Accompagnement IA · Organisations humanitaires
J'accompagne les directions d'ONG qui veulent avancer sur l'IA en gardant la main : décider où elle sert votre mission, poser vos principes, écrire les règles qui encadrent son usage, choisir les outils adaptés, et former les équipes qui vont s'en servir. Avec un point fixe : chaque usage doit rester compatible avec la protection des personnes que vous servez.
Dans la plupart des organisations que je croise, des collègues utilisent déjà des outils d'IA : pour traduire, résumer un rapport, reformuler une proposition ou coder un questionnaire. Souvent avec un compte personnel, et sans règle écrite.
Le jour où quelqu'un s'en inquiète, deux réflexes se présentent. Interdire, et l'usage continue sur les téléphones personnels, hors de toute visibilité. Reprendre la politique d'une entreprise, et l'on obtient un document propre qui ne dit rien des données de bénéficiaires, du consentement en situation de crise ou de la redevabilité.
Une organisation humanitaire porte une contrainte que peu d'autres connaissent : les personnes dont elle traite les données n'ont aucun rapport de force. Elles ne choisissent pas le prestataire, ne lisent pas les conditions d'utilisation, et ignorent souvent qu'un traitement a lieu. Le principe Do No Harm s'applique aussi à vos outils numériques, et c'est à la direction de dire comment.
Où l'IA peut servir votre mandat, où elle n'a pas sa place, et dans quel ordre avancer. Un travail avec la direction, qui part de vos programmes et de vos contraintes, pour arriver à des priorités que vous pouvez défendre devant votre conseil d'administration et vos bailleurs.
Ce à quoi votre organisation tient quand elle utilise l'IA. Ces principes se construisent avec vous, à partir de votre mandat, des principes humanitaires et de vos engagements envers les communautés. Tout le reste en découle.
Quelles données peuvent sortir de l'organisation, quels usages sont permis et à quelles conditions, quels outils sont autorisés, où la validation humaine est obligatoire, et qui tranche un cas imprévu. Un texte court, qui décide, écrit avec les équipes qui l'appliqueront.
Outils commerciaux, fonctions d'IA déjà présentes dans vos logiciels, outils spécialisés du secteur ou solution interne : je compare les options au regard de vos données, de votre budget et de vos capacités, et je vous recommande ce qui convient à chaque usage.
Une politique a besoin de quelqu'un pour la faire vivre. Je vous aide à poser qui décide, comment un nouvel outil est évalué avant d'être adopté, qu'il soit acheté ou développé en interne, et comment les règles sont revues à mesure que les usages évoluent.
Des sessions construites sur vos cas réels : ce que l'IA fait bien, ce qu'elle fait mal, et ce que votre politique permet. L'objectif est concret : que chacun sache quoi faire devant un outil, un fichier sensible et une échéance.
Peu d'organisations ont besoin de tous ces chantiers à la fois. Une politique déjà écrite peut manquer d'une gouvernance ; un projet d'IA déjà lancé peut gagner à un regard extérieur avant d'aller plus loin. Je construis la mission autour de ce qui presse, et de ce que vos équipes peuvent absorber.
Une politique IA découle de principes, et ces principes appartiennent à votre organisation. Je les construis avec vous à partir de ce que vous portez déjà : votre mandat, les principes d'humanité, de neutralité, d'impartialité et d'indépendance, vos engagements de redevabilité et de protection. Une fois posés, ils servent aussi à trancher les cas que la politique n'a pas prévus.
La politique elle-même est courte, et elle décide. Elle répond nommément à six questions. Quand l'une manque, c'est précisément sur celle-là qu'une équipe bute, le jour où elle ouvre le document pour savoir quoi faire.
| Question | Ce que la politique doit dire |
|---|---|
| Les données | Ce qui peut sortir de l'organisation, et ce qui ne le peut jamais. C'est la règle qu'un collègue retiendra sous pression. |
| Les usages | Décrits par métier. Traduire une note interne et présélectionner des ménages pour une distribution ne comportent pas le même risque. |
| Les outils | Une liste courte d'outils évalués, et une procédure pour en faire évaluer d'autres. Sans cette procédure, la liste est dépassée en quelques mois. |
| La validation humaine | Où elle est obligatoire, qui la fait, et ce qu'elle engage. |
| La décision | Une personne nommée, et le chemin à suivre pour le cas que personne n'avait prévu. |
| L'information des personnes | Ce qui est dit aux communautés et aux partenaires sur l'usage de l'IA. C'est la partie la plus souvent oubliée. |
Une règle qui interdit sans proposer de solution pousse au contournement. Avant d'écrire la liste des outils autorisés, je compare donc ce qui s'offre à vous : les outils commerciaux grand public, les offres professionnelles de ces mêmes fournisseurs, les fonctions d'IA déjà intégrées aux logiciels que vous utilisez, les outils spécialisés du secteur, ou une solution interne hébergée sous votre contrôle.
Chaque option est regardée sur les mêmes critères :
| Critère | La question posée |
|---|---|
| Les données | Quelles données l'outil traitera, où elles sont hébergées, sous quel droit, et si elles servent à entraîner un modèle. |
| L'usage | Ce que l'outil fait bien pour vos métiers, et ce qu'il fait mal. |
| Le coût | Le coût réel à l'échelle de l'organisation, licences, formation et temps de gestion compris. |
| Le terrain | La qualité de connexion de vos bureaux, les langues de vos équipes, les appareils disponibles. |
| Les capacités | Ce que vos équipes informatiques peuvent administrer et maintenir dans la durée. |
| La dépendance | Ce que vous perdez si le fournisseur change ses conditions, ses prix ou s'arrête, et comment récupérer vos données. |
Le résultat est une recommandation argumentée, usage par usage. Elle combine souvent plusieurs options. Si une solution que j'ai conçue entre dans la comparaison, je vous le signale, et elle est jugée sur les mêmes critères que les autres.
L'ordre compte autant que le contenu. Une politique écrite avant d'avoir regardé les usages réels décrit une organisation imaginaire, et finit dans un dossier partagé que personne n'ouvre.
Le travail s'appuie sur les textes qui font référence, pour que vos choix tiennent devant un bailleur, un auditeur ou un partenaire :
Pour appliquer ces cadres au quotidien, je les ramène à cinq exigences, que j'appelle TRUST. Elles servent à juger n'importe quel usage de l'IA, un outil acheté comme un projet développé en interne.
Le détail des cinq exigences, et la façon dont je les applique à mon propre outil, est sur la page TRUST.
J'ai passé huit ans dans des organisations humanitaires, dans six pays : le suivi-évaluation en République démocratique du Congo, au Soudan et en Ukraine, la coordination d'un portefeuille de programmes en République centrafricaine, et aujourd'hui la coordination du développement et de la qualité au Burundi. Je connais les arbitrages d'une direction de mission, les attentes des bailleurs, et ce qu'une règle devient quand elle arrive sur le terrain.
En parallèle, j'ai conçu Opti', une plateforme de suivi-évaluation assistée par l'IA, utilisée par plus de 800 professionnels dans plus de dix pays. J'y applique les règles que je recommande : les chiffres des rapports sont calculés hors du modèle de langage, chaque document généré est relu avant diffusion, et les données les plus sensibles peuvent être traitées par OptIA, une IA privée qui ne passe par aucun fournisseur commercial. Je sais donc ce que ces principes demandent, en temps comme en choix techniques.
J'anime aussi des webinaires sur l'éthique de l'IA dans l'humanitaire, notamment avec le réseau MEAL Afrique.
Chaque mission se construit sur mesure : son périmètre dépend de la taille de votre organisation, de vos usages et de ce qui existe déjà.
Trente minutes suffisent pour savoir par où commencer.
