Le droit français face aux plateformes numériques : guide de navigation en eaux troubles
Bibliographic record
Abstract
Si les plateformes numériques se sont construites en marge des règles applicables, elles commencent progressivement à être rattrapées par le droit. En raison des bouleversements d’ordre systémique qu’elles ont introduits, le présent article appelle à concevoir un cadre de gouvernance multiniveaux, seul à même de saisir ce phénomène planétaire. Il apparaît en effet primordial d’investir le monde des plateformes par leur ancrage territorial. Après avoir répertorié les défis qui attendent le juriste, l’article propose plus particulièrement d’examiner les réactions du droit français face aux plateformes numériques. Les juges apparaissent, à cet égard, des acteurs de premier plan, alors que le législateur français est resté plus en retrait, cherchant à atteindre un équilibre entre le soutien à apporter à leur essor, d’une part, et leur encadrement, d’autre part. Pour y parvenir, il expérimente, innove, tâtonne souvent, plaçant parfois le curseur trop en faveur des plateformes, ou trop loin dans leur contrôle. Si cet équilibre s’avère encore à trouver, les réformes engagées laissent néanmoins transparaître un législateur français transformé, préférant anticiper plutôt que réagir, et privilégiant une démarche collaborative (néanmoins contraignante) avec les plateformes numériques.
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 | 0.002 | 0.005 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.009 | 0.009 |
| Scholarly communication | 0.008 | 0.004 |
| Open science | 0.001 | 0.004 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.021 | 0.003 |
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".