété avec prudence.

Exemple

Un devis satisfait neuf critères sur dix.

Le critère non satisfait concerne l’exactitude du montant total.

Un score de 90 % pourrait sembler satisfaisant, alors que le document ne doit pas être validé.

Règle essentielle

Un critère critique non respecté peut bloquer la validation, même si tous les autres critères sont satisfaits.

36. Définir une règle de décision

Une grille complète doit préciser comment interpréter les résultats.

Règle de validation : – Aucun critère critique ne doit être non conforme. – Aucun critère critique ne doit rester non vérifiable. – Les critères majeurs non conformes doivent être corrigés. – Les critères mineurs peuvent donner lieu à des améliorations. – La décision finale doit mentionner les limites du contrôle. Décisions possibles : – Validé dans le périmètre contrôlé. – À corriger. – En attente de vérification. – Rejeté.

Cette règle est un exemple de méthode interne, à adapter au contexte et au niveau de risque.

37. Conserver la traçabilité des contrôles

La traçabilité permet de comprendre comment une décision a été prise.

Pour un contrôle important, conservez :

la version de la production ;
la version de la grille ;
les références utilisées ;
la date du contrôle ;
les résultats observés ;
les anomalies ;
les corrections ;
la décision finale.

Cette pratique facilite les vérifications ultérieures et les corrections.

38. Réutiliser une grille sans la figer

Une grille réutilisable permet de contrôler plusieurs productions comparables.

Par exemple :

des courriels de confirmation ;
des fiches produits ;
des rapports mensuels ;
des procédures de support informatique ;
des exercices pédagogiques.

Mais elle doit évoluer lorsque les exigences changent.

Une grille réutilisable n’est donc pas une grille immuable.

39. Modèle de grille universelle

Voici une structure générique à adapter.

IDENTIFICATION Production : Version : Date : Objectif : Public : Responsable du contrôle : RÉFÉRENCES Consigne initiale : Documents de référence : Versions : Périmètre : GRILLE Pour chaque critère : – Identifiant ; – Exigence ; – Référence ; – Méthode de contrôle ; – Résultat attendu ; – Priorité ; – Observation ; – Preuve ; – Statut ; – Action corrective. STATUTS – Conforme ; – Non conforme ; – Partiellement conforme ; – Non vérifiable ; – Non applicable. DÉCISION – Validé dans le périmètre contrôlé ; – À corriger ; – En attente de vérification ; – Rejeté. LIMITES Indiquer les éléments non contrôlés. VALIDATION Date : Responsable : Décision :

40. Prompt maître pour construire une grille

RÔLE Tu es chargé de préparer une grille de vérification structurée. OBJECTIF Construire une grille permettant de contrôler une production sans dépendre uniquement de l’autoévaluation du modèle. CONTEXTE [DESCRIPTION_DE_LA_TÂCHE] DEMANDE INITIALE [COLLER_LA_DEMANDE] RÉFÉRENCES DISPONIBLES [LISTE_DES_DOCUMENTS_ET_DONNÉES] MÉTHODE 1. Identifie toutes les exigences. 2. Transforme chaque exigence en critère observable. 3. Sépare les critères objectifs et qualitatifs. 4. Associe une référence à chaque critère. 5. Définis une méthode de contrôle. 6. Définis un résultat attendu lorsque c’est possible. 7. Classe les critères selon leur importance. 8. Prévois les cas non vérifiables. 9. Définis les règles de décision. 10. Identifie les contrôles nécessitant un outil ou une validation humaine. FORMAT Présente un tableau contenant : – ID ; – critère ; – référence ; – méthode ; – résultat attendu ; – priorité ; – statut à renseigner. CONTRAINTES – N’invente pas de référence. – Ne suppose pas qu’un test a été réalisé. – Ne considère pas un critère subjectif comme objectivement mesuré. – Signale les exigences ambiguës. – Ne valide pas une production à cette étape. RÉSULTAT ATTENDU Une grille prête à être examinée et validée avant utilisation.

41. Exemple complet : vérifier un rapport d’activité

Situation professionnelle

Une entreprise demande à une IA de rédiger une analyse mensuelle à partir de données commerciales.

Données de référence

Indicateur	Septembre	Octobre
Commandes	200	220
Chiffre d’affaires	50 000 €	55 000 €
Réclamations	12	18

Demande initiale

Le rapport doit :

présenter les variations en euros ou en unités ;
calculer les variations en pourcentage ;
identifier les évolutions positives et négatives ;
rester neutre sur les causes ;
proposer deux points à examiner.

Réponse fictive de l’IA

« Les commandes augmentent de 20 unités, soit 20 %. Le chiffre d’affaires progresse de 5 000 €, soit 10 %. Les réclamations diminuent de 6 unités, ce qui montre une amélioration de la satisfaction client. L’entreprise connaît donc une progression générale de ses résultats. »

Étape 1 — Construire les résultats attendus

Commandes :

220 − 200 = +20 commandes.

(20 ÷ 200) × 100 = +10 %.

Chiffre d’affaires :

55 000 − 50 000 = +5 000 €.

(5 000 ÷ 50 000) × 100 = +10 %.

Réclamations :

18 − 12 = +6 réclamations.

(6 ÷ 12) × 100 = +50 %.

Étape 2 — Appliquer la grille

Critère	Résultat attendu	Constat	Statut
Variation commandes	+20 ; +10 %	+20 ; +20 %	Non conforme
Variation CA	+5 000 € ; +10 %	Correct	Conforme
Variation réclamations	+6 ; +50 %	−6 annoncé	Non conforme
Neutralité	Aucune cause supposée	Conclusion injustifiée sur la satisfaction	Non conforme
Deux points à examiner	Deux propositions	Absentes	Non conforme

Étape 3 — Identifier les problèmes

La grille met en évidence quatre défauts :

le pourcentage des commandes est incorrect ;
le sens de variation des réclamations est inversé ;
la conclusion sur la satisfaction client n’est pas justifiée ;
les deux points à examiner sont absents.

Étape 4 — Corriger la réponse

Entre septembre et octobre, le nombre de commandes passe de 200 à 220, soit une hausse de 20 commandes (+10 %).

Le chiffre d’affaires progresse de 50 000 € à 55 000 €, soit une augmentation de 5 000 € (+10 %).

En parallèle, le nombre de réclamations passe de 12 à 18, soit une augmentation de 6 réclamations (+50 %).

Les résultats montrent une progression de l’activité commerciale accompagnée d’une hausse du nombre de réclamations.

Deux points méritent un examen complémentaire :

La nature et les causes des réclamations supplémentaires.
L’évolution du taux de réclamation rapporté au nombre de commandes.

Étape 5 — Vérifier le taux de réclamation

Pour approfondir l’analyse, on peut calculer le rapport entre les réclamations et les commandes, sous réserve que les deux indicateurs soient définis sur un périmètre comparable.

Septembre : 12 ÷ 200 × 100 = 6 %.

Octobre : 18 ÷ 220 × 100 ≈ 8,18 %.

Le taux augmente donc d’environ 2,18 points de pourcentage.

Ce constat ne permet pas, à lui seul, d’identifier les causes de cette évolution.

Ce que démontre l’exemple

Une grille indépendante permet de détecter des erreurs numériques, des interprétations injustifiées et des exigences oubliées.

Elle rend les corrections plus précises et permet de justifier la décision finale.

42. Exercice 1 — Transformer des consignes en critères

Application

Un utilisateur demande :

Rédige une fiche produit destinée à des particuliers. Elle doit : – comporter un titre ; – présenter trois caractéristiques ; – contenir moins de 180 mots ; – éviter toute promesse de résultat garanti ; – utiliser un vocabulaire simple.

Travail demandé :

Identifiez les exigences distinctes.
Transformez-les en critères de vérification.
Proposez une méthode de contrôle pour chaque critère.
Indiquez quels critères nécessitent une appréciation qualitative.

Afficher la correction détaillée

Grille proposée

Critère	Méthode	Nature
Présence d’un titre	Examiner la structure	Objectif
Trois caractéristiques présentées	Identifier et compter les caractéristiques distinctes	Objectif avec contrôle du sens
Moins de 180 mots	Compter les mots selon une convention définie	Objectif
Absence de promesse garantie	Rechercher les engagements absolus	Contrôle rédactionnel
Vocabulaire simple	Identifier les termes techniques non expliqués	Qualitatif

La limite « moins de 180 mots » signifie ici au maximum 179 mots, selon la méthode de comptage retenue.

Le vocabulaire simple reste un critère qualitatif, mais la présence de termes techniques non expliqués constitue un indicateur observable.

43. Exercice 2 — Construire une grille de calcul

Application

Une entreprise vend 75 articles à 32 € HT l’unité.

Une IA annonce :

« Le chiffre d’affaires est de 2 250 € HT. »

Travail demandé :

Définissez le critère à vérifier.
Identifiez les données de référence.
Décrivez la méthode de contrôle.
Calculez le résultat attendu.
Attribuez un statut.

Afficher la correction détaillée

Critère

Exactitude du chiffre d’affaires HT.

Données de référence

Quantité : 75.

Prix unitaire : 32 € HT.

Méthode

Chiffre d’affaires = quantité × prix unitaire.

Calcul

75 × 32 = 2 400 € HT.

Résultat du contrôle

Montant annoncé : 2 250 €.

Montant attendu : 2 400 €.

Écart : 2 250 − 2 400 = −150 €.

Statut : non conforme.

Action corrective : remplacer le montant annoncé par 2 400 € HT.

44. Exercice 3 — Distinguer critères critiques et secondaires

Entraînement

Une IA produit un devis présentant les problèmes suivants :

le nom du client est incorrect ;
le total HT est erroné ;
le titre est peu attractif ;
une phrase est répétée ;
une prestation demandée est absente.

Travail demandé :

Classez les problèmes par priorité.
Expliquez votre classement.
Indiquez si le devis peut être validé.
Proposez l’ordre des corrections.

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Classement possible

Problème	Priorité	Justification
Nom du client incorrect	Critique	Risque d’attribution au mauvais destinataire
Total HT erroné	Critique	Erreur financière
Prestation absente	Critique	Offre incomplète
Titre peu attractif	Mineure	Amélioration de présentation
Phrase répétée	Mineure	Défaut rédactionnel

Décision

Le devis ne doit pas être validé tant que les erreurs critiques ne sont pas corrigées et contrôlées.

Ordre conseillé

Corriger l’identification du client.
Réintégrer la prestation manquante.
Recalculer les montants après correction.
Vérifier l’ensemble du devis.
Améliorer le titre et supprimer la répétition.

Le classement exact dépend du contexte et des règles de l’entreprise, mais les erreurs d’identification, de montant et de périmètre ne peuvent pas être ignorées.

45. Exercice 4 — Concevoir des tests indépendants

Entraînement

Une application doit accepter un âge compris entre 18 et 65 ans inclus.

Les valeurs inférieures à 18 ou supérieures à 65 doivent être refusées.

Travail demandé :

Définissez la règle de validation.
Proposez cinq cas de test.
Indiquez les résultats attendus.
Expliquez l’intérêt des cas limites.

Afficher la correction détaillée

Règle

L’âge doit être supérieur ou égal à 18 et inférieur ou égal à 65.

Jeu de tests

Âge	Résultat attendu	Justification
17	Refusé	Inférieur au minimum
18	Accepté	Borne minimale incluse
40	Accepté	Valeur dans l’intervalle
65	Accepté	Borne maximale incluse
66	Refusé	Supérieur au maximum

Intérêt

Les valeurs 17, 18, 65 et 66 permettent de contrôler précisément les frontières de la règle.

Ces tests sont plus informatifs que cinq valeurs choisies uniquement au milieu de l’intervalle.

Des tests supplémentaires seraient nécessaires pour contrôler les entrées non numériques, vides ou décimales selon les règles de l’application.

46. Exercice 5 — Cas pratique : grille de validation d’un rapport

Synthèse

Situation professionnelle

Une entreprise utilise une IA pour rédiger un compte rendu mensuel.

La demande impose :

un tableau des chiffres d’affaires ;
les variations en euros et en pourcentage ;
une conclusion neutre ;
deux recommandations ;
aucune cause inventée.

Données de référence

Activité	Mois précédent	Mois actuel
Maintenance	30 000 €	33 000 €
Formation	20 000 €	18 000 €

Production fictive de l’IA

« La maintenance progresse de 3 000 €, soit 15 %. La formation diminue de 2 000 €, soit 10 %. Le chiffre d’affaires global augmente de 1 000 €. Cette progression s’explique par une excellente campagne publicitaire. L’entreprise doit poursuivre sa stratégie actuelle. »

Travail demandé :

Construisez une grille comprenant au moins cinq critères.
Précisez les références et méthodes de contrôle.
Calculez tous les résultats attendus.
Appliquez les statuts de validation.
Identifiez les défauts critiques ou majeurs.
Proposez une version corrigée.
Formulez une décision de validation.

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1. Calculs de référence

Maintenance :

33 000 − 30 000 = +3 000 €.

3 000 ÷ 30 000 × 100 = +10 %.

Formation :

18 000 − 20 000 = −2 000 €.

−2 000 ÷ 20 000 × 100 = −10 %.

Total précédent :

30 000 + 20 000 = 50 000 €.

Total actuel :

33 000 + 18 000 = 51 000 €.

Variation totale :

51 000 − 50 000 = +1 000 €.

1 000 ÷ 50 000 × 100 = +2 %.

2. Grille de vérification

Critère	Méthode	Constat	Statut
Tableau demandé	Inspection du document	Absent	Non conforme
Variation Maintenance	Recalcul	+15 % annoncé au lieu de +10 %	Non conforme
Variation Formation	Recalcul	−2 000 € ; −10 % corrects	Conforme
Variation globale	Recalcul	+1 000 € correct ; +2 % absent	Partiellement conforme
Neutralité	Comparer aux données	Cause publicitaire inventée	Non conforme
Deux recommandations	Comptage et examen	Une seule recommandation vague	Non conforme

3. Analyse des défauts

Les principaux défauts sont :

un taux de variation incorrect ;
un tableau obligatoire absent ;
un pourcentage global manquant ;
une cause non justifiée ;
des recommandations insuffisantes.

4. Version corrigée

Activité	Précédent	Actuel	Écart €	Écart %
Maintenance	30 000 €	33 000 €	+3 000 €	+10 %
Formation	20 000 €	18 000 €	−2 000 €	−10 %
Total	50 000 €	51 000 €	+1 000 €	+2 %

Le chiffre d’affaires de l’activité Maintenance progresse de 3 000 €, soit 10 %.

Celui de l’activité Formation diminue de 2 000 €, soit 10 %.

Au total, le chiffre d’affaires passe de 50 000 € à 51 000 €, ce qui représente une hausse de 1 000 € (+2 %).

La progression de la Maintenance compense la baisse de la Formation. Les données disponibles ne permettent pas d’identifier les causes de ces évolutions.

Deux recommandations :

Analyser les facteurs pouvant expliquer la baisse du chiffre d’affaires de la Formation.
Examiner la composition de la hausse de l’activité Maintenance afin d’identifier les prestations concernées.

5. Décision de validation

Production initiale : à corriger.

Elle ne respecte pas plusieurs exigences importantes.

Production corrigée : conforme aux critères du cas pratique, sous réserve de la fiabilité des données de référence fournies.

Cette décision concerne uniquement le périmètre contrôlé.

47. Questions fréquentes — 20 questions

1. Qu’est-ce qu’une grille de vérification indépendante ?

C’est un ensemble de contrôles fondés sur des critères, méthodes et références qui ne dépendent pas uniquement de l’appréciation du modèle ayant produit la réponse.

2. Quelle différence avec l’autoévaluation ?

L’autoévaluation demande au modèle d’examiner sa production. Une vérification indépendante confronte cette production à des références et méthodes de contrôle distinctes.

3. Une IA peut-elle construire une grille indépendante ?

Elle peut aider à la préparer. Pour renforcer son indépendance, les critères doivent être fondés sur des exigences validées et des références fiables.

4. Pourquoi définir les critères à l’avance ?

Pour éviter d’adapter les exigences après avoir vu le résultat et rendre l’évaluation plus cohérente.

5. Qu’est-ce qu’un critère observable ?

Une exigence dont le respect peut être examiné à partir d’éléments identifiables.

6. Faut-il une référence pour chaque critère ?

Il est préférable de pouvoir relier chaque critère à une consigne, une règle, une donnée ou une méthode reconnue.

7. Que signifie « non vérifiable » ?

Les éléments disponibles ne permettent pas de déterminer si le critère est satisfait.

8. Un critère non vérifiable est-il forcément incorrect ?

Non. L’absence de preuve ne démontre pas automatiquement une erreur.

9. Qu’est-ce qu’un critère critique ?

Une exigence dont le non-respect peut empêcher la validation ou entraîner un risque important.

10. Peut-on attribuer un score global ?

Oui, mais il faut préciser la méthode et éviter qu’un bon score masque une erreur critique.

11. Une grille garantit-elle l’absence d’erreurs ?

Non. Elle peut être incomplète ou utiliser des références incorrectes.

12. Peut-on automatiser tous les contrôles ?

Non. Certains critères qualitatifs nécessitent une appréciation humaine ou des méthodes spécialisées.

13. Qu’est-ce qu’un test automatisé ?

Un contrôle exécuté par un programme comparant un résultat à une règle ou à un résultat attendu.

14. Qu’est-ce qu’un cas limite ?

Une situation proche de la frontière d’une règle, utile pour tester les conditions minimales et maximales.

15. Pourquoi conserver les résultats attendus ?

Pour pouvoir comparer les productions à une référence définie indépendamment de leurs réponses.

16. Quelle différence entre validation syntaxique et métier ?

La validation syntaxique vérifie la forme des données. La validation métier examine leur conformité aux règles de l’activité.

17. Comment savoir si une grille est complète ?

En comparant ses critères à l’ensemble des exigences identifiées et en repérant celles qui ne sont pas couvertes.

18. Une grille peut-elle être réutilisée ?

Oui, pour des productions comparables, à condition de l’adapter lorsque les exigences évoluent.

19. Pourquoi conserver la version des références ?

Pour savoir sur quelles règles et données reposait le contrôle au moment de sa réalisation.

20. Quelle est la principale règle à retenir ?

Une vérification fiable repose sur des exigences explicites, des références adaptées, des méthodes de contrôle et des preuves observables.

48. Glossaire

Terme	Définition
Grille de vérification	Ensemble structuré de critères et méthodes de contrôle.
Vérification indépendante	Contrôle fondé sur des références ou méthodes distinctes de la seule appréciation du producteur.
Critère	Exigence utilisée pour évaluer une production.
Critère observable	Critère pouvant être examiné à partir d’éléments identifiables.
Référence	Document, règle ou donnée servant de base au contrôle.
Résultat attendu	Valeur ou comportement défini avant le test.
Conformité	Respect d’une exigence définie.
Non-conformité	Écart établi par rapport à une exigence.
Critère critique	Exigence dont le non-respect peut bloquer la validation.
Critère qualitatif	Critère nécessitant une appréciation selon des indicateurs.
Test automatisé	Contrôle exécuté automatiquement selon des règles définies.
Jeu de tests	Ensemble de cas utilisés pour vérifier un système.
Cas limite	Situation proche de la frontière d’une règle.
Validation syntaxique	Contrôle de la forme et de la structure des données.
Validation métier	Contrôle du respect des règles propres à une activité.
Couverture	Part des exigences prises en compte par les contrôles.
Traçabilité	Possibilité de retrouver les références, observations et décisions.
Statut de validation	Résultat attribué à un critère après contrôle.
Régression	Défaut introduit lors d’une modification.
Périmètre de contrôle	Ensemble des éléments effectivement examinés.

49. Les dix idées essentielles à retenir

Une grille indépendante compare une production à des exigences définies et à des références contrôlables.
L’indépendance ne dépend pas du seul fait d’utiliser un autre prompt ou un autre modèle.
Chaque exigence importante doit être transformée en critère identifiable.
Un critère doit être associé à une méthode de contrôle adaptée.
Les références doivent être fiables, pertinentes et suffisamment à jour.
Les statuts doivent distinguer conformité, non-conformité et impossibilité de vérifier.
Les critères critiques peuvent bloquer une validation même si les autres sont satisfaits.
Les contrôles automatisés sont utiles pour les règles mesurables, mais ne remplacent pas toutes les évaluations humaines.
Une grille doit être vérifiée, documentée et adaptée lorsque les exigences évoluent.
Une validation ne vaut que pour le périmètre réellement contrôlé.

À retenir

Pour vérifier sérieusement une réponse d’IA, il faut passer d’une appréciation générale à une méthode de contrôle.

Exigence → Critère → Référence → Méthode → Preuve → Décision.

C’est cette chaîne qui permet de rendre une vérification plus rigoureuse, compréhensible et reproductible.

50. Ressources complémentaires

OpenAI — Evals : principes d’évaluation des systèmes utilisant des modèles d’IA.
NIST — AI Risk Management Framework : cadre de gestion des risques associés à l’IA.
OWASP — Risques des applications utilisant des modèles de langage : risques et bonnes pratiques de sécurité.
CNIL — Intelligence artificielle : ressources relatives aux usages de l’IA et à la protection des données.

Les grilles et exemples proposés dans ce cours sont des modèles pédagogiques. Leur utilisation dans un contexte professionnel doit tenir compte des exigences, normes, obligations et risques réellement applicables.

51. Passer à la pratique

Pour consolider vos acquis, entraînez-vous à :

transformer une demande en critères de contrôle ;
définir des résultats attendus ;
choisir les références adaptées ;
identifier les critères bloquants ;
concevoir des cas de test ;
contrôler les calculs d’un rapport ;
repérer les affirmations non justifiées ;
documenter une décision de validation.

Accéder aux exercices du chapitre →

52. Préparer le cours suivant

Vous savez désormais concevoir une grille permettant de vérifier une production à partir d’exigences et de références définies.

Le prochain cours sera consacré à une autre compétence essentielle : tester plusieurs variantes de prompts.

Vous apprendrez à comparer différentes formulations d’une même demande, à organiser des essais cohérents et à déterminer si une modification du prompt apporte une amélioration réelle.

Progression du chapitre 07

11 cours sur 15 — Vous savez construire une méthode de vérification structurée et distinguer l’évaluation d’une preuve de conformité.

Exercices du cours

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