Gouvernance algorithmique, intelligence artificielle, enjeux, éthique : esquisse d’une analyse critique
Notice bibliographique
Résumé
Au fil des années, la gouvernance publique a introduit diverses contributions de l’intelligence artificielle (IA) dans la gestion de situations de grande diversité. Afin de dresser une esquisse des enjeux susceptibles de s’ensuivre, nous examinons la question sous sept dimensions cardinales – complexité, intelligence, enjeu, espace-temps, logistique, communication et éthique – en évoquant celles où ce nouveau paradigme peut constituer une avancée authentique – ou un danger. Nous détaillons certains écueils sérieux de l’IA contemporaine qui sont inhérents à sa racine même d’inférence statistique à partir de données massives. Au fil de la discussion, nous évoquons certains prospects de mitigation de ces écueils, que nous complétons par l’esquisse de la nécessité mutuelle – de la communauté de gouvernance et de la communauté R&D – de mieux comprendre comment assurer que cette ressource soit utilisée intelligemment, et éthiquement.
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 enseignantsNi 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.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,017 | 0,037 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,005 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,025 |
| Communication savante | 0,014 | 0,013 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,007 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,008 | 0,001 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».