Cadre juridique applicable à l’utilisation de la reconnaissance faciale par les forces de police dans l’espace public au Québec et au Canada Éléments de comparaison avec les États-Unis et l’Europe : sommaire exécutif et recommandations
Notice bibliographique
Résumé
Ce document présente les principaux enjeux de l’utilisation de la reconnaissance faciale par les forces de police dans l’espace public au Québec et au Canada, en comparaison avec les autres provinces, l’Europe et les États-Unis. Dans un contexte où il est de plus en plus question de recourir à cette technologie, il convient de mener une réflexion en amont de son déploiement, afin d’éliminer ou minimiser les risques encourus, en particulier pour les droits et libertés individuelles. Les principaux objectifs du document sont alors : 1. D’éclairer les législateurs sur ce qu’est cette technologie et les risques encourus, en particulier les risques d’atteinte aux droits et libertés individuelles protégés par les Chartes du Canada et du Québec. 2. De présenter les solutions déjà mises en œuvre pour envisager celles qui minimisent les risques et l’intrusion de cette technologie sur la vie privée, afin de poser les conditions d’une transparence et meilleure acceptabilité sociale.
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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 | 0,016 | 0,056 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,009 | 0,009 |
| Études des sciences et des technologies | 0,012 | 0,004 |
| Communication savante | 0,010 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,004 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,034 | 0,004 |
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 ».