Author Archives: Me Philippe Ehrenström

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About Me Philippe Ehrenström

Ce blog présente certains thèmes juridiques en Suisse ainsi que des questions d'actualité. Il est rédigé par Me Philippe Ehrenström, avocat indépendant, LL.M., Yverdon-les-Bains

Résiliation des rapports de service et droit d’être entendu

Le Département de l’instruction publique [GE] licencie une enseignante sans l’avertir au préalable ni l’entendre sur les faits. La cour constate une violation grave du droit d’être entendu : absence totale d’instruction et de discussion sur les faits et leurs conséquences. Ce vice ne pouvant être réparé en procédure de recours, la décision est annulée et la cause renvoyée au département pour nouvelle décision après audition. Lire la suite

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Les hallucinations de l’IA générative : dérèglement des sens ou logique de l’idée ? (II)

Les hallucinations de l’IA ne découlent pas d’un dérèglement des sens, mais bien d’une logique de l’idée. Lire la suite

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Et si l’IA corrigeait les examens en droit ?

Un modèle de langage général, couplé à un barème détaillé, peut corriger des examens de droit presque comme un professeur. Sur quatre examens américains, les notes de l’IA sont très proches de celles des enseignants, parfois autant que deux corrections humaines entre elles. Les gains viennent surtout de barèmes précis. In ne s’agit pas de remplacer les professeurs, mais d’utiliser l’IA comme second lecteur, outil de contrôle qualité et support de retours rapides aux étudiants ou jeunes avocats. Lire la suite

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Licencié pour avoir dénoncé des robots humanoïdes dangereux?

Selon une demande en paiement introduite en Californie, G., ingénieur sécurité, est engagé par F. AI pour sécuriser ses robots humanoïdes avec IA. Il dit découvrir de graves lacunes, documente des incidents et alerte direction, développeurs et investisseurs. Licencié peu après, il invoque les lois californiennes protégeant les lanceurs d’alerte et le licenciement abusif (congé-représailles); il réclame des dommages. Lire la suite

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Les systèmes d’IA de transcription : gain de temps ou risque ?

Les outils d’IA de transcription se développent dans le secteur public (justice, santé, social) et promettent de réduire la charge administrative, mais soulèvent de nombreuses questions. Il faut évaluer non seulement la précision, mais aussi les biais, les « hallucinations », la sécurité et l’usage des données sensibles. La transcription peut modifier les échanges, la preuve et la responsabilité juridique, surtout si elle s’accompagne de fonctions de résumé ou d’aide à la décision. L’exemple de biais de genre dans des résumés générés par différents modèles illustre ces risques. D’où la nécessité d’études empiriques et de cadres d’évaluation solides. Lire la suite

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Du patron au «boss-as-a-service» : quand l’algorithme commande les salariés

La gestion algorithmique transforme le pouvoir de l’employeur en « boss-as-a-service », acheté auprès de prestataires numériques. Ces fournisseurs conçoivent des systèmes qui découpent le travail en données, définissent les critères de « bonne » performance et produisent scores, alertes et plannings, sur lesquels l’employeur s’appuie largement. L’autorité managériale devient ainsi partagée et partiellement externalisée. Le règlement européen sur l’IA encadre ces systèmes « à haut risque », mais sans remettre en cause cette marchandisation de l’autorité, ce qui ouvre un chantier pour le droit du travail. Lire la suite

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AI générative : infrastructures, pouvoir des hyperscalers et enjeux économiques

Mihir Kshirsagar compare la vague d’investissements dans l’IA générative aux grandes infrastructures passées (rail, électricité, fibre), qui, malgré les bulles et la concentration, ont fini par diffuser largement des gains de productivité dans l’économie. Pour l’IA, ce schéma est remis en cause : le matériel (GPU) devient vite obsolète et ne laisse pas d’« autoroutes » réutilisables par d’autres intervenants, et le marché est dominé par des coalitions intégrées autour des hyperscalers, capables de capter directement la valeur créée par les applications grâce à la tarification à l’usage, à une information fine sur les usages et à leur présence au niveau des services finaux. Le risque est donc une concentration durable sans bénéfice diffus, non comparable aux cycles précédents. Lire la suite

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Le désapprentissage machine et le droit à l’effacement: difficultés pratiques

Faire « oublier » des données à un modèle d’IA en le réentraînant sans ces données ne suffit pas à protéger réellement la vie privée. Si un attaquant dispose d’une version du modèle avant et après effacement, et connaît un fragment de la donnée (par exemple l’identité d’un patient), il peut comparer les deux versions et reconstituer beaucoup plus fidèlement le texte d’origine que prévu. Les expériences sur des textes génériques et sur des dossiers médicaux synthétiques confirment ce risque. Certaines défenses (ajout massif de nouvelles données, bruit aléatoire) affaiblissent l’attaque, mais aussi la qualité du modèle. Conclusion pour les juristes : se contenter d’affirmer qu’un modèle « a été réentraîné sans les données » ne garantit pas un effacement effectif. Lire la suite

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La démission forcée en droit suisse

La démission forcée existe-t-elle en droit suisse? Comparaison avec le droit US et le droit français. Lire la suite

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Une personnalité juridique pour les IA futures?

L’IA doit-elle devenir sujet de droit ? Pour l’IA actuelle, il semble suffisant de la traiter comme objet, avec des ajustements ciblés en responsabilité, droit d’auteur et régulation. Pour des IA futures, plus autonomes et peut-être sentientes, on peut anticiper de fortes incohérences (mariage, travail, interdiction de l’esclavage) qui pourraient être résolues par la possibilité, strictement encadrée, d’une certaine personnalité juridique. Lire la suite

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