La Diligence en détail

Objectifs

À l’issue de cette leçon, vous serez capable de :

• Comprendre les implications éthiques de la collaboration avec l’IA
• Reconnaître l’importance de la transparence dans le travail assisté par l’IA
• Assumer votre responsabilité dans les interactions et productions IA

Qu’est-ce que la Diligence ?

Alors que les autres compétences portent principalement sur l’efficacité et la performance, la Diligence adresse les aspects éthiques et de sécurité de la collaboration avec l’IA. C’est la compétence qui garantit que votre travail avec l’IA est non seulement performant, mais aussi responsable.

Elle se distingue des trois autres par un point essentiel : la Délégation, la Description et le Discernement se corrigent d’elles-mêmes, puisqu’une erreur produit un mauvais résultat que vous constatez aussitôt. La Diligence, elle, ne donne aucun signal. Un document partagé sans mentionner la part prise par l’IA se lit exactement comme les autres ; une donnée confidentielle transmise à un système inadapté ne déclenche aucune alerte. C’est pourquoi la vigilance doit être délibérée, et elle s’exerce à trois moments distincts du travail.

Les trois composantes

Diligence de création

Il s’agit d’être réfléchi dans le choix des systèmes d’IA que vous utilisez et dans la manière dont vous travaillez avec eux. Cette décision se prend avant le premier prompt, lorsque vous vous demandez quel système d’IA est le plus adapté à la tâche envisagée, quelles données vous vous apprêtez à partager et si certaines d’entre elles sont sensibles, et s’il existe des considérations de sécurité ou de confidentialité propres à votre contexte.

La question des données mérite un arrêt particulier, parce qu’elle se pose rarement de façon frontale : le contrat que vous collez pour en obtenir un résumé contient les noms des parties, et le tableau que vous soumettez pour analyse contient des informations qui n’ont pas vocation à sortir de votre organisation.

Diligence de transparence

Être honnête sur le rôle de l’IA dans votre travail avec toutes les personnes concernées suppose de considérer d’abord qui est le public de ce travail et quelles sont ses attentes en matière de divulgation, puis de savoir précisément comment l’IA a contribué à ses différents aspects, et enfin d’identifier si le contexte — académique, professionnel, personnel — exige un niveau spécifique de transparence.

Ces questions n’appellent pas la même réponse partout : une note interne, un travail universitaire et une publication signée n’engagent ni les mêmes attentes ni les mêmes règles. La transparence utile n’est pas un avertissement générique collé en bas de page, c’est l’information dont votre lecteur a besoin pour apprécier ce qu’il lit.

Diligence de déploiement

Prendre la responsabilité de vérifier et de se porter garant des productions que vous utilisez ou partagez, c’est répondre à trois questions au moment de livrer :

• Quelles étapes ai-je suivies pour vérifier la précision et la pertinence des contributions de l’IA ?
• Le résultat final répond-il à mes standards et exigences ?
• Suis-je prêt à assumer la responsabilité du produit final ?

La dernière est la plus utile, parce qu’elle ne se contourne pas. Si vous hésitez à répondre oui, c’est qu’une vérification manque encore — et l’hésitation vous indique généralement laquelle.

Exercice : créer une déclaration de diligence

Étape 1 : comprendre les déclarations de diligence

Une déclaration de diligence est un engagement transparent sur le rôle de l’IA dans votre travail. En voici un exemple :

« Pour la création de ce [document/projet/contenu], j’ai collaboré avec [nom de l’assistant IA] pour [tâches spécifiques : rédaction, recherche, édition, etc.]. J’affirme que tout le contenu généré et co-créé par l’IA a fait l’objet d’un examen approfondi. Le résultat final reflète fidèlement ma compréhension, mon expertise et mon intention. Bien que l’assistance de l’IA ait été déterminante dans le processus, j’assume l’entière responsabilité du contenu, de sa précision et de sa présentation. »

Observez la structure : elle nomme les outils, précise les tâches concernées, atteste d’une vérification et se conclut par une prise de responsabilité. Aucun de ces quatre éléments n’est décoratif.

Étape 2 : réfléchir à votre collaboration

Repensez à votre travail sur le projet du cours et considérez les trois composantes de la Diligence pour votre situation. Soyez précis sur ce que l’IA a réellement fait : « rédaction » et « reformulation d’un brouillon existant » ne décrivent pas la même contribution.

Étape 3 : rédiger votre déclaration

Collaborez avec Claude pour rédiger une déclaration de diligence spécifique à votre projet, couvrant les systèmes utilisés, leurs contributions, votre processus de vérification et votre engagement de responsabilité. Si l’exercice vous met mal à l’aise sur un point, ne lissez pas la formulation : traitez-le comme un signal que le point mérite d’être corrigé dans le travail lui-même.

Questions de réflexion

• Quel aspect de la Diligence (création, transparence, déploiement) trouvez-vous le plus difficile ?
• Comment votre approche de la Diligence pourrait-elle varier selon le contexte (personnel, académique, professionnel) ?
• Quelles considérations éthiques ont émergé pendant votre projet que vous n’aviez pas anticipées ?