La propriété intellectuelle applicable aux systèmes d’intelligence artificielle
Bibliographic record
Abstract
L'intelligence artificielle (« IA ») est une technique mathématique sophistiquée d'exploitation de l'information numérique à l'ère des mégadonnées (big data) souvent assimilée à la reproduction d'aptitudes humaines. Ces caractéristiques font de l'IA un objet d'étude idéal pour mettre en lumière les difficultés qu'a la propriété intellectuelle à s'adapter aux nouvelles formes de créations intangibles, pourtant les fers de lance de l'innovation au XXIe siècle. Puisque la propriété intellectuelle a été créée pour régir des objets tangibles comme le livre et l'art matériel, cette branche du droit peine à se redéfinir dans l'économie numérique globalisée contemporaine. En faisant un descriptif des véhicules de propriété intellectuelle applicables aux systèmes d'IA, nous constaterons l'inadéquation des véhicules dits « classiques » - le brevet et le droit d'auteur - à protéger ces systèmes. Nous remarquerons que cette inadéquation engendre une convergence vers le secret d'affaires, une protection flexible capable de se moduler à des innovations complexes comme l'IA, notamment en raison de sa provenance non législative. Cependant, ce constat s'avère problématique si l'on considère l'inexplicabilité et l'opacité inhérentes à l'IA, qui lui vallent d'ailleurs son qualificatif de « boîte noire »
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 | 0.006 | 0.021 |
| Meta-epidemiology (narrow) | 0.001 | 0.001 |
| Meta-epidemiology (broad) | 0.001 | 0.001 |
| Bibliometrics | 0.003 | 0.002 |
| Science and technology studies | 0.002 | 0.005 |
| Scholarly communication | 0.012 | 0.009 |
| Open science | 0.002 | 0.005 |
| Research integrity | 0.003 | 0.003 |
| Insufficient payload (model declined to judge) | 0.014 | 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".