À dix heures du matin, un coordinateur de bloc doit décider si le programme orthopédique de demain peut absorber trois interventions de plus. La réponse est répartie sur six systèmes, dont aucun ne répondra seul. Le temps qu’elle soit assemblée par téléphone, le programme est parti incomplet.

Ce que coûte une décision de programmation

Pour dire oui, le coordinateur a besoin des minutes de vacation réellement restantes, face à des durées qui sont souvent des valeurs par défaut plutôt que des estimations. Puis la position en lits, les implants sur l’étagère et non au catalogue. Six réponses, six propriétaires, six appels téléphoniques, et la première est périmée avant l’arrivée de la sixième. Ce n’est pas une requête lente. C’est une requête dont le résultat se dégrade pendant que vous l’assemblez. Ils voulaient un oui ou un non défendable pour onze heures.

Où vit réellement le sens

Lâchez un modèle performant sur le schéma brut et il répond avec assurance et à côté. « Sorti » est un événement consigné dans un système, un lit libéré dans le deuxième, un jugement d’aptitude dans le troisième et un départ physique dans le quatrième, si bien qu’interrogé sur les sorties il choisit l’une des quatre dates plausibles et rend un chiffre que personne n’audite. Le sens d’un hôpital n’est pas dans ses tables. Il tient dans des conventions de nommage que personne n’a écrites et dans la tête des gens.

Ce que l’ontologie lui apporte

Déclarez ce sens et la devinette cesse. Une ontologie est un modèle écrit de ce que l’organisation est réellement : les objets qu’une décision touche, bornés par la décision plutôt que par le schéma source, les liens entre eux, et l’écriture que chacun produit. Huit objets répondent à la question de onze heures. Quatre cents, c’est une plateforme de données. Le test qui en qualifie la plupart est le désaccord : si le service et le gestionnaire de lits ne sont pas d’accord dessus, c’est un objet. « Prêt à sortir » n’est pas un drapeau posé sur un patient, c’est une assertion faite par quelqu’un, à un instant, dans un système.

Muni de ce modèle, le même agent cesse de deviner. Il lit à travers les six systèmes sur place, dans le vocabulaire que les cadres de bloc emploient déjà, et répond pour onze heures. C’est ce qui rend l’IA utile à une décision plutôt qu’à la rédaction d’un texte : pas un meilleur modèle, un domaine décrit. L’ontologie est un fichier déclaré, écrit par des gens qui connaissent l’établissement. Quiconque propose de la découvrir en pointant un outil sur votre base de données vous vend un entrepôt.

La finalité décide de ce qu’il lit

La même ligne peut être licite sous une finalité et illicite sous une autre. Une donnée détenue pour le soin d’un patient peut être utilisée pour ce soin ; l’utiliser pour la planification de service ou la recherche est un traitement ultérieur, avec sa propre base légale. La finalité ne peut donc pas être une instruction dans un prompt. Dans Monarch, c’est un rôle de base de données par finalité avec des droits au niveau colonne, et chaque lecture tourne sous ce rôle à l’intérieur d’une transaction. Un agent qui improvise une requête qu’il ne devrait pas exécuter reçoit une erreur de permission du moteur qui détient les données.

Le consentement bouge. Une opposition est enregistrée, une autorisation est restreinte, et ce qui était licite mardi ne l’est plus jeudi. L’action est donc mise en attente plutôt qu’exécutée : une écriture proposée persiste comme approbation en attente sous la finalité capturée au moment de la proposition, montre un diff à blanc, et patiente jusqu’à ce qu’une personne la valide ou l’annule. Une décision enregistrée est liée de la même façon : rouverte sous une finalité plus étroite, elle redérive et signale que la réponse a changé, au lieu de servir un chiffre en cache.

Là où ce n’est pas le bon outil

Tout ce qui porte sur le diagnostic, le traitement ou le tri d’un individu est un objet régulé différent. Cette ligne a sa place dans le modèle, comme contrainte sur ce que toute finalité peut accorder, et non dans une politique que personne ne lit au moment de la requête. Et là où la saisie est mauvaise, aucune ontologie ne la répare.

Ceci est une méthode : les exemples illustrent une classe de problème, pas un déploiement. Le difficile n’a jamais été la réponse. C’est de montrer, après coup, que vous aviez le droit de poser la question.