Le droit à l'égalité canadien et québécois face à la discrimination algorithmique
Notice bibliographique
Résumé
Les systèmes d’intelligence artificielle (SIA) sont de plus en plus utilisés dans divers domaines, tels que l’immigration, le recrutement en emploi ou encore la publicité ciblée sur les réseaux sociaux. Au cours des dernières années, les préoccupations relatives aux impacts sociaux et éthiques de ces systèmes ont pris de l’ampleur. Plusieurs exemples ont mis en lumière que, loin d’être des outils neutres, ces SIA reproduisent souvent des biais et logiques discriminatoires. Bien que des règles juridiques s’appliquant spécifiquement aux SIA peuvent être pertinentes, le droit au Québec et au Canada possède des protections contre la discrimination, principalement à travers le droit à l’égalité prévu à l’article 15(1) de la Charte canadienne et à l’article 10 de la Charte québécoise, qui sont applicables aux SIA. Cette recherche se propose d’explorer le phénomène de discrimination algorithmique à travers le prisme du droit à l’égalité canadien et québécois. Nous analyserons le cadre actuel du droit à l’égalité, en soulignant la conception de l’égalité réelle qui est au coeur de ces dispositions, et en abordant les critères actuels requis pour établir un cas de discrimination prima facie. Ensuite, à travers une revue de la littérature multidisciplinaire, nous examinerons la discrimination algorithmique et les causes de ce phénomène. Nous pourrons alors analyser si la conception du droit à l’égalité canadien et québécois est en mesure d’appréhender les caractéristiques propres des cas de discrimination algorithmique et si les critères actuels, ainsi que leur interprétation récente par les tribunaux, comporteraient des obstacles dans l’analyse de ces nouvelles formes de discrimination. _____________________________________________________________________________ MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : discrimination algorithmique, intelligence artificielle, apprentissage automatique, droit à l'égalité, discrimination indirecte, biais algorithmiques, Charte canadienne, Charte québécoise
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 | 0,002 | 0,007 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,002 |
| Communication savante | 0,005 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,002 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,010 | 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 ».