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Enregistrement W3132988749 · doi:10.71781/2574

La preuve civile et les interactions avec les assistants vocaux, un point de vue comparé

2019· dissertation· fr· W3132988749 sur OpenAlexaboutno aff
Nicolas Thiffault-Chouinard

Notice bibliographique

RevuePapyrus : Institutional Repository (Université de Montréal) · 2019
Typedissertation
Languefr
DomaineHealth Professions
ThématiqueHealth, Medicine and Society
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesEuropean ParliamentAutorité des Marchés Financiers
Mots-clésPhilosophyPolitical scienceHumanities

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Les récents développements de l’intelligence artificielle, de l’Internet des objets et des outils de reconnaissance vocale, couplés à la démocratisation des appareils électroniques de grande consommation et à la couverture Internet étendue maintenant disponible dans plusieurs pays industrialisés, ont permis la mise en marché à grande échelle d’assistants vocaux personnels, qui consistent en des logiciels installés sur différents appareils tels que des téléphones cellulaires et des haut-parleurs connectés permettant aux utilisateurs de ces appareils d’interagir avec ceux-ci au moyen de commandes vocales. L’adoption de technologies permettant aux utilisateurs d’interagir avec des objets connectés à l’Internet au moyen de leur voix connaît une forte croissance, et celles-ci constitueront bientôt l’un des modes d’interaction privilégiés pour utiliser l’Internet. Considérant la vaste nature des opérations réalisées au moyen de l’Internet en général et de l’Internet des objets en particulier, il convient de se questionner sur la manière de documenter les interactions entre un utilisateur et un assistant vocal. Le présent mémoire adopte une approche comparant le cadre juridique québécois à différents cadres juridiques avec l’objectif de procéder à une qualification technique et juridique des assistants vocaux et des éléments de preuve en découlant. Dans un second temps, ce mémoire s’intéresse à la recevabilité et à la force probante de ces éléments de preuve dans le contexte du droit civil québécois. L’auteur se penche sur les conditions de recevabilité, discutant de la qualification du document technologique et de ses attributs, nommément ainsi qu’en premier lieu son authenticité et son intégrité et de la proportionnalité. L’auteur discute des exceptions à la recevabilité, soit spécifiquement l’atteinte aux droits fondamentaux et le respect du secret professionnel. Ensuite, l’auteur discute de la force probante de la preuve technologique en avançant que la compréhension de la technologie sous-jacente est l’élément clef dans l’évaluation de la force probante de tout élément de preuve technologique. L’auteur propose que l’intelligence artificielle relève d’une nouvelle catégorie de preuve qui commande peut-être des changements à la procédure et aux principes judiciaires québécois.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,010
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Sans objet · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Autre · Signal consensuel: Autre
Score de désaccord entre enseignants0,990
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,010
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0030,005
Communication savante0,0090,007
Science ouverte0,0010,003
Intégrité de la recherche0,0020,002
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0190,006

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,019
Tête enseignante GPT0,283
Écart entre enseignants0,264 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSans objet
Domainenon disponible
GenreAutre

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2019
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