Les trois grands défis posés par la gouvernance de l’intelligence artificielle et de la transformation numérique
Bibliographic record
Abstract
Alors que la généralisation de l’emploi de l’intelligence artificielle s’opère dans la plupart des secteurs d’activité, les initiatives pour encadrer cette évolution, par la voie de l’éthique et du droit, se concrétisent. L’on pourrait être satisfait de la prise de conscience par les décideurs publics de l’impact transversal de cette technologie sur les individus et l’entière société, mais un certain nombre de grands défis paraissent avoir été notablement sous-estimés dans les débats ces dernières années. Cet article propose d’identifier trois séries d’actions qui devraient irriguer les travaux des régulateurs : déconstruire le mythe de la neutralité des technologies numériques, objectiver les capacités des systèmes d’« IA » et évaluer la soutenabilité environnementale d’une société numérique.
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 | 0.007 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.001 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.000 | 0.000 |
| Research integrity | 0.001 | 0.001 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.001 | 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; a candidate call from one teacher head, 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".