Vers une approche managériale réfléchie : l’apport de la norme ISO 18128 à l’analyse des risques de l’automatisation des pratiques de gestion documentaire
Notice bibliographique
Résumé
Au cours des dernières années, les modalités par lesquelles la gestion documentaire s’opère ont connu un nouvel essor, et ce, grâce au potentiel de l’automatisation à l’aide des technologies de l’intelligence artificielle (IA). L’intégration de l’IA aux pratiques de gestion documentaire est porteuse de nombreux avantages pour les organisations puisqu’elle aide les gestionnaires de documents à se concentrer sur des tâches plus complexes et gagner en productivité. Cependant, l’automatisation de telles pratiques engendre également des risques, ce qui pourrait compromettre la qualité des documents et leur repérabilité pour mener à bien les activités organisationnelles. Ainsi, une démarche de gestion des risques liés à la gestion documentaire s’avère nécessaire pour développer un cadre de gouvernance approprié. La norme ISO 18128 Information et documentation — Risques liés aux documents d’activité — Appréciation du risque pour la gestion des documents d’activité (2024) pourrait apporter des éclairages quant aux sources de ces risques et aux techniques de leur gestion. Dans cet article, nous nous efforcerons d’établir une cartographie des risques liés à l’automatisation de la gestion documentaire en nous basant sur ce cadre normatif. Notre analyse débouchera sur une proposition d’une politique de gestion documentaire adaptée, en mettant en avant les rôles et les responsabilités de chaque partie prenante dans ce contexte d’automatisation.
Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.
Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,057 | 0,078 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,007 | 0,006 |
| Études des sciences et des technologies | 0,004 | 0,007 |
| Communication savante | 0,023 | 0,014 |
| Science ouverte | 0,005 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,006 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,005 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».