La grille d’évaluation d’un objet IA intentionnel

Comment utiliser cette grille

Posez chaque question avant de qualifier un objet de volontaire ou respectueux de la confidentialité. Une réponse claire doit décrire un comportement observable, le parcours des données et le contrôle de la personne — pas seulement employer des mots comme « privé », « sécurisé » ou « IA responsable ».

Cette grille n’est ni une certification, ni une analyse juridique, ni un classement de produits. La documentation indique ce qu’une entreprise affirme. Un essai physique indique ce qu’un échantillon enregistré fait réellement. Ces preuves doivent rester distinctes.

1–3. Définir la limite de capture

Une capture intentionnelle exige un début et une fin compréhensibles. Un bouton ne suffit pas si le microphone utilisait déjà une mémoire tampon, si l’arrêt est ambigu ou si une panne laisse la personne dans l’incertitude.

• Le microphone reste-t-il inactif jusqu’à une action délibérée ?
• Quelle action précise démarre et arrête la capture ?
• Le retour d’enregistrement est-il continu, compréhensible et capable de signaler une panne ?

4–5. Rendre la limite sociale lisible

Un enregistrement portable concerne aussi les personnes autour de son propriétaire. Le produit doit expliquer toute mémoire tampon antérieure à l’activation et rendre la capture active raisonnablement perceptible. Un indicateur aide à informer, mais ne remplace pas le consentement et n’autorise pas l’enregistrement.

• Un son est-il mis en mémoire tampon avant l’action délibérée et, si oui, pendant combien de temps ?
• Les personnes proches peuvent-elles raisonnablement comprendre que la capture est active ?

6–8. Suivre chaque forme de donnée

L’audio brut, une transcription et le contexte extrait n’exposent pas les mêmes informations et ne doivent pas hériter automatiquement des mêmes règles. Une évaluation utile suit chaque forme depuis sa création jusqu’au traitement, au stockage, à la correction et à la suppression.

• L’audio brut, la transcription et le contexte extrait sont-ils traités comme des formes distinctes ?
• Le sous-traitant, le lieu de stockage et la durée de conservation sont-ils indiqués pour chacune ?
• Le propriétaire peut-il corriger, exporter et supprimer les données, puis révoquer les accès futurs ?

9–10. Limiter ce que l’IA peut récupérer et faire

Un objet peut collecter de manière responsable tout en exposant trop de données en aval. Les assistants connectés ont besoin de permissions étroites, d’une provenance conservée et d’une séparation claire entre comprendre une intention et recevoir l’autorité d’agir.

• Une IA connectée peut-elle récupérer l’audio brut ou seulement le contexte limité par sa permission ?
• Une intention capturée reste-t-elle un contexte plutôt qu’une autorisation d’action externe ?

Ce qui constitue une preuve

Conservez la source de chaque réponse. La documentation peut établir une conception ou une politique déclarée. Une notice de confidentialité peut établir les sous-traitants et la conservation annoncés. Seul un essai reproductible sur un échantillon physique identifié peut établir un comportement comme le retour d’enregistrement, le stockage hors ligne ou la reprise du transfert.

Utilisez « inconnu » lorsque la preuve manque. Une question sans réponse est plus utile qu’une déduction assurée tirée d’un texte marketing. Réévaluez la réponse lorsque le produit, la politique, le micrologiciel ou le service connecté change.

• Preuve documentaire : document produit, sécurité ou confidentialité public et daté.
• Preuve observée : résultat reproductible relié à un appareil, un micrologiciel et une méthode.
• Inconnu : aucune source assez solide pour soutenir une réponse.
• Non applicable : la fonction ou la forme de donnée n’existe pas dans le système évalué.

Fondements de recherche et périmètre

Cette grille traduit des travaux plus larges sur l’interaction portable épisodique, la fiabilité de l’IA, la confidentialité, la transparence et le contrôle humain en questions concrètes, sans prétendre établir une norme universelle.

BEFORE Band publie ce cadre comme outil de conception et de compte rendu. Il n’est pas cautionné par les chercheurs ou institutions ci-dessous.

• The Pen: Episodic Cognitive Assistance via an Ear-Worn InterfaceRecherche CHI 2026 sur une IA portable épisodique, invoquée intentionnellement, et ses limites sociales.
• Cadre de gestion des risques liés à l’IA 1.0 du NISTCadre volontaire pour intégrer la fiabilité à la conception, à l’utilisation et à l’évaluation de l’IA.
• NIST AI RMF : interaction humain–IAContexte pour définir les rôles, responsabilités et limites humaines dans les systèmes d’IA opérationnels.