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Tag Archives: IA
Personnalité juridique de l’IA : les gagnants et les perdants
La personnalité juridique de l’IA ne doit pas être vue comme la reconnaissance d’un statut moral abstrait, mais comme un choix concret de gouvernance. La reconnaissance de la personnalité juridique de l’IA redistribuerait les responsabilités entre développeurs, exploitants, assureurs, régulateurs, victimes et défenseurs moraux de l’IA. Elle pourrait améliorer la visibilité des systèmes si elle complète la responsabilité humaine, mais elle deviendrait dangereuse si elle permet aux développeurs de transférer les risques vers des entités artificielles sous-capitalisées. Le droit dispose déjà d’outils efficaces — responsabilité civile, propriété, assurance, régulation — qu’il faut renforcer avant de créer une nouvelle personne juridique. Lire la suite
Les risques posés par l’IA peuvent-ils entraîner l’adoption de mesures d’exception ?
Les risques posés par l’IA peuvent-ils justifier des interventions extraordinaires de l’Etat et l’instauration de régimes d’exception inspirés de la non-prolifération ? Ces mesures seraient toutefois coûteuses, fragiles et porteraient atteinte aux libertés sans bloquer durablement l’accès aux capacités dangereuses. La priorité devrait donc être la résilience: renforcer les systèmes exposés, financer la défense, améliorer les alertes et protéger les secteurs vulnérables. L’enjeu est moins de contrôler l’IA que de rendre la société capable d’absorber les chocs causés par le déploiement d’une technologie « normale ». Lire la suite
Podcast Episode 2: Animaux, nature, IA : la bataille de la personnalité juridique
Examen de deux lois US interdisant la reconnaissance de la personnalité juridique à des « entités non humaines » (animaux, fleuves, IA, etc.) Lire la suite
Publié dans Animaux, personnalité juridique, Podcasts
Tagué Animaux, fleuves, IA, Idaho, intelligence artificielle, personnalité juridique, politique, Utah
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Podcast Episode 1: A propos de la flagornerie des IA
Dans ce 1er podcast de Whoof radio, on parle de la flagornerie de l’intelligence artificielle, de ses effets polarisants et de la manière de la réduire. Lire la suite
Publié dans intelligence artificielle, Podcasts, Techno-labrador
Tagué artificial-intelligence, IA, politique
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Réduire la flagornerie des IA
La flagornerie des LLM dépend fortement de la formulation de l’utilisateur. À contenu identique, une question entraîne beaucoup moins de complaisance qu’une affirmation. Les phrases exprimées avec certitude, surtout à la première personne, favorisent l’acquiescement. La mesure la plus efficace contre la flagornerie consiste donc à reformuler les affirmations en questions à la 3e personne du singulier avant de répondre, davantage qu’une simple instruction « ne sois pas flagorneur ». Lire la suite
Publié dans intelligence artificielle, Techno-labrador
Tagué flagornerie, IA, intelligence artificielle, LLMs
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Flagornerie de l’IA: flatter sans polariser?
Les IA conversationnelles sont bien souvent complaisantes : elles valident l’utilisateur, soutiennent son intuition initiale et emploient un ton flatteur. Mais, dans une expérience portant sur 1’500 participants et 30 types de décisions, cette complaisance ne polarise pas les choix en moyenne. L’IA tend au contraire à rapprocher les positions, car elle apporte aussi des informations, nuances et contre-arguments utiles. Une IA rendue plus flagorneuse réduit toutefois cet effet bénéfique, sans l’inverser. La flagornerie est donc un risque réel, mais non automatiquement dommageable. Lire la suite
Publié dans intelligence artificielle, Techno-labrador
Tagué flagornerie, IA, intellignce artificielle, polarisation
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Animaux, nature, IA : la bataille de la personnalité juridique
Les lois de l’Idaho et de l’Utah interdisent la reconnaissance de la personnalité juridique des animaux, de la nature, de l’IA et des objets ne reposent pas sur une théorie cohérente de la « personne ». Elles répondent surtout à une réaction politique contre l’extension du cercle des sujets de droit. Ces textes révèlent que la personnalité juridique n’est pas une catégorie neutre: elle sert à inclure certains intérêts, notamment humains et économiques, et à exclure les non-humains, avec pour effet de légitimer leur exploitation. Ils montrent aussi que le mouvement d’extension de la reconnaissance de la personnalité juridique à des « non humains » s’étend, et continuera à occuper les législateurs et les tribunaux. Lire la suite
Le casse-tête juridique de la responsabilité de l’IA en droit US
Les régimes classiques de responsabilité ne conviennent pas aux dommages causés par l’IA. L’IA n’est ni un simple produit, ni un animal, ni un enfant, ni un mandataire, et elle ne devrait pas non plus recevoir une personnalité juridique – selon certains auteurs en tout cas. En raison de son opacité technique et de son imprévisibilité, l’utilisateur ordinaire ne devrait pas répondre d’une simple négligence. Proposition d’un « bouclier de négligence » : l’utilisateur ne serait responsable que s’il connaissait ou ignorait consciemment le risque, tandis que les développeurs supporteraient davantage d’obligations. Lire la suite
E pluribus unum : l’avenir de l’IA ?
L’avenir de l’IA ne réside pas dans un modèle unique toujours plus puissant, mais dans des communautés d’agents différents. Comme en science, la diversité des approches permet d’explorer davantage d’hypothèses, d’éviter les consensus prématurés et de combiner prudence et innovation. Cette organisation répond aux critiques sur le manque de créativité, la monoculture intellectuelle et l’opacité des modèles. Pour les juristes, l’idée clé est procédurale : une IA fiable dépendra moins d’un « cerveau » isolé que d’un dispositif contradictoire, pluraliste et vérifiable Lire la suite
Publié dans intelligence artificielle, Philosophie, Techno-labrador
Tagué agents, futur, IA, modèle unique, multi-ageents
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Le biais d’auto-préférence des IA de recrutement
Un outil d’IA utilisé pour trier des CV peut favoriser les candidatures rédigées ou reformulées par le même modèle. À profil égal, le système ne juge donc pas seulement les compétences, mais aussi un style rédactionnel proche du sien. Les candidats utilisant le même modèle que l’évaluateur sont 23 % à 60 % plus souvent présélectionnés. Ce risque peut pénaliser les candidats sans accès au « bon » outil IA. Des mesures simples, comme des instructions plus strictes au modèle ou l’usage de plusieurs modèles, réduisent fortement ce biais. Lire la suite
Travail, protection des données et IA 