Prêt pour l'IA: Les impacts de l'intelligence artificielle sur le travail et l'emploi
Notice bibliographique
Résumé
Description tirée du rapport: Le présent dossier contient un ensemble de documents produits à diverses étapes de la réflexion collective sur l’encadrement de l’intelligence artificielle (IA) menée par le Conseil de l’innovation du Québec. Les documents qu’il contient résument les discussions et réflexions menées par le groupe de travail thématique no 4 sur les impacts de l'IA sur le travail et l'emploi. Ce dossier comprend trois sections. Notes d’ateliers et de discussion : La première présente une synthèse des échanges entre les participants consultés lors des ateliers de réflexion rédigée avec l’appui de la firme de stratégie Aviseo. Groupe de discussion : La seconde présente une synthèse des échanges parmi un groupe restreint de participants consultés lors d’un atelier de réflexion rédigée avec l’appui de la firme de stratégie Aviseo. Présentation au forum public : La troisième permet de consulter la présentation relative à cette thématique qui a été faite dans le cadre du forum public. Contribution des membres de la communauté Obvia Co-direction du rapport et de la thématique: Nathalie De Marcellis-Warin Participation aux consultations à titre d'experte ou d'expert: Simon Collin Marc-Antoine Dilhac Christian Lévesque Thierry Warin
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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 | 0,010 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,010 | 0,008 |
| Communication savante | 0,017 | 0,007 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,006 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,005 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,027 | 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 ».