Tag Archives: LLM

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

Publié le 1 octobre 2025 par Me Philippe Ehrenström

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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Ce qui se passe dans la boîte noire: généralisation et mémorisation dans les Large Language Models

Publié le 8 juin 2025 par Me Philippe Ehrenström

Que se passe-t-il dans la boîte noire d’un Large Language Models? Distinction entre la mémorisation involontaire puis, passé un certain seuil, la généralisation à partir des données d’entraînement. Présentation de J.X.MORRIS et al., How much do language models memorize ? et de ses implications pour le juriste. Lire la suite →

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Les données d’entraînement des LLM sont-elles protégées par le droit d’auteur ?

Publié le 13 avril 2025 par Me Philippe Ehrenström

Les données d’entraînement utilisées pour un LLM (large language model) sont-elles protégées par le droit d’auteur? (IA, LDA) Lire la suite →

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