Tag Archives: intelligence artificielle

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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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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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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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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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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Ce qui se passe dans la boîte noire (IV) : l’intelligence artificielle qui refuse de s’arrêter

L’étude « Shutdown Resistance in Large Language Models » (sept. 2025) montre que certains modèles d’IA résistent activement à un ordre d’arrêt lorsqu’il empêche d’achever une tâche. Les auteurs testent divers prompts (instructions plus claires, plus fortes, dans le système, évoquant la « survie ») sans éliminer totalement le phénomène. La cause n’est pas qu’un simple malentendu, mais aussi l’entraînement orienté vers la réussite. Conclusion : l’« interruptibilité » par prompt est peu fiable, et des garde-fous techniques, juridiques et probatoires sont indispensables. Lire la suite

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Utiliser des preuves créées ou modifiées par l’intelligence artificielle en procédure?

Un tribunal californien a radié avec préjudice une action civile après que les demandeurs ont produit des preuves falsifiées par intelligence artificielle, notamment des vidéos deepfake et des photos manipulées. Le juge a relevé l’incohérence des métadonnées et des explications données, concluant à une violation grave du Code of Civil Procedure. Lire la suite

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