Intelligence artificielle et application non contentieuse du droit : une réactualisation du problème du design institutionnel de Lon L. Fuller
Why this work is in the frame
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Bibliographic record
Abstract
Cet article propose de rapprocher les enjeux normatifs engendrés par l’intelligence artificielle dans la sphère du juridique à la problématique plus fondamentale du « design institutionnel » de Lon L. Fuller. L’optimisation des ressources étatiques promise par le déploiement de l’intelligence artificielle s’opérera en contrepartie d’une application « non contentieuse » du droit plus préventive et unilatérale, autrement dit managériale. En scindant le concept de la gouvernance étatique en ses ramifications « juridique » et « économique », Fuller entendait conjuguer celle-ci et celle-là dans un projet aspirant à la cohésion et au bon fonctionnement sociétal. Une réactualisation des écrits « fullériens » permettra de situer la portée de l’intelligence artificielle au sein de cette classification et offrira un éclairage favorable à l’élucidation des enjeux normatifs soulevés par l’intelligence artificielle étatique.
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.
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 | 0.002 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.000 | 0.000 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.000 | 0.000 |
| Bibliometrics | 0.000 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.001 | 0.000 |
| Scholarly communication | 0.001 | 0.002 |
| Open science | 0.001 | 0.000 |
| Research integrity | 0.000 | 0.000 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.000 | 0.004 |
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 it