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Category Archives: intelligence artificielle
Discriminatory automated recruitment assisted by artificial intelligence (AI)
AI-assisted automated recruitment can reproduce or exacerbate discrimination (based on gender, origin, age, disability). These systems, classified as high-risk systems, are subject to data protection law, which grants candidates certain rights (information, opposition to a solely automated decision, human review, communication of the underlying logic). These rights can be enforced in litigation, with certain practical difficulties, particularly with regard to procedural law. Lire la suite
Publié dans intelligence artificielle, nouvelle LPD, recrutement, RGPD
Tagué AI, automated recruitment, discrimination
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Diskriminierende automatisierte Personalbeschaffung mit KI-Unterstützung
Die automatisierte, KI-gestützte Personalbeschaffung kann Diskriminierungen (aufgrund von Geschlecht, Herkunft, Alter, Behinderung) reproduzieren oder verschärfen. Diese als risikoreich eingestuften Systeme unterliegen insbesondere dem Datenschutzrecht, das dem Bewerber bestimmte Rechte einräumt (Information, Widerspruch gegen eine ausschließlich automatisierte Entscheidung, erneute menschliche Überprüfung, Mitteilung der zugrunde liegenden Logik). Diese Rechte können in Rechtsstreitigkeiten geltend gemacht werden, wobei jedoch gewisse praktische Schwierigkeiten bestehen, insbesondere im Hinblick auf das Verfahrensrecht. Lire la suite
Quand la protection des données se perd dans le droit du travail
Le RGPD, pensé pour un individu proche du « consommateur moyen », se transpose mal à la relation de travail. Côté salarié, il suppose une personne autonome capable d’activer seule ses droits, alors que la subordination et la dépendance économique freinent l’exercice effectif de ces droits. Côté employeur, il suppose un responsable maître du traitement, alors que celui-ci dépend souvent de prestataires technologiques faiblement régulés. Lire la suite
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
Publié dans intelligence artificielle, Techno-labrador
Tagué hallucinations, IA, système
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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
Publié dans Droit US, intelligence artificielle
Tagué correction, droit, examens, IA, intelligence artificielle
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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
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
Publié dans intelligence artificielle, Procédure
Tagué IA, speech-to-text, transcription
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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
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
Publié dans intelligence artificielle
Tagué électricité, IA, infrastructure, intelligence artificielle, réseaux
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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
Travail, protection des données et IA 