Responsabilité civile en cas de diffamation sur Internet : étude comparative entre les systèmes québécois et français
Bibliographic record
Abstract
L’essor des technologies de l’information des dernières décennies a été tel qu’on l’a qualifié de « révolution numérique ». Pour ne retenir que l’aspect relatif à l’information, l’internet a donné une autre envergure à la liberté d’expression, en permettant notamment à ceux qui n’avaient pas voix au chapitre de s’exprimer librement sur des plateformes accessibles à tous, de par le monde. Cependant, cette surenchère au niveau de la libre expression sur Internet s’avère un couteau à double tranchants, comme ont pu le constater certaines décisions, qualifiant notamment cet outil de « moyen de communication redoutable ». Ce constat fait notamment référence à la diffamation ou l’atteinte à la réputation des personnes physiques ou morales, donnant lieu à des conséquences fort dommageables, le cyberespace étant le lieu par excellence de la diffamation d’échelle mondiale, compte tenu de l’ubiquité qu’implique l’Internet. Et ce, sans qu’on puisse souvent contrôler ce phénomène avec les méthodes traditionnelles de régulation. Notre étude consiste à appréhender ce phénomène au regard de la responsabilité civile, dans un examen des règles juridiques applicables en la matière, et plus précisément de savoir si ces règles sont appropriées ou efficaces. Nous avons opté pour une étude comparative entre les systèmes juridiques québécois et français qui sont tous deux de tradition civiliste dont l’un est influencé par la Common law et l’autre par le droit européen. Bien que dans les deux systèmes, la diffamation est génératrice de responsabilité civile, il est intéressant de savoir comment ils prennent en compte cette question, sachant que le délit de diffamation obéit à deux régimes différents, selon qu’on se trouve dans l’un ou l’autre système. Si dans le droit québécois, la diffamation relève du régime général de la responsabilité civile, elle est considérée en droit français comme une infraction pénale, prévue par une loi spéciale dont la complexité suscite beaucoup de questions. Cette étude comparative contient beaucoup d’enseignements pouvant bénéficier réciproquement aux deux systèmes. En outre, en traitant dans deux sections différentes la responsabilité des auteurs d’informations dommageables et celle des intermédiaires techniques, notre étude nous amènera à embrasser, audelà des systèmes québécois et français, le droit canadien, américain et européen, compte tenu de l’interaction qui existe en la matière, au niveau des textes applicables et de la jurisprudence.
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 machine prediction
Teacher imitationNot calibrated prevalence, not ground truth. Human validation pending. The Gemma side is a direct model label for every work in the frame, read from the title-only record. The Codex side is a classifier learned from the 10,348 direct Codex labels and calibrated to design-weighted sample rates; fields without enough sample support carry no Codex call. Candidate is the union of the two sides; consensus is their intersection. These outputs are machine_predicted_unvalidated and are not human labels.
Distilled classifier scores by category (both heads)
| Category | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Metaresearch | 0.003 | 0.007 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.002 | 0.004 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.006 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.003 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.001 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.009 | 0.001 |
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; a candidate call from one source (direct Gemma or distilled Codex), not a consensus.
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".