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Author Archives: Me Philippe Ehrenström
L’intelligence artificielle comme gérante de magasin
Peut-on confier la gestion d’un petit magasin automatisé de commerce de détail à une intelligence artificielle? L’expérience de l’IA Claudius menée par Anthropic est un demi-succès, mais elle montre ce que peut être l’évolution du rôle des middle managers dans un avenir proche. Lire la suite
Le désalignement émergent dans les Large Language Models
Objectif : tester si l’apprentissage d’un comportement nuisible dans un domaine restreint (le code) pouvait influencer défavorablement la conduite du Large Language Model dans des contextes complètement différents. Spoiler: on dirait bien que oui. Lire la suite
Dark Patterns et droit à protection des données personnelles
La thèse d’Estelle Herbiet, Dark Patterns and Privacy Rights, analyse les « dark patterns » (interfaces conçues pour manipuler subrepticement le comportement des utilisateurs) sous l’angle du droit fondamental à la protection des données personnelles. Lire la suite
La responsabilité du travailleur dans le cadre de la location de service : 321e ou 41 CO ?
Comment déterminer la responsabilité du travailleur dans la location de service: art. 41 CO ou art. 321e CO par analogie? Lire la suite
Protection des données et Large Language Models
Examen des rapports entre la protection des données et les Large Language Models, sur le modèle de ChatGPT, examen des risques. Lire la suite
Intelligence artificielle: un droit à l’explication?
Droit à l’explication des décisions prises par ses systèmes d’intelligence artificielle (art. 86 RIA) Lire la suite
Publié dans intelligence artificielle
Tagué 86 RIA, droit, explication, IA, intelligence artificielle
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Comment l’IA apprend et se développe (II) : apprentissage par renforcement et autoréflexion
Présentation de S. Bensal et al., Reflect, Retry, Reward: Self-Improving LLMs via Reinforcement Learning. Apprentissage de l’IA par renforcement, mais aussi pas un système binaire d’autoréflexion. Lire la suite
Comment l’IA apprend et se développe (I) : l’apprentissage par renforcement prolongé
Présentation de M. Liu et al., ProRL : Prolonged Reinforcement Learning Expands Reasoning Boudaries in Large Language Models. L’apprentissage par renforcement prolongé semble permettre de débloquer de nouvelles capacités de raisonnement que le pré entraînement seul n’atteint pas. Lire la suite
Travail, protection des données et IA 
Dénigrement d’une société en ligne, e-réputation et mesures urgentes
Commentaires dénigrants en ligne contre une société, mesures provisionnelles, différence avec l’exercice de la liberté d’expression. Lire la suite →