Traduire le langage politique en explication accessible au lecteur tout en conservant une étape de validation juridique.
Ce guide propose un flux de travail pour produire une explication compréhensible d'une politique approuvée. Il s'agit d'un modèle de planification, non d'un test en direct revendiqué, d'une garantie ou d'un substitut au jugement professionnel.
Vous avez besoin de la politique signée, de la définition de l'audience et d'un examinateur juridique. Ne collez pas de mots de passe, clés API, informations de santé, identifiants gouvernementaux ou données client/employé non masquées dans un service AI sauf si votre organisation a explicitement approuvé ce traitement.
Entrée : texte de politique approuvé et interprétations interdites.
Résultat attendu : une explication annotée pour révision juridique et d'accessibilité.
La disponibilité des outils, le comportement du modèle, les limites de plan et les conditions peuvent changer. Vérifiez la documentation actuelle de chaque fournisseur et les paramètres de compte de votre organisation avant de configurer un flux de travail.
Rédiger une phrase décrivant la décision que ce travail doit soutenir : une explication annotée pour révision juridique et d'accessibilité. Énumérer ce qui est confirmé, ce qui est inconnu et qui peut approuver une version finale. Mettre des liens source à côté des affirmations matérielles ; le texte généré n'est jamais la source d'une affirmation.
Créer un dossier d'entrée contenant le texte de politique approuvé et les interprétations interdites. Supprimer les noms, les coordonnées directes, les identifiants d'accès et tout matériel qui n'est pas nécessaire pour cette tâche. Par exemple, utiliser un lien source ou un ID d'enregistrement interne à la place d'un document confidentiel collé. Déclarer ce que la sortie ne doit pas faire : elle ne doit pas prendre de décision concernant une personne, ne doit pas être publiée automatiquement ou ne doit pas présenter une affirmation incertaine comme confirmée.
Passation : donner le mandat délimité, le dossier d'entrée et le dossier source à la personne qui fera le premier brouillon. Cette personne doit pouvoir expliquer pourquoi chaque élément inclus est nécessaire.
D'abord extraire les obligations, les conditions d'admissibilité, les exceptions et les dates de la politique signée. Rédiger une question de lecteur pour chaque règle, puis demander à l'examinateur juridique de comparer la réponse avec la clause originale avant qu'elle ne soit simplifiée.
Dans Claude, demander un premier passage structuré, non une réponse finale. Une instruction utile est : « Utilisez uniquement le matériel ci-dessous. Produire des en-têtes, un tableau de preuve, des questions ouvertes et un brouillon. Étiqueter tout ce qui n'est pas soutenu par le matériel comme nécessite vérification. » Joindre les ID source à côté du paragraphe ou de la ligne pertinents.
Lire le résultat ligne par ligne par rapport au dossier d'entrée. Supprimer les affirmations qui ne peuvent pas être tracées et séparer une hypothèse utile d'une décision. La sortie de travail à ce stade doit être un brouillon lié à la source, non un actif poli.
Passation : passer le brouillon, les liens source et les questions non résolues au réviseur de domaine. Demander au réviseur de répondre avec les corrections, le contexte manquant et un go/no-go explicite sur toute affirmation sensible.
Utiliser ChatGPT pour organiser les modifications du réviseur en trois groupes : corrections requises, choix que le propriétaire responsable doit faire et améliorations facultatives. Ne pas demander au modèle de résoudre un désaccord ou d'inférer une approbation. Le propriétaire responsable décide quelle version devient la copie de travail approuvée.
Seulement ensuite utiliser Notion AI pour créer la sortie demandée : une explication annotée pour révision juridique et d'accessibilité. Conserver la copie de travail liée à la source à côté de la version formatée. Si une passation change de format, par exemple, de notes à un deck, un prototype ou un message automatisé, comparer les deux versions pour les qualificatifs manquants, les nombres modifiés et l'emphase visuelle trompeuse.
Si l'automatisation fait partie de l'étape finale, configurer une approbation humaine nommée avant que quoi que ce soit ne soit envoyé, publié ou ne modifie un enregistrement. Inclure une condition d'arrêt, une alerte d'erreur et un moyen d'annuler une action partielle sans supprimer la trace de preuve.
Passation : le propriétaire responsable signe une explication annotée pour révision juridique et d'accessibilité.
Avant la publication, confirmer :
L'AI peut omettre le contexte, produire des erreurs plausibles et refléter un biais dans le matériel qui lui est donné. Ce flux de travail ne convient pas aux décisions autonomes concernant les personnes, les conseils réglementés ou les actions irréversibles. Commencer avec un petit échantillon et examiner les frais basés sur l'utilisation, les crédits de génération, le stockage et les limites de places payantes avant de mettre à l'échelle.