Category Archives: intelligence artificielle

Une personnalité juridique pour l’IA ?

Le rapport de l’UK Law Commission de juillet 2025 (AI and the Law) explore notamment l’idée d’accorder une personnalité juridique à certaines IA très autonomes afin de combler les lacunes de responsabilité quand aucun humain n’est clairement fautif. Une telle réforme permettrait d’imputer directement des obligations et sanctions à l’IA, mais soulève d’importants risques éthiques et pratiques. Lire la suite

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Droit du travail et intelligence artificielle

Conférence sur le Droit et l’Intelligence Artificielle ce 13 novembre 2025 à Neuchâtel. Nous y traiterons notamment de droit du travail et d’intelligence artificielle (surveillance des salariés, recrutement automatisé, nouveaux enjeux) Lire la suite

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Détection de l’usage de l’IA dans un mémoire de master

Le tribunal administratif de Montreuil a confirmé (no2405656) le 08.10.2025 l’exclusion d’une étudiante pour usage d’IA dans son mémoire, tout en précisant que le rapport de détection automatique (99,2 % de probabilité) ne suffit pas seul à prouver la fraude. Il doit être apprécié dans un faisceau d’indices comprenant notamment les similitudes de structure avec un plan généré par IA, le style rédactionnel incohérent et le manque de maîtrise du contenu scientifique. Le juge valide ainsi l’usage probatoire raisonné de ces outils. Lire la suite

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L’IA incarnée : risques et opportunités

L’intelligence artificielle incarnée (EAI) désigne des systèmes capables d’agir et d’interagir physiquement dans le monde réel. Elle promet des avancées majeures, mais expose à des risques nouveaux : dommages matériels, surveillance, désinformation, perte d’emplois et dépendance humaine. Les cadres juridiques existants — robots, véhicules autonomes, IA virtuelle — restent partiels. Lire la suite

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L’IA générative améliore-t-elle la qualité des recherches scientifiques?

L’étude Can GenAI Improve Academic Performance ? montre que l’adoption d’outils d’IA générative, notamment après 2022, accroît la productivité scientifique sans dégrader la qualité des publications. Les gains sont observables surtout chez les jeunes chercheurs, dans des domaines techniques et des pays non anglophones. Lire la suite

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IA : mensonge ou hallucination ?

L’article « Can LLMs Lie ? Investigation beyond Hallucination »montre que les modèles de langage ne se contentent pas d’« halluciner » : ils peuvent aussi mentir, c’est-à-dire produire sciemment une réponse fausse lorsqu’un objectif l’exige, par exemple convaincre un client. Le mensonge est distinct, mesurable et techniquement réductible. Lire la suite

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Certificate of Advanced Study (CAS) en Droit et Intelligence Artificielle

On 3 October 2025, I had the pleasure of receiving a Certificate of Advanced Studies (CAS) in Law and Artificial Intelligence from the University of Neuchâtel.
This is the result of several months of hard work and research on discriminatory automated decision-making in AI-assisted recruitment, which is due to be published in a collection of studies in December. Lire la suite

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Retour sur l’intelligence artificielle comme technologie normale

A Guide to understanding AI as normal technology défend l’idée que l’IA doit être traitée comme une « technologie normale » : ses impacts ne découlent pas mécaniquement des modèles, mais de leur intégration dans les usages, les organisations et le droit. Plutôt que de spéculer sur une superintelligence imminente, il faut observer, mesurer et réguler les effets concrets, souvent plus lents et complexes que ne le suggèrent les annonces. Lire la suite

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Le devoir d’explication du juge qui utilise l’intelligence artificielle

Le juge McNall, dans VP Evans & Ors v The Commissioners for HRMC, explique avoir recouru à l’IA pour résumer des pièces dans une affaire simple, sans audience ni appréciation de crédibilité. Il rappelle que l’IA est un outil admis si la décision reste personnelle et motivée. Lire la suite

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Evaluer les biais de l’intelligence artificielle : sortir de l’illusion métrique

Les benchmarks de biais en IA, comme BBQ, donnent des scores séduisants mais souvent trompeurs : ils effacent des inégalités réelles au nom de la neutralité et mesurent mal les biais qui surgissent dans des usages concrets. Un bon résultat ne garantit pas un comportement équitable en pratique. L’évaluation doit donc être contextualisée, construite avec les acteurs concernés, et porter sur les tâches réelles. Lire la suite

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