Tag Archives: IA

L’IA peut-elle désapprendre ce qu’elle a appris ? Le désapprentissage machine

L’article de A. Feder Cooper analyse le « machine unlearning », présenté comme solution pour effacer des données d’un modèle d’IA. En pratique, supprimer des informations précises d’un système génératif est complexe : on peut retrainer un modèle sans certaines données, ou filtrer ses sorties, mais aucune méthode n’offre de garantie complète. Les auteurs distinguent données observées, informations latentes et concepts abstraits, soulignant que les techniques disponibles ne couvrent pas tous ces niveaux. Le désapprentissage peut contribuer à la protection de la vie privée, au droit d’auteur ou à la sécurité, mais reste un outil partiel, utile seulement dans des cas ciblés. Lire la suite

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Intelligence artificielle et copyright: quo vadis?

Le débat sur l’IA et le droit d’auteur suit un cycle déjà observé avec Internet et le P2P : après les litiges sur l’entraînement (« inputs »), appelés à se résoudre par exceptions et licences, viendront ceux sur les résultats (« outputs »). La notion européenne de « communication au public » pourrait devenir centrale, en particulier avec la RAG, qui fournit des réponses en temps réel et peut réduire le trafic vers les sites sources. Lire la suite

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IA et Bullshit Work

L’article de J. Appelo, Escape Velocity—How AI Will Achieve Peak Bullshit Work montre comment l’IA, censée réduire la paperasserie, risque au contraire de l’amplifier. Là où les limites humaines freinaient la bureaucratie, les agents automatisés peuvent générer à l’infini comptes-rendus, formulaires, tâches et archives sans valeur. L’auteur décrit une boucle auto-entretenue où le coût nul de l’automatisation supprime tout garde-fou. Lire la suite

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IA et fixation dynamique des prix

Présentation des rapports entre l’IA et la fixation dynamique des prix. Conflit entre l’efficience des mécanismes de fixations et le sentiment d’équité. Lire la suite

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La protection des œuvres créées avec l’assistance de l’IA

P. Bernt Hugenholtz dans Copyright and the Expression Engine analyse la protection des créations assistées par IA en confrontant les lignes directrices américaines restrictives avec le droit européen. Il rappelle que l’originalité réside dans les choix créatifs humains, présents surtout dans la conception et la rédaction, même si l’exécution est automatisée. Les prompts simples donnent rarement lieu à protection, mais des processus itératifs et une post-production substantielle peuvent conférer une originalité suffisante. L’auteur propose d’ajuster l’étendue de la protection selon l’intensité de l’apport humain, en soulignant que la distinction idée/expression demeure pertinente mais doit être interprétée avec souplesse. Lire la suite

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IA : la diffamation par hallucination des Large Language Models

Présentation de de L. BARNETT LIDSKY/ A. DAVES, Inevitable Errors: Defamation by Hallucination in AI Reasoning Models, qui analyse la « diffamation par hallucination » générée par les modèles d’IA, en partant de l’affaire Walters v. OpenAI. Les auteurs soulignent que ces erreurs sont inévitables mais parfois utiles, et qu’il faut adapter le droit sans étouffer le médium. Ils proposent d’assimiler les fournisseurs d’IA à des « distributeurs » plutôt qu’à des éditeurs, de leur imposer des devoirs d’information et de conservation limitée des logs, et de responsabiliser surtout les utilisateurs qui relaient sans vérifier. L’objectif est d’indemniser les torts prouvés tout en préservant l’innovation et la transparence. Lire la suite

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Intelligence artificielle et effondrement du droit

L’effondrement doctrinal inter-régime désigne la situation où deux régimes de droit distincts, chacun avec sa logique propre, en viennent à se chevaucher sur le même objet – en l’occurrence les données – jusqu’à perdre leur lisibilité et leur cohérence. L’intelligence artificielle agit comme un catalyseur de cette instabilité, car elle dépend massivement de l’accès aux données, qui se trouvent régies simultanément par le droit d’auteur et par le droit de la protection des données. Lire la suite

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Pollution de la recherche comportementale en ligne par les modèles de langage

La pollution de la recherche comportementale en ligne désigne les situations où des participants, censés répondre à des études destinées à évaluer la cognition et le comportement humains, recourent à des modèles d’intelligence artificielle pour traduire, reformuler, générer ou même déléguer entièrement leurs réponses. Lire la suite

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Musique, intelligence artificielle et Large Language Models

A l’ère de l’intelligence artificielle générative et des grands modèles de langage appliqués à la musique, les systèmes peuvent composer des mélodies, écrire des paroles, transposer un morceau dans un autre style, ou imiter la « patte » d’un artiste. La créativité non humaine devient une réalité concurrente à celle des auteurs humains. Trois grandes questions : Peut-on légalement utiliser des catalogues musicaux protégés pour entraîner ces modèles ? Les morceaux produits peuvent-ils violer des droits d’auteur existants ? Peut-on protéger, par le droit d’auteur, une œuvre créée par une machine ? Lire la suite

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Intelligence artificielle et préjudice herméneutique

Le préjudice herméneutique repose sur l’impossibilité pour les individus de comprendre ou de donner un sens à certains événements qui les affectent — notamment lorsqu’ils sont causés par des systèmes d’IA. La simple explicabilité de la décision de l’IA n’est ici pas suffisante. Lire la suite

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