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Tag Archives: intelligence artificielle
Une personnalité juridique pour les IA futures?
L’IA doit-elle devenir sujet de droit ? Pour l’IA actuelle, il semble suffisant de la traiter comme objet, avec des ajustements ciblés en responsabilité, droit d’auteur et régulation. Pour des IA futures, plus autonomes et peut-être sentientes, on peut anticiper de fortes incohérences (mariage, travail, interdiction de l’esclavage) qui pourraient être résolues par la possibilité, strictement encadrée, d’une certaine personnalité juridique. Lire la suite
IA et droit: pour une spécialisation des entités non humaines
Pourquoi favoriser certains systèmes d’IA «généraux» plutôt que des systèmes spécialisés, alors que la généralité accroît les risques techniques, économiques et politiques ? Il faut favoriser des architectures modulaires pour les entités non humaines, spécialisées, aux privilèges limités, mieux auditables et interopérables. Quand la tâche ne peut pas être précisément spécifiée, l’effort doit porter sur la spécification de la gouvernance. Lire la suite
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
Publié dans intelligence artificielle
Tagué AI, IA, intelligence artificielle, personnalité juridique
3 commentaires
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
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
Publié dans intelligence artificielle, Techno-labrador
Tagué hallucination, IA, intelligence artificielle, mensonge
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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
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
Publié dans intelligence artificielle, Procédure
Tagué explication, intelligence artificielle, juge, utilisation
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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
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
