Category Archives: intelligence artificielle

Comment l’IA apprend et se développe (II) : apprentissage par renforcement et autoréflexion

Publié le 22 juin 2025 par Me Philippe Ehrenström

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 →

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Comment l’IA apprend et se développe (I)  : l’apprentissage par renforcement prolongé

Publié le 22 juin 2025 par Me Philippe Ehrenström

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 →

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Ce qui se passe dans la boîte noire (III) : l’IA peut-elle désapprendre ce qu’elle a appris ?

Publié le 19 juin 2025 par Me Philippe Ehrenström

Comment mettre en œuvre le droit à l’effacement dans une intelligence artificielle? Analyse et critique du « machine unlearning » Lire la suite →

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L’avocat doit-il révéler au juge l’utilisation qu’il fait de l’intelligence artificielle ?

Publié le 16 juin 2025 par Me Philippe Ehrenström

L’avocat doit-il révéler au juge l’usage qu’il fait de l’agence artificielle ? Présentation de Cedric Willis c/ U.S. Bank National Associations. Lire la suite →

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Données synthétiques et confidentialité : appréciation de la métrique de distance (DCR)

Publié le 15 juin 2025 par Me Philippe Ehrenström

Comment s’assurer que les données synthétiques produites à partir de jeux de données réels n’exposent pas d’informations indentifiables sur des individus? Examen de la métrique de distance (DCR) Lire la suite →

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Ce qui se passe dans la boîte noire (ii)  : la mémorisation dans les Large Language Models

Publié le 15 juin 2025 par Me Philippe Ehrenström

Qu’est-ce que la mémorisation dans un Large Language Model? Réponse technique nuancée, qui a des conséquences notamment en droit d’auteur. Lire la suite →

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Intelligence artificielle et protection des données : avantages et risques de l’apprentissage fédéré

Publié le 12 juin 2025 par Me Philippe Ehrenström

L’apprentissage fédéré est un outil permettant d’intégrer la protection des données à l’intelligence artificielle. Présentation d’une étude qui en montre certains avantages et risques. Lire la suite →

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Ce qui se passe dans la boîte noire: généralisation et mémorisation dans les Large Language Models

Publié le 8 juin 2025 par Me Philippe Ehrenström

Que se passe-t-il dans la boîte noire d’un Large Language Models? Distinction entre la mémorisation involontaire puis, passé un certain seuil, la généralisation à partir des données d’entraînement. Présentation de J.X.MORRIS et al., How much do language models memorize ? et de ses implications pour le juriste. Lire la suite →

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Intelligence artificielle : agency, pas intelligence – l’altérité ontologique de l’IA

Publié le 5 juin 2025 par Me Philippe Ehrenström

L’intelligence artificielle n’est pas une intelligence, mais une forme nouvelle de capacités opérationnelles, interactionnelles et adaptatives (agency). Il ne s’agit pas de calquer un concept humain sur des artefacts techniques, mais de reconnaître l’altérité ontologique de l’IA. Lire la suite →

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Les usages de l’intelligence artificielle dans le monde juridique

Publié le 3 juin 2025 par Me Philippe Ehrenström

L’intelligence artificielle dans le monde juridique: oui, mais avec une certaine prudence… Présentation de S.KAPOOR/P.HENDERSON/A.NARAYANAN, Promises and Pitfalls of Artificial Intelligence for Legal Applications, arXiv :2402.01656v1 [cs.CY], janvier 2024 Lire la suite →

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