L’encadrement juridique de l’exploitation des mégadonnées dans le secteur privé au Québec
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Les mégadonnées font partie de ces sujets dont on entend parler sans trop savoir ce qu’ils signifient précisément. Souvent associés au domaine de l’intelligence artificielle, ces volumineux ensembles de données sont à la base d’un nombre croissant de modèles d’affaires axés sur la valorisation des données numériques que nous générons au quotidien. Le présent mémoire cherche à démontrer que cette exploitation des mégadonnées par les entreprises ne s’effectue pas dans un vide juridique. Les mégadonnées ne peuvent être considérées comme un objet de droit en l’absence d’une définition formelle. Une revue de la littérature multidisciplinaire à leur sujet, invite à les concevoir comme un actif informationnel doté de cinq caractéristiques principales, soit leur volume, leur vélocité, leur variété, leur valeur et leur véracité. L’analyse de ces caractéristiques permet au juriste d’atteindre une compréhension suffisante de ce phénomène afin de l’aborder sous le prisme du droit positif. Suivant un exercice de qualification juridique, les mégadonnées émergent à la fois comme un bien meuble incorporel et comme un ensemble de documents technologiques portant divers renseignements dont certains peuvent être qualifiés de renseignements personnels. Le cadre juridique applicable à l’exploitation des mégadonnées s’articule donc autour de la protection législative de la vie privée informationnelle qui s’incarne à travers les lois en matière de protection des renseignements personnels. Cet encadrement est complété par certaines règles relatives à la gestion documentaire et au droit à l’égalité. Une manière efficace de présenter cet encadrement juridique est selon le cycle de vie des renseignements personnels au sein des mégadonnées. Ainsi, il appert que les principes issus de l’approche personnaliste et minimaliste du droit québécois à la protection des renseignements personnels s’appliquent tant bien que mal à la collecte des données numériques ainsi qu’à leur traitement par les entreprises.
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.
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,011 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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 découle