Les tensions entre les principes juridiques applicables aux systèmes d'intelligence artificielle en droit québécois (explicabilité, exactitude, sécurité et équité)
Notice bibliographique
Résumé
Le 21 septembre 2021, l’Assemblée nationale du Québec a adopté le projet de loi 64 afin de moderniser son régime de protection des renseignements personnels. S’inspirant du Règlement Général sur la Protection des Données européen, ce projet de loi renforce substantiellement les obligations des entreprises privées et des organismes publics à l’égard des renseignements personnels des Québécois. Ce projet de loi assure également le respect de certains principes juridiques applicables aux systèmes d’intelligence artificielle. Or, dans le cadre de ce mémoire, nous démontrons que des tensions existent entre quatre de ces principes. Ces principes sont : le principe d’explicabilité, le principe d’exactitude, le principe de sécurité ainsi que le principe d’équité et de non-discrimination. En effet, il est souvent difficile et parfois impossible d’assurer un respect conjoint de ces quatre principes. La présente étude se divise en trois chapitres. Le premier explore les quatre principes pour ensuite identifier les obligations légales québécoises qui permettent d’en assurer le respect. Le second expose les tensions entre ces principes. Le dernier propose une solution permettant aux entreprises et aux organismes publics québécois de réaliser les arbitrages nécessaires entre ces principes tout en respectant la Loi.
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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 | 0,012 | 0,021 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,008 | 0,013 |
| Communication savante | 0,015 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,004 |
| Intégrité de la recherche | 0,004 | 0,006 |
| 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 ».