Intelligence artificielle et transformation des emplois
Why this work is in the frame
A frame that forgets how it found something cannot be audited. These are the routes that admitted this work.
Bibliographic record
Abstract
Une littérature de plus en plus abondante est consacrée à la thématique de l’intelligence artificielle en lien avec la transformation des emplois. Dans cet article, les auteurs attirent l’attention d’une part sur le caractère pessimiste ou optimiste des analyses y afférentes, notamment en termes d’importance de la destruction et/ou de la création d’emplois susceptibles d’être engendrées par l’intelligence artificielle et, d’autre part sur la difficulté d’établir des projections fiables en la matière, à partir d’analyses partielles centrées uniquement sur les tâches et qui ne prennent pas en considération les emplois dans leur globalité. Les auteurs soulignent par ailleurs les difficultés inhérentes à l’automatisation des emplois, tels le degré d’acceptation sociale ou encore le rapport coût-rentabilité, susceptibles d’en réduire la vitesse d’introduction. Il est également fait mention à la fois des avancées découlant de l’intelligence artificielle, notamment dans des domaines telles la santé, la mobilité, la sécurité, etc. ainsi que des nouvelles formes d’intelligence artificielle, tout en soulignant l’importance du volet éthique ainsi que du sens de la responsabilité qui devront accompagner les changements liés à l’intelligence artificielle.
Fetched live from OpenAlex and de-inverted. Abstracts are not stored in this database: the inverted indexes are 8.6 GB of the frame’s 9.3 GB of text, and the host has 13 GB free.
Full frame distilled prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. Learned from the 10,348 direct Codex labels and 10,348 direct Gemma labels. Candidate is the union of thresholded teacher heads; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels or direct frontier model labels.
Codex and Gemma teacher scores by category
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.000 |
| Science and technology studies | 0.000 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.000 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 0.004 |
Machine scores (provisional)
The two teacher heads of the student model, read on this work. A score orders the frame for review; it never asserts a category, and the validation status ships verbatim with every row.
Baseline scores from an immature model (maturity gate not passed, 7 training rounds). Scores rank; they never assert a category.
score_only:v0-immature-baseline · verbatim from the scoring run: score_only means the number may rank works, and no category label ships from it