Le jour où le Provenance Manifesto est né.

Author: Yauheni Kurbayeu
Published: March 8, 2026
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Au cours des derniers mois, j’ai exploré une question qui, au départ, semblait technique, mais qui s’est progressivement révélée beaucoup plus large.

Pourquoi le développement logiciel n’a-t-il presque aucune mémoire de ses propres décisions ?

Cette question a conduit à une série d’articles dans lesquels j’ai examiné le problème sous plusieurs angles.

J’ai d’abord analysé l’illusion selon laquelle les humains se souviennent de tout concernant les systèmes qu’ils construisent. En réalité, les équipes changent, les architectes passent à autre chose, et le raisonnement derrière les systèmes disparaît silencieusement tandis que les systèmes eux-mêmes restent en place.

J’ai ensuite exploré si les approches modernes de récupération par IA pouvaient aider à préserver ce raisonnement. La recherche vectorielle et le RAG semblaient prometteurs au début, mais plus l’analyse avançait, plus il devenait clair que la recherche par similarité seule ne peut pas reconstruire la chaîne d’hypothèses, de risques, de contraintes et de compromis qui sous-tend les véritables décisions d’ingénierie.

Cette prise de conscience a conduit à l’idée d’une mémoire de provenance incrémentale basée sur des graphes, une manière de préserver non seulement des documents, mais aussi les relations entre les décisions et le contexte qui les a produites.

À un moment donné, la discussion a cessé d’être purement technique.

Le véritable problème s’est révélé être plus profond : l’ingénierie logicielle n’a jamais traité les décisions comme des artefacts de première classe.

Nous versionnons le code, stockons les commits et reproduisons les builds.
Mais le raisonnement qui façonne les systèmes disparaît presque immédiatement.

À mesure que l’IA accélère la vitesse à laquelle les logiciels peuvent être produits, cet écart devient encore plus dangereux.

C’est pourquoi je publie aujourd’hui le Provenance Manifesto.

• L’IA peut accélérer l’exécution de manière spectaculaire.
• La provenance préserve la responsabilité.

Quelques réflexions supplémentaires derrière le manifeste

Au cours de cette recherche, il est devenu clair que le véritable défi n’est pas la documentation ni la récupération des connaissances. Le défi est que l’ingénierie logicielle n’a jamais établi un système d’enregistrement des décisions.

Chaque architecture, chaque comportement produit, chaque processus opérationnel et chaque réponse à incident proviennent de décisions. Pourtant, ces décisions survivent rarement plus longtemps que les équipes qui les ont prises.

Les organisations héritent de systèmes, mais pas du raisonnement qui les sous-tend.

Le Provenance Manifesto propose un changement simple :

• Les décisions doivent porter leur contexte.
• Elles doivent évoluer sans jamais disparaître.
• Elles doivent être interrogeables.
• Elles doivent avoir un responsable.

Et à mesure que l’IA devient un participant actif du développement, elle devrait fonctionner dans un cadre transparent de gouvernance des décisions.

La publication du manifeste n’est pas la conclusion de la recherche.

À bien des égards, c’est le début.

Si ce sujet vous parle, que vous travailliez sur l’architecture, les systèmes de connaissance, les outils d’IA ou le leadership en ingénierie, je serais sincèrement intéressé par votre point de vue.

Contribute

Votre contribution est grandement appréciée :

https://github.com/yauhenikurbayeu/ProvenanceManifesto/blob/main/README.md