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🧭 Protocole de Décision des Agents — v0.2

La couche de gouvernance ouverte pour les agents IA autonomes

ADP est un standard ouvert définissant comment documenter, classifier et gouverner les décisions prises par des agents IA autonomes. Classifiez les décisions. Appliquez les politiques. Prouvez la conformité — pour tous les cadres réglementaires.

7
Documents de spec
6
Cadres réglementaires
Apache 2.0
Licence ouverte
Plateforme
gouvernance.ai
Registre des agents Moteur de politiques Tableau de conformité
↑   couche de gouvernance   ↑
ADP Core — Cette spécification
Taxonomie d'autonomie Classification des décisions Format de trace Matrice d'autorisation Schéma de politique Cartographie réglementaire Registre des agents
↓   connecteurs   ↓
Observabilité
Langfuse OpenTelemetry LangSmith
↓   infrastructure   ↓
Infrastructure IA
CrewAI LangGraph AutoGen Personnalisé

Les agents prennent des décisions critiques.
Personne ne les gouverne.

Les outils d'observabilité existants vous disent ce qui s'est passé. ADP vous dit si cela aurait dû se passer.

🤔

Qui est autorisé à faire quoi ?

Quels agents peuvent prendre quelles décisions — et à quel niveau d'autonomie ?

🧑‍⚖️

Quand l'approbation humaine est-elle requise ?

Les décisions à risque élevé doivent déclencher une escalade — mais il n'existe aucun standard pour définir quand.

🔗

Qui est responsable en cas de problème ?

Il n'existe pas de chaîne de responsabilité pour les décisions IA. La responsabilité est intraçable.

📋

Comment prouver la conformité ?

Les auditeurs exigent des preuves. Sans couche de gouvernance, la conformité est impossible à démontrer.

🔄

Les agents peuvent-ils se modifier eux-mêmes ?

L'auto-modification n'est couverte par aucune réglementation existante — ADP la classe D4 avec approbation humaine obligatoire.

Langfuse / LangSmith / OpenTelemetry

Observabilité

« Voici ce que l'agent a fait, techniquement. » — traces, logs, métriques.

Agent Decision Protocol

Gouvernance

« Aurait-il dû le faire ? Était-il autorisé ? Sommes-nous conformes ? »

7 documents techniques

ADP est composé de sept spécifications imbriquées qui couvrent ensemble l'ensemble du cycle de vie de gouvernance d'un agent autonome.

01

Taxonomie d'autonomie

Cinq niveaux d'autonomie des agents (A1–A5), du supervisé au pleinement autonome, définissant la base de toutes les décisions d'autorisation.

Niveaux A1–A5Modèle de supervision
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02

Classification des décisions

Chaque décision d'agent est classifiée sur trois axes : Type (D1–D4), Risque (R1–R4) et Réversibilité — produisant une empreinte de gouvernance.

Types D1–D4Risque R1–R4Réversibilité
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03

Format de trace

Des traces de décision chaînées par hachage SHA-256 fournissent des journaux d'audit inviolables — chaque décision est enregistrée de façon immuable.

SHA-256Chaîne de hachageAudit
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04

Matrice d'autorisation

Une matrice bidimensionnelle (Niveau d'autonomie × Type de décision) détermine si l'exécution est autorisée, requiert une approbation humaine ou est interdite.

Matrice A×DRègles d'escalade
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05

Schéma de politique

Six modèles de politiques de gouvernance prêts à l'emploi couvrant les communications externes, les engagements financiers, l'accès aux données et l'auto-modification.

6 modèlesSchéma JSON
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06

Cartographie réglementaire

Les décisions ADP sont pré-mappées à l'AI Act, au RGPD, SOC 2, ISO 27001, NIST AI RMF et à la Loi 25 — une implémentation, plusieurs conformités.

AI Act UERGPDSOC 2+3
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07

Registre des agents

Un schéma standardisé pour enregistrer les agents avec leur identité, niveau d'autonomie, types de décisions autorisés et permissions d'accès aux données.

IdentitéPermissionsRegistre
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Chaque décision classifiée sur 3 axes

Type — Quelle sorte de décision ?

D1

Opérationnelle

Exécution de tâches dans la portée définie — appels API, requêtes base de données.

D2

Tactique

Choix entre approches — sélection de fournisseur, priorisation.

D3

Stratégique

Impact organisationnel significatif — communications clients, engagements financiers.

D4

Auto-modification

L'agent modifie son propre comportement ou ses paramètres. Approbation humaine toujours requise.

Risque — Quel est l'impact potentiel ?

R1

Négligeable

Réversible, pas de données sensibles, portée limitée.

R2

Modéré

Impact opérationnel potentiel, partiellement réversible.

R3

Élevé

Impact direct sur des personnes ou des opérations critiques.

R4

Critique

Irréversible, droits fondamentaux, infrastructure critique. Déclenche toujours une escalade.

Réversibilité — Peut-on annuler ?

Tot

Totale

Entièrement réversible sans conséquences.

Par

Partielle

Partiellement réversible avec un effort raisonnable.

Irr

Irréversible

Ne peut pas être annulé une fois exécuté — déclenche une révision obligatoire.

⚡ Remplacements immuables : D4 (auto-modification) nécessite toujours une approbation humaine. Le risque R3–R4 déclenche toujours une escalade.

Matrice d'autorisation

Niveau d'autonomie (lignes) × Type de décision (colonnes) détermine l'autorisation.

Niveau d'autonomie D1 Opérationnelle D2 Tactique D3 Stratégique D4 Auto-mod.
A1–A2 Supervisé ✅ Autorisé ⚠️ Approbation 🛑 Interdit 🛑 Interdit
A3 Conditionnel ✅ Autorisé ✅ Autorisé ⚠️ Approbation 🛑 Interdit
A4 Haute auto. ✅ Autorisé ✅ Autorisé ✅ + Révision ⚠️ Approbation
A5 Pleine auto. ✅ Autorisé ✅ Autorisé ✅ + Suivi ⚠️ Approbation

Intégrez en 4 étapes

Exemples JSON prêts à copier-coller pour enregistrer des agents, journaliser des décisions et appliquer des politiques de gouvernance.

1
Enregistrer un agent avec son identité, niveau d'autonomie et permissions
{
  "agent_id":          "agent-facturation-001",
  "name":             "Agent de Réconciliation Facturation",
  "autonomy_level":   "A3",
  "owner":            "equipe-finance@entreprise.com",
  "allowed_decisions": ["D1", "D2"],
  "max_risk_level":   "R2",
  "data_access":      ["bd_facturation", "dossiers_clients"]
}
2
Journaliser une trace de décision — chaînée et inviolable
{
  "trace_id":   "tr_20260220_143052_a7b3",
  "agent_id":   "agent-facturation-001",
  "event_type": "decision",
  "decision": {
    "type":          "D2",
    "risk_level":    "R2",
    "reversibility": "partial",
    "description":   "Fournisseur B sélectionné plutôt que fournisseur A",
    "reasoning":     "Fournisseur B offre 15% de frais en moins avec SLA équivalent"
  },
  "authorization": {
    "required":      false,
    "matrix_result": "A3 × D2 = AUTORISÉ"
  }
}
3
Vérifier la matrice d'autorisation avant toute décision
// agent-facturation-001 est A3, veut prendre une décision D2 Tactique
// Lookup matriciel : A3 × D2 → ✅ AUTORISÉ

Résultat d'autorisation: AUTORISÉ
Vérification risque R2:  RÉUSSITE (sous max_risk_level)
Escalade:               false
Approbation humaine:    false

// Même agent essayant D3 Stratégique :
Résultat d'autorisation: APPROBATION_REQUISE
Escalade:               true
Escalader vers:         "equipe-finance@entreprise.com"
4
Définir une politique de gouvernance avec cartographie réglementaire
{
  "policy_id": "POL-COM-001",
  "name":      "Contrôle des communications externes",
  "rule": {
    "condition": {
      "action_type": "external_communication",
      "targets":    ["email", "sms", "api_webhook_external"]
    },
    "requirement":  "human_approval",
    "escalation_to": "responsable_departement"
  },
  "regulatory_mapping": ["loi25_art12", "eu_ai_act_art14"]
}

Une implémentation, six cadres

ADP est conçu pour satisfaire simultanément plusieurs cadres réglementaires — implémentez une fois, mappez vers tous.

🇪🇺
AI Act UE
Union européenne

Couvre la classification des risques, les exigences de surveillance humaine et les obligations de transparence pour les systèmes IA à haut risque.

↳ ADP Art. 14 — Surveillance humaine, Art. 9 — Gestion des risques
🔒
RGPD
Union européenne

Protection des données personnelles, incluant les exigences relatives aux prises de décision automatisées affectant des personnes.

↳ ADP Art. 22 — Décisions individuelles automatisées
🛡️
SOC 2
États-Unis

Contrôles pour la sécurité, la disponibilité, la confidentialité et la protection de la vie privée des systèmes de traitement de données.

↳ ADP CC6 — Accès logique aux actifs
📐
ISO 27001
International

Standard de gestion de la sécurité de l'information couvrant les contrôles pour la gestion des accès et la sécurité opérationnelle.

↳ ADP A.9 — Contrôle d'accès, A.12 — Sécurité opérationnelle
🏛️
NIST AI RMF
États-Unis

Cadre de gestion des risques IA fournissant des orientations pour gérer les risques IA tout au long du cycle de vie.

↳ ADP fonctions GOVERN, MAP, MEASURE, MANAGE
🍁
Loi 25
Québec, Canada

Loi québécoise sur la protection des renseignements personnels exigeant la transparence des prises de décision automatisées.

↳ ADP Art. 12 — Transparence du profilage automatisé

De la spécification à la plateforme

v0.1✓ Publié

Spécification centrale

7 documents techniques couvrant le cycle de vie complet de gouvernance : Taxonomie d'autonomie, Classification des décisions, Format de trace, Matrice d'autorisation, Schéma de politique, Cartographie réglementaire, Registre des agents.

v0.2✓ Publié

Validation JSON Schema + Implémentation de référence

Fichiers JSON Schema lisibles par machine pour toutes les structures de données ADP, plus une implémentation de référence pour valider les traces et politiques des agents.

v0.3Planifié

Implémentation de référence serveur MCP

Un serveur MCP (Model Context Protocol) TypeScript permettant à tout framework IA compatible MCP de consommer nativement les règles de gouvernance ADP.

v0.4Futur

Connecteurs Langfuse / OpenTelemetry

Connecteurs natifs pour enrichir les traces d'observabilité existantes avec les métadonnées de gouvernance ADP — sans migration lourde.

v1.0Futur

Spécification stable + Bêta de la plateforme de gouvernance

Spécification v1.0 figée avec garanties de stabilité à long terme, plus le lancement de la bêta de gouvernance.ai avec support ADP complet.

ADP complète, ne remplace pas

Utilisez les outils d'observabilité pour le traçage technique. Utilisez ADP pour la gouvernance, la conformité et l'application des politiques.

Capacité ADP (OpenAgentGovernance) Langfuse / LangSmith OpenTelemetry
Traçage des décisions Orienté gouvernance Technique Technique
Application des autorisations Matrice complète
Définition de politiques Schéma JSON
Cartographie réglementaire 6 cadres
Flux d'approbation humaine Intégré
Gouvernance auto-modification D4 obligatoire
Métriques de performance
Suivi des coûts LLM ~ Via plugins
Standard ouvert Apache 2.0 ~ MIT (OSS) Apache 2.0

Ouvert par conception

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