La preuve civile et les interactions avec les assistants vocaux, un point de vue comparé
Bibliographic record
Abstract
Les récents développements de l’intelligence artificielle, de l’Internet des objets et des outils de reconnaissance vocale, couplés à la démocratisation des appareils électroniques de grande consommation et à la couverture Internet étendue maintenant disponible dans plusieurs pays industrialisés, ont permis la mise en marché à grande échelle d’assistants vocaux personnels, qui consistent en des logiciels installés sur différents appareils tels que des téléphones cellulaires et des haut-parleurs connectés permettant aux utilisateurs de ces appareils d’interagir avec ceux-ci au moyen de commandes vocales. L’adoption de technologies permettant aux utilisateurs d’interagir avec des objets connectés à l’Internet au moyen de leur voix connaît une forte croissance, et celles-ci constitueront bientôt l’un des modes d’interaction privilégiés pour utiliser l’Internet. Considérant la vaste nature des opérations réalisées au moyen de l’Internet en général et de l’Internet des objets en particulier, il convient de se questionner sur la manière de documenter les interactions entre un utilisateur et un assistant vocal. Le présent mémoire adopte une approche comparant le cadre juridique québécois à différents cadres juridiques avec l’objectif de procéder à une qualification technique et juridique des assistants vocaux et des éléments de preuve en découlant. Dans un second temps, ce mémoire s’intéresse à la recevabilité et à la force probante de ces éléments de preuve dans le contexte du droit civil québécois. L’auteur se penche sur les conditions de recevabilité, discutant de la qualification du document technologique et de ses attributs, nommément ainsi qu’en premier lieu son authenticité et son intégrité et de la proportionnalité. L’auteur discute des exceptions à la recevabilité, soit spécifiquement l’atteinte aux droits fondamentaux et le respect du secret professionnel. Ensuite, l’auteur discute de la force probante de la preuve technologique en avançant que la compréhension de la technologie sous-jacente est l’élément clef dans l’évaluation de la force probante de tout élément de preuve technologique. L’auteur propose que l’intelligence artificielle relève d’une nouvelle catégorie de preuve qui commande peut-être des changements à la procédure et aux principes judiciaires québécois.
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 | 0.010 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.001 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.003 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.009 | 0.007 |
| Open science | 0.001 | 0.003 |
| Research integrity | 0.002 | 0.002 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.019 | 0.006 |
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".