Le rôle de l’éthique dans la mise en place d’une certification pour l’utilisation d’algorithmes dans le système juridique
Bibliographic record
Abstract
En règle générale, la prise de décision algorithmique peut influencer les individus sur plusieurs points. Tout d’abord, une problématique de transparence se pose, mais également de contrôle, dans la mesure où l’apprentissage machine lié à la puissance de calcul complexifient la compréhension du processus de raisonnement ayant mené à une décision. De la même manière, cela empêche l’identification et la résolution de potentiels problèmes éthiques liés à la conception et au fonctionnement de l’algorithme. À ce titre émergent des réflexions portant sur la mise en place d’une charte éthique, mais également d’une certification. La certification n’étant pas obligatoire, per se, nous verrons comment l’éthique pourrait compléter le rôle du droit en permettant de l’encourager.
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.
How this classification was reachedexpand
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 | 0.010 | 0.004 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.001 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.003 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.000 |
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 itClassification
machine, unvalidatedMachine predicted; both teacher heads agree on what is shown here.
How this classification was reached, model by model and score by score, is at the end of the page under "How this classification was reached".