MB AI Value Intelligence · Intelligence Brief · 7 juin 2026

Cohen, les psychiatres, et le problème de l'accord

New York, années 1960. Deux psychiatres examinent le même patient. L'un dit : schizophrénie. L'autre : dépression. Si deux experts ne s'accordent pas, que vaut un diagnostic ? Un statisticien de NYU a transformé cette question médicale en problème mathématique. Sa réponse structure aujourd'hui l'audit des actifs IA.
DR
David Roux
Fondateur MB AI Value Intelligence · SKEMA

Le problème que la médecine refusait de voir

Dans les années 1950 et 1960, la psychiatrie américaine a un problème que peu veulent admettre : deux psychiatres compétents, formés dans les meilleures institutions, examinent le même patient et peuvent donner des diagnostics radicalement différents. L'un voit une schizophrénie paranoïde. L'autre diagnostique une dépression psychotique. Les deux ont examiné le même homme.

Ce n'est pas anecdotique. Des études systématiques montrent que les taux d'accord entre psychiatres sur les mêmes patients sont parfois à peine supérieurs au hasard. Si deux médecins lancent une pièce, ils seront d'accord 50% du temps. Si leurs diagnostics réels ne s'en approchent pas de beaucoup, il y a un problème fondamental — pas de compétence, mais de cadre.

Jacob Cohen est psychologue statisticien à NYU. Il formule le problème avec précision : pour mesurer l'accord réel entre deux évaluateurs, il faut corriger pour l'accord attendu par le seul hasard. Le taux d'accord brut est trompeur. Ce qui compte c'est l'accord au-delà du hasard.

L'invention du kappa

En 1960, Cohen publie dans la revue Educational and Psychological Measurement un article de 5 pages intitulé "A Coefficient of Agreement for Nominal Scales". Il propose le coefficient κ (kappa) :

La formule de Cohen

κ = (Po − Pe) / (1 − Pe)

où Po = proportion d'accord observé entre les deux évaluateurs, et Pe = proportion d'accord attendu par le seul hasard. κ = 0 signifie que l'accord n'est pas meilleur que le hasard. κ = 1 signifie un accord parfait.

En 1977, Landis & Koch publient les seuils d'interprétation qui sont devenus standard : κ < 0.20 = accord faible · 0.21–0.40 = léger · 0.41–0.60 = modéré · 0.61–0.80 = substantiel · 0.81–1.00 = quasi parfait.

κNiveauUsage
< 0.20FaibleÉquivalent au hasard. Inacceptable dans tout contexte professionnel.
0.21–0.40LégerAcceptable uniquement pour les décisions à faible enjeu.
0.41–0.60ModéréStandard minimum pour les études cliniques observationnelles.
≥ 0.70D7™Seuil de calibration inter-évaluateurs D7™. Même niveau que l'imagerie médicale diagnostique.
0.61–0.80SubstantielStandard requis pour les essais cliniques, les radios, les biopsies.
0.81–1.00Quasi parfaitRequis pour les décisions médico-légales, les diagnostics oncologiques.

Le kappa de Cohen est aujourd'hui utilisé dans la médecine, la psychologie clinique, la radiologie, l'oncologie, la linguistique computationnelle, l'apprentissage automatique. Il est devenu le standard universel pour mesurer la fiabilité des jugements humains.

κ ≥ 0.70
Seuil de calibration inter-évaluateurs D7™
Même niveau que l'imagerie médicale diagnostique · Landis & Koch (1977)

Le problème de l'accord dans l'audit IA

La question que Cohen a posée sur les psychiatres se pose avec la même acuité pour les auditeurs d'actifs IA : si deux analystes compétents examinent le même actif, est-ce qu'ils arrivent au même score ?

Si non — si le score dépend de qui fait l'analyse — alors ce n'est pas un score. C'est une opinion habillée en chiffre. Et une opinion ne se défend pas devant un comité d'investissement, un régulateur ou un tribunal de la même façon qu'un score reproductible.

Les audits cabinets d'audit de place souffrent de ce problème. Deux équipes de conseil différentes analysant le même actif peuvent produire des conclusions différentes. Ce n'est pas un problème de mauvaise foi — c'est un problème structurel : sans calibration formelle des critères d'évaluation, le jugement individuel prime.

"Un score D7™ est reproductible. Si deux analystes donnent des résultats différents sur le même actif, c'est que l'un des deux a mal appliqué le protocole."
David Roux · MB AI Value Intelligence

Comment D7™ garantit κ ≥ 0.70

Chaque dimension D7™ est scorée sur une échelle 1–5 ancée par des rubriques discrètes. Ces rubriques définissent précisément ce qui constitue un score de 1 (critères absents, exposition maximale), de 3 (conformité partielle documentée) ou de 5 (excellence opérationnelle démontrée). Ce ne sont pas des descriptions vagues — ce sont des critères spécifiques liés à des articles EU AI Act et à des grilles d'audit de place.

Calibration trimestrielle inter-évaluateurs

MB AI conduit des calibrations régulières où le même actif est analysé par deux évaluateurs indépendants. Le kappa est calculé sur les 7 dimensions. Si κ < 0.70 sur une dimension, la rubrique de cette dimension est affinée jusqu'à atteindre le seuil.

Cette procédure est documentée dans la méthodologie INPI v3. C'est ce qui permet à MB AI de dire devant un tribunal ou un régulateur : notre score est reproductible — avec la même procédure, un autre analyste formé arriverait au même résultat à ± 3 points.

Cohen cherchait à savoir si deux médecins voyaient la même chose. MB AI cherche à savoir si deux analystes voient le même risque réglementaire. La méthode est identique. Les enjeux, eux, se sont déplacés des salles d'hôpital vers les salles de conseil.

Pour un assureur W&I, cette reproductibilité est non-négociable. Une police souscrite sur la base d'un score reproductible est une police qui tient. Une police souscrite sur la base de "l'opinion de M. Untel ce jour-là" est une police contestable.

Un score reproductible sur votre actif IA
D7™ Standard ou Private · Calibration κ ≥ 0.70 · Défendable devant régulateur et assureur W&I
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