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Artigos de revistas sobre o tema "IA éthique"
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El Ganbour, Morad, e Saida Belouali. "Élaboration et validation d’un référentiel éthique de l’intelligence artificielle en Éducation : cas du contexte marocain". Médiations et médiatisations, n.º 18 (30 de outubro de 2024): 125–47. http://dx.doi.org/10.52358/mm.vi18.403.
Texto completo da fonteResumo:
Cet article présente l’élaboration d’un référentiel éthique destiné à encadrer l’utilisation de l’intelligence artificielle (IA) en éducation, en mettant particulièrement l’accent sur le contexte marocain. La méthodologie adoptée englobe une revue exhaustive de la littérature portant sur l’éthique dans le domaine de l’IA, de l’éducation, ainsi que dans le contexte spécifique du Maroc. Cette littérature a été traitée et analysée au moyen des logiciels NVivo et Tropes. Par la suite, une enquête a été menée auprès d’acteurs clés tels que les enseignants-chercheurs, les ingénieurs en IA et les responsables de l’enseignement supérieur dans l’objectif de la validation du référentiel éthique élaboré. Les résultats de cette enquête ont été analysés à l’aide de l’outil statistique SPSS pour définir des indicateurs éthiques prioritaires. Le référentiel éthique élaboré vise à orienter les praticiens et les décideurs vers des pratiques éducatives éthiques, en tenant compte des spécificités culturelles et sociales du Maroc.
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Boubacar, Soumaila. "Évaluation de la Rationalité de l'Intelligence Artificielle à l'Aide de la Formule de Soumaila : Une Perspective Neuro-mathématique et Éthique". Journal Africain des Cas Cliniques et Revues 8, n.º 3 (10 de julho de 2024): 1–5. http://dx.doi.org/10.70065/24ja83.001l011007.
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Ce manuscrit propose une nouvelle approche pour évaluer la rationalité des projets d'intelligence artificielle (IA) à travers une formule innovante nommée "formule de Soumaila". En partant de l'idée que l'IA cherche à imiter l'intelligence humaine (IH), l'auteur utilise une analogie avec une montée d'escalier pour expliquer comment l'IA peut être rationalisée. La formule se base sur la loi de Blondel et tient compte du nombre d'objectifs de l'IA et de l'âge du fondateur ou promoteur du projet. Les résultats obtenus montrent une classification des niveaux de rationalité de l'IA, offrant une perspective pratique pour évaluer et guider le développement de projets d'IA. Le manuscrit aborde également les implications éthiques de l'IA et la nécessité de cadres robustes pour garantir une utilisation équitable et responsable des technologies d'IA. Cette recherche innovante ouvre de nouvelles perspectives pour l'évaluation et l'intégration éthique de l'IA dans divers domaines. Mots-clés : Intelligence Artificielle (IA), Rationalité de l'IA, Éthique de l'IA, Formule de Soumaila
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Messaoudi, Aïssa. "Les défis de l’IA dans l’éducation : de la protection des données aux biais algorithmiques". Médiations et médiatisations, n.º 18 (30 de outubro de 2024): 148–60. http://dx.doi.org/10.52358/mm.vi18.409.
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Cet article examine l'impact de l'intelligence artificielle (IA) sur le domaine de l'éducation, et en explore les avantages et les défis. Le recours à l'IA dans le secteur éducatif offre de nombreux avantages tels que l'automatisation des tâches administratives répétitives et la personnalisation des parcours d’apprentissage. Cependant, cela soulève des préoccupations éthiques quant à la protection des données individuelles et au risque de biais algorithmiques. En outre, nous abordons d’autres défis : ceux liés à l’opposition entre l'évaluation automatisée et l'évaluation humaine ainsi que les implications complexes de la reconnaissance faciale dans un contexte éducatif. Il est essentiel qu’une approche réfléchie et éthique dans le déploiement de l'IA en éducation soit pensée en soulignant la nécessité de principes éthiques précis et transparents, et d'une réflexion pédagogique approfondie. Nous préconisons l'utilisation d'outils IA open source pour favoriser la transparence et la conformité aux réglementations en vigueur.
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Goulenok, Cyril, Marc Grassin, Robin Cremer, Julien Duvivier, Caroline Hauw-Berlemont, Mercé Jourdain, Antoine Lafarge et al. "Introduction aux enjeux éthiques de l’Intelligence Artificielle en réanimation". Médecine Intensive Réanimation 33, Hors-série 1 (11 de junho de 2024): 101–10. http://dx.doi.org/10.37051/mir-00211.
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L’Intelligence Artificielle (IA) va occuper une place grandissante en réanimation dans les années à venir. Les possibilités d’utilisation seront très larges, couvrant notamment les champs des prédictions, de l’aide à la décision, de l’imagerie, de la recherche et la formation des soignants. L’implémentation de l’IA en réanimation pourrait significativement bouleverser la prise en charge des patients, mais aussi l’activité des médecins. Ces changements à venir amènent des questionnements éthiques spécifiques qu’il est nécessaire et urgent d’évoquer. De la mise au point d’un algorithme jusqu’à sa mise sur le marché, il existe plusieurs étapes qui nécessitent une vigilance éthique par une approche habituellement qualifiée d’ethic by design. Il est possible de subdiviser ces enjeux en quatre parties distinctes qui seront successivement abordées : les données, le patient, l’algorithme et le soignant. Les questions environnementales mais aussi économiques, dans le contexte de la récente prise de conscience d’une nécessaire diminution de l’empreinte carbone, seront enfin évoquées. Une meilleure appréhension des enjeux éthiques est probablement une première étape vers une intégration efficiente de cette nouvelle technologie dans le domaine des soins critiques.
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Tremblay, Diane-Gabrielle, Valérie Psyché e Amina Yagoubi. "mise en œuvre de l’IA dans les organisations est-elle compatible avec une société éthique?" Ad machina, n.º 7 (18 de dezembro de 2023): 166–87. http://dx.doi.org/10.1522/radm.no7.1663.
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Cet article expose les compétences essentielles à la gestion de l’intelligence artificielle (IA) dans les organisations en mettant l’accent sur la dimension éthique, mais sans négliger les enjeux d’un point de vue managérial, technique, humain, inclusif et responsable. En effet, dans le contexte de changement associé à la transformation numérique, les organisations qui se numérisent, en intégrant l’IA, ont besoin d’identifier les enjeux éthiques et les compétences requises associées pour gérer des projets d’IA. Les enjeux liés au développement et à la gestion des projets d’IA sont complexes et différents de ceux liés à la gestion traditionnelle des projets informatiques. Cette complexité soulève des questions éthiques, juridiques et de responsabilité sociale (du point de vue de l’équité, de la diversité et de l’inclusion) en matière d’IA; celles-ci auront des implications sur les compétences attendues des gestionnaires de projets d’IA à l’avenir. Notre recherche visait à identifier ces enjeux et à les décrire en matière de compétences, ce que nous avons fait au moyen d’entrevues et de groupes de discussion avec des experts de la communauté de l’IA, dans le contexte plus large d’une recherche sur la gestion de l’IA. Cet article porte surtout sur les enjeux éthiques dégagés de notre revue des écrits et des rencontres avec des experts de l’IA et leur résonance dans l’écosystème d’IA québécois; nous nous concentrons donc ici sur les questions d’éthique, de transformation du marché du travail, de gouvernance et de responsabilité sociale.
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Audran, Jacques. "Cinq enjeux d’évaluation face à l’émergence des IA génératives en éducation". Mesure et évaluation en éducation 47, n.º 1 (2024): 6–26. http://dx.doi.org/10.7202/1114564ar.
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Depuis novembre 2022, les acteurs de l’éducation s’émeuvent de l’apparition de services informatiques qui permettent de générer des textes, des images ou des sons en une simple requête. Ces programmes désignés sous le nom d’intelligences artificielles génératives font l’objet d’une forte médiatisation. En évaluation, de nouveaux enjeux apparaissent : 1) Sait-on déterminer les compétences à évaluer chez les élèves, utilisateurs potentiels de ces technologies ? 2) Sait-on faire la différence entre production humaine et machinique ? 3) Peut-on évaluer, sur le fond, des productions qui pratiquent l’illusion de la forme ? 4) Comment évaluer la dimension authentique d’une production d’élève ? 5) Sait-on évaluer les potentialités éducatives de ces technologies ? Relever ces cinq enjeux suppose une sensibilisation des enseignants et des formateurs à la pratique d’une évaluation éthique et formative apte à tirer parti de ces technologies pour préparer les élèves à des technologies qui seront bientôt banales à l’école.
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Mansouri, Mohamed. "L’intelligence artificielle et la publicité : quelle éthique ?" Annales des Mines - Enjeux numériques N° 1, n.º 1 (24 de janeiro de 2018): 53–58. http://dx.doi.org/10.3917/ennu.001.0053.
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L’histoire moderne de l’Intelligence Artificielle (IA) débuta en 1956, lors du summer camp de Dartmouth, dans le New Hampshire. Des scientifiques y travaillèrent en nourrissant l’espoir d’aboutir à des conclusions probantes dans un avenir qui leur était proche. Or, en 2018, nous sommes encore loin du compte, bien que l’appellation d’IA soit aujourd’hui largement, et souvent abusivement, employée. L’usage de cette terminologie en marketing et publicité pose un problème de loyauté à deux niveaux : à l’égard du public puisqu’il crée une fracture entre ses attentes et la réalité ; et entre professionnels, car certains acteurs en font un usage indu, au détriment d’autres qui structurent le véritable marché de l’IA. Aujourd’hui, des applications marketing et publicitaires concrètes existent, principalement autour de l’acquisition de trafic, de la transformation des visiteurs et des solutions de fidélisation. De bonnes pratiques doivent dès à présent être adoptées par les professionnels au niveau mondial. Celles-ci s’articulent autour de trois axes : des données « propres », exactes et non biaisées ; la transparence algorithmique ; et le respect du choix des consommateurs loyalement informés. Enfin, il convient de s’interroger sur la place laissée à l’éthique quand la créativité humaine s’efface au profit de celle de l’IA. Car, en aucun cas, l’humain ne saurait se soustraire à ses responsabilités en se dissimulant derrière une délégation du processus créatif à l’intelligence artificielle.
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Mayol, Samuel. "Du Tempo au Big Data : la symphonie du Marketing 6.0". Question(s) de management 47, n.º 6 (20 de dezembro de 2023): 89–94. http://dx.doi.org/10.3917/qdm.227.0089.
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Le Marketing 6.0 se caractérise par l’hyperpersonnalisation, l’intégration de l’intelligence artificielle et une focalisation sur l’expérience utilisateur. Le Marketing 6.0 incorpore une dimension sociale et éthique, en visant à créer une valeur partagée et en mettant l’accent sur la responsabilité sociale des entreprises. Par ailleurs cet article rappelle que la musique a toujours eu un impact significatif en marketing, notamment dans les publicités et le marketing digital. Elle crée une connexion émotionnelle avec les consommateurs et peut augmenter l’engagement et la visibilité sur les réseaux sociaux. L’article tente donc de faire le lien entre Marketing 6.0, musique et IA.
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Fodor, Sylvie. "Un cadre juridique pour une intelligence artificielle éthique : le règlement IA (RIA ou AI Act)". I2D - Information, données & documents 242, n.º 2 (26 de novembro de 2024): 79–81. https://doi.org/10.3917/i2d.242.0079.
Texto completo da fonte
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Bellon, Anne, e Julia Velkovska. "L’intelligence artificielle dans l’espace public : du domaine scientifique au problème public". Réseaux N° 240, n.º 4 (21 de setembro de 2023): 31–70. http://dx.doi.org/10.3917/res.240.0031.
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L’article analyse la publicisation de l’intelligence artificielle (IA) et sa constitution en problème public, sous l’étiquette « éthique de l’IA », du point de vue des discours et des acteurs circulants entre arènes médiatique, scientifique et politique. Pour saisir l’ampleur de cette dynamique d’ensemble, il prend un objet peu exploré, la mise en relation entre ces trois arènes, c’est-à-dire les mécanismes de circulation et de déformation des discours, les conflits de définition, et les reconfigurations qui en résultent pour le domaine et pour les modes d’existence publique de l’IA. Articulant des méthodes quantitatives et qualitatives, l’enquête s’appuie sur trois types de données issues des arènes médiatique, politique et scientifique françaises : un corpus d’articles de presse relatifs à l’IA couvrant une période de près de 20 ans (2000-2019) ; des entretiens auprès d’acteurs du débat public (scientifiques, journalistes, institutionnels) ; des rapports publics (2006-2019). Portée par l’augmentation de la puissance de calcul et la disponibilité de larges bases de données d’entraînement, la « vague de l’IA » dans l’espace public se produit à la faveur de facteurs convergents – technologiques, économiques, médiatiques et politiques – sans être le reflet d’une véritable « révolution scientifique », promue par les médias et les entreprises mais contestée dans les récits des chercheurs. L’article montre ainsi comment la vie publique de l’IA prend forme à la croisée de registres discursifs concurrents et souvent incommensurables. De plus, si les discours sur l’IA et son éthique sont très présents dans l’espace public et émergent comme un « problème public » devenu un enjeu de régulation, ils ne s’appuient pas véritablement sur un « public concerné » (Dewey, 2012) en dehors des sphères spécialisées, qui serait engagé dans un travail d’enquête et de mobilisations collectives. Ainsi, la dernière « vague de l’IA » et la montée en puissance des questions éthiques semblent plutôt marquer une économicisation avancée du domaine, de plus en plus soumis aux intérêts privés, face à laquelle chercheurs et politiques cherchent à se positionner.
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PELLICER-RUBIO, Maria-Teresa, Sandrine FRÉRET, Stéphane FERCHAUD, Sylviane BOULOT, Fabrice BIDAN, Renée DE CRÉMOUX, Diane BARTHÉLÉMY, Léa ROUZEYROL, Catherine EXPERTON e Ghylène GOUDET. "Gestion de la reproduction sans hormones chez les mammifères d’élevage en AB en France". INRAE Productions Animales 37, n.º 2 (13 de setembro de 2024): 7445. http://dx.doi.org/10.20870/productions-animales.2024.37.2.7445.
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Le cahier des charges en agriculture biologique (AB) interdit les traitements à base d’hormones ou substances analogues en vue de maîtriser la reproduction. En AB, la reproduction des petits ruminants est possible à contre-saison grâce à l’effet mâle. Les traitements lumineux sans mélatonine pour désaisonner la reproduction peuvent aussi être appliqués en bâtiments ouverts et sont compatibles avec le pâturage mais peu utilisés sur le terrain. L’insémination animale (IA) est peu répandue pour les ovins et caprins en AB, elle peut être réalisée sur chaleurs naturelles (saison sexuelle) ou induites et synchronisées par effet mâle (contre-saison). Dans les deux cas, les IA s’étalent sur plusieurs jours et nécessitent une détection des chaleurs préalable. En élevages caprins, la conduite en lactation longue est également une alternative pour désaisonner la production laitière. Dans les élevages porcins en AB, l’effet mâle peut faciliter l’induction de la puberté des cochettes, la stimulation d’œstrus de lactation, et la diminution de l’intervalle sevrage-œstrus ; toutefois il est utilisé principalement pour améliorer l’expression des chaleurs. La stimulation par le transport et le changement social et/ou d’environnement est largement utilisée pour induire et synchroniser les œstrus des cochettes de renouvellement. Chez les bovins, l’interdiction des traitements hormonaux n’est pas pénalisante en AB, car la reproduction est possible toute l’année par monte naturelle (majoritaire en élevage allaitant) ou par IA (majoritaire en élevage laitier) sur chaleurs naturelles. Dans toutes les espèces, le « flushing » alimentaire avant la mise à la reproduction est pratiqué dans le but d’améliorer la fertilité. La mise en œuvre de ces pratiques en AB est le résultat d’un équilibre entre enjeux financier, réglementaire et éthique.
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Valle-Cruz, David, Rigoberto García-Contreras e J. Ramon Gil-Garcia. "Analyse des effets négatifs de l’intelligence artificielle dans l’administration : la face cachée des algorithmes intelligents et des machines cognitives". Revue Internationale des Sciences Administratives Vol. 90, n.º 2 (16 de julho de 2024): 281–97. http://dx.doi.org/10.3917/risa.902.0281.
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Cette recherche propose un cadre pour analyser les impacts négatifs de l’intelligence artificielle (IA) au sein de l’administration en classant 14 aspects appartenant à sa face cachée en cinq catégories sociotechniques. Le cadre est basé sur une analyse systématique de la littérature et met en évidence le fait que la face cachée est principalement déterminée par des aspects politiques, juridiques et institutionnels, mais qu’elle est également influencée par les données et la technologie. Le manque de compréhension des résultats, des biais et des erreurs de l’IA, ainsi que la manipulation des algorithmes intelligents et des machines cognitives sont des facteurs qui y contribuent. Le secteur public devrait créer des connaissances sur l’IA d’un point de vue éthique, inclusif et stratégique, en faisant appel à des experts de différents domaines. Remarques à l’intention des praticiens Les fonctionnaires et autres décideurs doivent être conscients des avantages potentiels de l’intelligence artificielle, mais aussi de sa face cachée, et s’efforcer d’éviter ces conséquences négatives potentielles.
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Vaileanu, Ingrid, e Florin Paun. "L’économie de la fonctionnalité des données qualifiées au cœur d’une croissance vertueuse". Marché et organisations Pub. anticipées (31 de dezembro de 2024): I114—XXXVII. http://dx.doi.org/10.3917/maorg.pr1.0114.
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L’intégration de la « Valeur Extra-Financière » (Dessertine, 2023) est au cœur des évolutions de paradigme de valorisation pour une croissance vertueuse et éthique face aux crises multiformes (écologique, économique, de confiance), par l’accès aux données qualifiées ou qualifiables d’impact et d’opinion. L’exemple de l’outil numérique issu de l’innovation Deeptech Xvaluator relève de l’impact potentiel majeur de l’Intelligence Artificielle (IA) européen dans le monde des données et des stratégies nouvelles de valorisation de leurs valeurs financières et extra-financières. Pour contrer les crises, les modèles économiques de croissance post-fordiens, industriels, serviciels et financiers désignent comme « externalités ou valeurs extra-financières » le « capital social et environnemental » (Laperche, Uzunidis, 2012). Cela se traduit aujourd’hui par l’intégration ex ante des impacts perçus par une valeur augmentée centrale. Il est ainsi possible d’envisager une nouvelle croissance vertueuse capable d’être perçue collectivement au travers de nouveaux outils numériques « d’agilisation » des organisations et leurs processus « d’innovation ouverte » (Chesbrough et al. , 2008 ; Paun, 2018 ; Barbaroux, 2020 ; Adatto, 2018) issues de l’innovation Deep tech en France et en Europe.
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Vaileanu, Ingrid, e Florin Paun. "L’économie de la fonctionnalité des données qualifiées au cœur d’une croissance vertueuse". Marché et organisations N° 51, n.º 3 (31 de julho de 2024): 129–65. http://dx.doi.org/10.3917/maorg.051.0129.
Texto completo da fonteResumo:
L’intégration de la « valeur extra-financière » (Dessertine, 2023) est au cœur des évolutions de paradigme de valorisation pour une croissance vertueuse et éthique face aux crises multiformes (écologique, économique, de confiance), par l’accès aux données qualifiées ou qualifiables d’impact et d’opinion. L’exemple de l’outil numérique issu de l’innovation Deeptech Xvaluator relève de l’impact potentiel majeur de l’Intelligence Artificielle (IA) européen dans le monde des données et des stratégies nouvelles de valorisation de leurs valeurs financières et extra-financières. Pour contrer les crises, les modèles économiques de croissance post-fordiens, industriels, serviciels et financiers désignent comme « externalités ou valeurs extra-financières » le « capital social et environnemental » (Laperche, Uzunidis, 2012). Cela se traduit aujourd’hui par l’intégration ex ante des impacts perçus par une valeur augmentée centrale. Il est ainsi possible d’envisager une nouvelle croissance vertueuse capable d’être perçue collectivement au travers de nouveaux outils numériques « d’agilisation » des organisations et leurs processus « d’innovation ouverte » (Chesbrough et al ., 2008 ; Paun, 2018 ; Barbaroux, 2020 ; Adatto, 2018) issues de l’innovation Deep tech en France et en Europe.
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Doellgast, Virginia, e Tobias Kämpf. "Co-determination meets the digital economy: works councils in the German ICT services industry". Entreprises et histoire 113, n.º 4 (14 de fevereiro de 2024): 32–43. http://dx.doi.org/10.3917/eh.113.0032.
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L’Allemagne est un pays connu pour son système dual de relations industrielles, combinant négociations collectives sectorielles et conseils d’entreprise forts et indépendants au niveau de l’entreprise et du lieu de travail. Cet article analyse l’évolution du rôle des conseils d’entreprise sous l’angle de l’évolution du secteur des services des technologies de l’information et de la communication (TIC), qui est en pleine croissance. Longtemps, ce secteur était divisé entre les fournisseurs de télécommunications historiques, avec des salariés fortement syndiqués et organisés, et les nouvelles entreprises internationales de services informatiques, où la présence syndicale était faible ou inexistante. Toutefois, ces dernières années, les conseils de ces segments ont joué un rôle de plus en plus actif et en réseau dans l’élaboration de stratégies de réorganisation du travail liées à la numérisation et à l’adoption de technologies fondées sur l’intelligence artificielle (IA). Les auteurs analysent les outils utilisés par les conseils d’entreprise dans ces négociations, notamment les droits de consultation, d’information, de codécision et de veto, les règles de protection des données et la loi de modernisation des conseils d’entreprise de 2021, qui prévoit des droits spécifiques en matière d’information et de consultation sur l’IA. L’article souligne le rôle des conseils dans trois domaines principaux : façonner le lieu de travail numérique de manière durable, garantir l’utilisation éthique et équitable de l’IA et des algorithmes au travail, et promouvoir des méthodes de travail agiles. Il conclut par une discussion sur les avantages de l’expression des travailleurs à la fois pour les travailleurs et les entreprises, ainsi que sur les défis liés à l’extension de ces avantages à l’ensemble d’un secteur qui manque d’une approche globale et cohérente.
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Lambert, Dominique. "Retrouver l’humain au cœur de l’IA et de la robotique, et lui redonner toute sa place". Revue confluence N° 6, n.º 2 (21 de outubro de 2024): 23–42. https://doi.org/10.3917/confl.006.0023.
Texto completo da fonteResumo:
Le but de cette contribution est de mettre en évidence une série de problèmes éthiques qui surgissent de la délégation de pouvoirs proprement humains à des systèmes d’intelligence artificielle (IA) et à des robots plus ou moins autonomes. Nous montrons d’abord que notre fascination pour l’efficacité de ces systèmes peut entraîner une série de « cécités », d’occultations de caractéristiques anthropologiques fondamentales, menant à des problèmes juridiques et éthiques majeurs. Nous suggérons qu’une attention profonde à ce qui fait le propre et la richesse de la personne et un « principe de non-contradiction anthropologique » peuvent ouvrir la voie à un usage des IA et des robots qui, loin de toute technolâtrie et de toute technophobie, redonne toute sa place à l’humain. Disciplines : PHILOSOPHIE DES SCIENCES, SCIENCES PHYSIQUES
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Devillers, Laurence. "Le langage non responsable des systèmes d’intelligence artificielle (IA) générative". Champ lacanien N° 28, n.º 1 (2 de outubro de 2024): 133–38. http://dx.doi.org/10.3917/chla.028.0133.
Texto completo da fonteResumo:
Depuis 2022, ChatGPT d’OpenAI a popularisé l’intelligence artificielle (IA), rendant les technologies numériques essentielles. L’IA, qu’elle soit prédictive ou générative, progresse dans des domaines variés comme la médecine et les chatbots. Désormais, certaines actions humaines, comme le langage, sont séparées de l’intelligence réelle. Les IA génératives imitent le langage sans le comprendre, en utilisant des modèles statistiques complexes. Elles peuvent produire des résultats erronés, soulevant des questions éthiques. La transparence des IA est cruciale pour instaurer la confiance, et leur régulation est nécessaire pour concilier technologie et bien-être humain.
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Lahmann, Henning, e Robin Geiß. "The use of AI in military contexts: opportunities and regulatory challenges". Military Law and the Law of War Review 59, n.º 2 (19 de janeiro de 2022): 165–95. http://dx.doi.org/10.4337/mllwr.2021.02.02.
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While the use of artificial intelligence (AI) and machine-learning algorithms in the context of armed conflicts has been subject to scholarly and political debate for at least the past half-decade, to date discussions have focused on the possible development and deployment of lethal autonomous weapon systems. Going beyond this narrow perspective, the article draws attention to other military uses of AI that are conceivable or in fact already exist, for example for the purpose of detention, force protection, equipment maintenance, or reconnaissance. It critically examines these different applications from a legal and ethical perspective, exposing some of the challenges inherent in the technology such as algorithmic bias or predictability. On the basis of existing and emerging approaches to the regulation of ‘civilian’ AI, the article concludes by proposing a granular, tiered way to future regulation of military AI that proceeds from the criticality of each particular application. Alors que le recours à l’intelligence artificielle et aux algorithmes d’apprentissage automatique dans le contexte des conflits armés a fait l’objet d’un débat entre spécialistes et au niveau politique durant au moins ces cinq dernières années, les discussions se sont concentrées jusqu’alors sur le développement et le déploiement possibles de systèmes d’armes létaux autonomes. Cet article va au-delà de cette perspective restrictive et attire l’attention sur d’autres usages militaires de l’intelligence artificielle qui sont concevables ou qui existent déjà, par exemple à des fins de détention, de protection des forces armées, d’entretien de l’équipement ou de reconnaissance. Il examine de manière critique ces différentes applications d’un point de vue légal et éthique, en exposant certains des défis inhérents à la technologie, tels que le biais algorithmique ou la prévisibilité. En se basant sur des approches existantes ou émergentes relatives à la réglementation de l’intelligence artificielle «civile», l’article propose pour conclure une approche graduelle de la future réglementation en matière d’intelligence artificielle, en partant du caractère critique de chaque application particulière. Hoewel het gebruik van artificiële intelligentie (AI) en machine learning-algoritmen in de context van gewapende conflicten al gedurende minstens de laatste vijf jaar onderwerp is van wetenschappelijk en politiek debat, zijn de discussies tot nu toe vooral gericht geweest op de mogelijke ontwikkeling en inzet van dodelijke autonome wapensystemen. Het artikel gaat verder dan dit beperkte perspectief en vestigt de aandacht op andere militaire toepassingen van AI die denkbaar zijn of in feite al bestaan, bijvoorbeeld voor detentie, troepenbescherming, materieelonderhoud of verkenning. Deze verschillende toepassingen worden kritisch onderzocht vanuit een juridisch en ethisch perspectief, waarbij enkele uitdagingen worden blootgelegd die inherent zijn aan de technologie, zoals algoritmische vooringenomenheid of voorspelbaarheid. Op basis van bestaande en opkomende benaderingen van de reglementering van “civiele” AI, wordt in het artikel tot slot een stapsgewijze manier voorgesteld voor de toekomstige reglementering van militaire AI, die uitgaat van het kritische karakter van elke specifieke toepassing. Mentre l’uso dell’intelligenza artificiale (AI) e degli algoritmi di apprendimento automatico nel contesto dei conflitti armati è stato oggetto di dibattito accademico e politico per almeno l’ultimo mezzo decennio, ad oggi le discussioni si sono concentrate sul possibile sviluppo e dispiegamento di sistemi d’arma autonomi letali. Superando questa limitata prospettiva, l’articolo richiama l’attenzione su altri usi militari dell’IA immaginari o che di fatto già esistono, per esempio a scopo di detenzione, protezione delle forze, manutenzione delle attrezzature o ricognizione. L’articolo esamina criticamente queste diverse applicazioni da una prospettiva legale ed etica, mettendo in luce alcune sfide insite nella tecnologia, come la distorsione algoritmica o la prevedibilità. Sulla base degli approcci esistenti ed emergenti alla regolamentazione dell’IA “civile”, l’articolo conclude proponendo una precisa e graduale via per la futura regolamentazione dell’IA militare che consegue alla criticità di ogni particolare applicazione. Si bien el empleo de inteligencia artificial (IA) y de algoritmos de aprendizaje automático en el contexto de los conflictos armados ha sido objeto de debate académico y político durante al menos la última media década, hasta la fecha las discusiones se han centrado en el posible desarrollo y despliegue de sistemas letales de armas autónomos. Más allá de esta perspectiva particular, el artículo llama la atención sobre otros usos militares de la IA que son concebibles o que de hecho, por ejemplo, ya existen con fines de detención, protección de la fuerza, mantenimiento de equipos o reconocimiento. Se examinan críticamente estas diferentes aplicaciones desde una perspectiva legal y ética, exponiendo algunos de los desafíos inherentes a la tecnología, como el sesgo algorítmico o la previsibilidad. Partiendo de la base de los enfoques ya existentes y emergentes para la regulación de la IA “civil”, el artículo concluye proponiendo una alternativa granular y escalonada de cara a la futura regulación de la IA militar con fundamento en un análisis crítico de cada aplicación en particular. Obwohl die Anwendung von künstlicher Intelligenz (KI) und von Algorithmen für maschinelles Lernen im Kontext bewaffneter Konflikte mindestens in den letzten fünf Jahren Gegenstand wissenschaftlicher und politischer Debatten gewesen ist, fokussierten die Diskussionen bisher auf die mögliche Entwicklung und den möglichen Einsatz letaler autonomer Waffensysteme. Über diesen Gesichtspunkt hinaus lenkt der Artikel die Aufmerksamkeit auf andere denkbare oder tatsächlich bereits existierende militärische Anwendungen der KI, zum Beispiel zum Zwecke der Haft, des Schutzes der eigenen Kräfte, der Ausrüstungswartung oder Aufklärung. Der Autor prüft diese verschiedenen Anwendungen kritisch aus gesetzlicher und ethischer Sicht, und legt dabei einige der Herausforderungen offen, die der Technologie inhärent sind, wie algorithmische Voreingenommenheit oder Voraussagbarkeit. Auf der Basis existierender und neu aufkommender Vorgehensweisen in Bezug auf die Reglementierung “ziviler” KI schlägt der Artikel zum Schluss eine stufenweise künftige Reglementierung militärischer KI vor, die von der Kritikalität jeder besonderen Anwendung ausgeht.
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de Saint-Affrique, Diane. "Intelligence artificielle et médecine : quelles règles éthiques et juridiques pour une IA responsable ?" Médecine & Droit 2022, n.º 172 (fevereiro de 2022): 5–7. http://dx.doi.org/10.1016/j.meddro.2021.09.001.
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Bigot-Doll, Eglantine. "Réalités spéculées : images-artefacts générées par IA et opportunités d’individuation en conception architecturale". SHS Web of Conferences 203 (2024): 03002. http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/202420303002.
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Cette recherche présente des expérimentations autour de générations d’images par IA. Elle tente de disséquer les mécanismes et les apports de tels artefacts en situation de conception architecturale, et notamment en situation pédagogique. En premier lieu, il s’agit de déconstruire les critiques éthiques et déontologiques adressées aux IA afin d’en saisir les enjeux épistémologiques, esthétiques et techniques pour la conception. Dans un deuxième temps, nous nous intéresserons aux mécanismes impliqués par cette délégation de l’idéation à une intelligence dite artificielle en termes de verbalisation, condensation d’une intention plastique et figurative par fusion formes lexicales et picturales évacuant le fond. La fiction et l’échantillonnage en tant que possibles protocoles d’individuation et de rationalisation seront alors abordés. Enfin, la notion d’étrangeté en tant que composante de cet hyper-réalisme intrinsèque aux images d’IA sera convoquée sous un éclairage théorique et philosophique.
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Collin, Simon, Alexandre Lepage e Léo Nebel. "Ethical and Critical Issues of Artificial Intelligence in Education: A Systematic Review of the Literature". Canadian Journal of Learning and Technology 49, n.º 4 (6 de fevereiro de 2024): 1–29. http://dx.doi.org/10.21432/cjlt28448.
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Bien qu’ils aient été étudiés depuis les années 2000, les enjeux que suscitent les systèmes d’intelligence artificielle (IA) lorsqu’ils sont utilisés éducation (SIA-ED) font actuellement l’objet d’une attention croissante dans la littérature scientifique. Il est toutefois difficile d’en avoir une vue synthétique car ils sont abordés par les chercheurs et chercheuses au travers de terrains éducatifs, de techniques computationnelles et d’angles d’analyse hétérogènes. Aussi, l’objectif de cet article est de mener une revue systématique de la littérature sur les enjeux éthiques et critiques des SIA-ED afin d’en avoir un meilleur portrait. Une analyse de 58 documents scientifiques nous a amenés à identifier 70 enjeux éthiques et critiques des SIA-ED, que nous avons organisés sous 6 tensions : complexité des situations éducatives vs standardisation technique ; agentivité des acteurs et actrices scolaires vs automatisation technique ; justice scolaire vs rationalité technique ; gouvernance scolaire vs conception technique ; besoin d’intelligibilité des acteurs et actrices scolaires vs opacité technique ; dignité des acteurs et actrices scolaires vs exploitation des données.
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Linden, Isabelle, Valérie Tilman e Nathanaël Laurent. "Les techniques d’intelligence artificielle : histoire, développements et défis". Recherches de Science Religieuse Tome 111, n.º 4 (27 de setembro de 2023): 603–24. http://dx.doi.org/10.3917/rsr.234.0603.
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L’Intelligence Artificielle (IA) semble s’imposer aujourd’hui dans tous les domaines de la société. Pour mieux cerner le potentiel et les risques de cette intégration, cet article propose une réflexion en trois temps. La première partie situe l’IA dans le champ des techniques. Elle présente les fondements des familles de techniques d’IA de façon à positionner leurs capacités et leurs limites. La seconde partie présente les espoirs qu’ouvre l’usage de l’IA dans différents domaines. Enfin, une troisième partie apporte un éclairage plus réflexif à partir de quelques grands enjeux éthiques et environnementaux liés à ces techniques.
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Deprez, Stanislas. "Intelligence artificielle et transhumanisme : vers une redéfinition de l’humain ?" Recherches de Science Religieuse Tome 111, n.º 4 (27 de setembro de 2023): 625–42. http://dx.doi.org/10.3917/rsr.234.0625.
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L’Intelligence Artificielle (IA) semble s’imposer aujourd’hui dans tous les domaines de la société. Pour mieux cerner le potentiel et les risques de cette intégration, cet article propose une réflexion en trois temps. La première partie situe l’IA dans le champ des techniques. Elle présente les fondements des familles de techniques d’IA de façon à positionner leurs capacités et leurs limites. La seconde partie présente les espoirs qu’ouvre l’usage de l’IA dans différents domaines. Enfin, une troisième partie apporte un éclairage plus réflexif à partir de quelques grands enjeux éthiques et environnementaux liés à ces techniques.
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Matuchansky, Claude. "Intelligence clinique et intelligence artificielle". médecine/sciences 35, n.º 10 (outubro de 2019): 797–803. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2019158.
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L’intelligence artificielle (IA) actuelle en médecine peut se prévaloir de grandes performances, particulièrement en analyse d’images à visées diagnostique et pronostique, mais, en pratique clinique quotidienne, les résultats de l’IA fondés sur des données probantes restent peu nombreux. Dans cet article, sont analysés les caractéristiques de l’intelligence clinique en pratique médicale, puis les succès et promesses de l’IA, de même que les limites, réserves et critiques apportées à l’introduction de l’IA en clinique de première ligne. Est soulignée l’importance de certains aspects éthiques et de régulation, notamment une « garantie humaine » à l’IA, telle que celle suggérée par le Comité consultatif national d’éthique pour les sciences de la vie et de la santé (CCNE). L’intelligence clinique pourrait être cette garantie humaine de l’IA en médecine, leur complémentarité pouvant conduire à une qualité de décisions largement supérieure à celle fournie séparément par chacune d’elles.
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Besse, Philippe, Aurèle Besse-Patin e Céline Castets-Renard. "Implications juridiques et éthiques des algorithmes d’intelligence artificielle dans le domaine de la santé". Statistique et société 8, n.º 3 (2020): 21–53. https://doi.org/10.3406/staso.2020.1136.
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L’Intelligence Artificielle (IA) envahit nos quotidiens et le domaine de la santé notamment pour aider au diagnostic, faire des choix thérapeutiques ou encore viser une médecine prédictive de précision. Absente de la loi française de bioéthique du 7 juillet 2011, l’IA fut très présente lors des États Généraux accompagnant la révision de la loi en 2018. La profusion de guides ou recommandations éthiques sur l’IA (soft law), motivés par la nécessité de conquérir la confiance des usagers, incite préalablement à se préoccuper de leur vigueur normative, en lien avec les textes juridiques promulgués depuis l’entrée en vigueur le 25 mai 2018 du RGPD (règlement 2016/ 679/ UE – règlement général de protection des données personnelles). Une analyse conjointe de ces textes, des algorithmes d’IA déployés et d’applications concrètes en santé permet de poser les principales questions éthiques et légales soulevées dans ce domaine : principe du consentement libre et éclairé du patient face à l’opacité des algorithmes, risques potentiels de discrimination dans l’accès au soin, intérêt public ou bien commun attendu de la recherche en comparaison des risques encourus par l’ouverture de l’accès aux données personnelles. Les réponses conduisent à des recommandations déontologiques ou règlementaires indispensables à la transparence de ces outils : protection drastique des données de santé, notamment génétiques, et de leurs utilisations, rigueur des pratiques de recherche pour produire des résultats reproductibles donc scientifiques, détection des biais avant certification des dispositifs de santé et explicitation du protocole d’information des patients.
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Ollion, Charles. "Comprendre les habitudes des consommateurs grâce à l’intelligence artificielle". Annales des Mines - Enjeux numériques N° 1, n.º 1 (24 de janeiro de 2018): 48–52. http://dx.doi.org/10.3917/ennu.001.0048.
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Les avancées de l’intelligence artificielle (IA), en particulier l’apprentissage profond, permettent de créer de nouvelles applications dans le secteur du commerce. En particulier, l’IA permet l’analyse de gros volumes de données de nature très hétérogène, telles que du texte, des images, des comportements utilisateurs, des séries temporelles… Nous entrons dans une ère où l’analyse de ces données de consommation par l’intelligence artificielle va devenir primordiale. Cette approche a déjà permis à la recommandation et la publicité ultra-ciblée de se développer. Une partie de ces approches va cependant être limitée par des réglementations sur les données personnelles. Demain, l’IA va permettre d’analyser des millions de données pour doter les marques d’une capacité d’analyse systématique et data-driven des tendances de leur marché. Ce processus, qui n’implique pas de stocker ou de vendre la donnée personnelle, sera inclus dans chacune des décisions de la marque. Tout en veillant aux enjeux éthiques liés à l’utilisation des données personnelles, les industries et marques vont devoir inclure l’intelligence artificielle dans leurs processus de décision, d’achat, de vente et de marketing pour rester compétitives.
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Battista, Daniele. "The road to AI: Pathways and obstacles". Sociétés 163, n.º 1 (15 de abril de 2024): 55–72. http://dx.doi.org/10.3917/soc.163.0055.
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Cet article vise à explorer la manière dont l’intelligence artificielle (IA) est discutée et perçue aujourd’hui, en se concentrant sur le contexte italien. Grâce à une analyse approfondie, nous cherchons à comprendre comment la population italienne perçoit l’IA et comment cette perception peut influencer les opinions et les décisions collectives. L’article identifie les limites actuelles de la compréhension et de l’acceptation de l’IA, en soulignant les craintes potentielles, les préoccupations éthiques et les résistances culturelles. Les divergences régionales et sectorielles dans la perception de l’IA sont également explorées, dans le but d’identifier les causes profondes de ces disparités. Parallèlement, on examine les progrès et les développements positifs que l’IA a permis d’accomplir en esquissant aussi les perspectives d’avenir de l’IA, en explorant les potentiels de développement, les défis à relever et les stratégies visant à améliorer la compréhension du public tout en promouvant une utilisation responsable et durable. En conclusion, l’article réfléchit au rôle des institutions et de la société civile dans l'élaboration de l'avenir de cette voie toute tracée, en soulignant l'importance d'un dialogue ouvert et d'une information accessible pour favoriser une coexistence harmonieuse entre les différentes parties prenantes dans ce domaine.
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Vuarin, Louis, e Véronique Steyer. "Le marketing face au défi organisationnel de l’explicabilité de l’IA". Décisions Marketing N° 112, n.º 4 (25 de janeiro de 2024): 105–26. http://dx.doi.org/10.3917/dm.112.0105.
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• Objectifs L’explicabilité de l’intelligence artificielle représente un défi technique et organisationnel croissant pour le marketing, soulevant des enjeux éthiques, légaux, mais aussi de performance. Pour le relever, un champ interdisciplinaire (XAI pour eXplainable AI) se développe pour créer et diffuser des outils dédiés à la compréhension des IA, mais la littérature alerte sur les difficultés à les mettre en pratique. • Méthodologie Cet article s’appuie sur deux cas d’étude : deux entreprises (une européenne et une américaine) en pointe sur le développement de solutions d’optimisation de la publicité en ligne. • Résultats Nos résultats montrent que si la nécessité de renforcer les capacités à expliquer les IA est bien reconnue sur un horizon long, deux problèmes peuvent limiter à court terme leur développement : la cristallisation des indicateurs et référentiels de calculs (bases d’apprentissage et d’évaluation notamment) associés au suivi de la performance d’une part, et d’autre part la confusion entre évaluation de la performance prédictive des modèles d’IA et celle de la performance du système marketing dans son ensemble. • Implications managériales Nous discutons de ces écueils au regard notamment du rythme auquel l’XAI pourrait se standardiser en marketing. Ces résultats alertent sur une possible déconnexion de la pratique du marketeur avec certaines dimensions stratégiques du métier. Nous proposons des pistes pour y remédier, notamment la reconnaissance et l’identification de nouvelles expertises en XAI dans le marketing et la création d’indicateurs propres à l’XAI. • Originalité Cette étude vient proactivement questionner une des problématiques centrales de l’IA pour le marketing, qui pourrait freiner son développement. Elle ouvre de nouvelles perspectives sur la dimension managériale de l’XAI et invite à considérer l’émergence de nouvelles expertises au sein du marketing, qui permettraient de recentrer le marketeur au cœur du processus décisionnel.
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Boukind, Abdallah, e Habiba Abou-Hafs. "Contribution de l'Intelligence Artificielle à la Performance des Projets de Recherche Scientifique". European Scientific Journal, ESJ 20, n.º 34 (31 de dezembro de 2024): 190. https://doi.org/10.19044/esj.2024.v20n34p190.
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L’avancement des connaissances et les progrès dans divers domaines dépendent de la recherche scientifique. L'évolution rapide de l’intelligence artificielle (IA) offre de nouvelles perspectives pour améliorer l’efficacité et les résultats de ces efforts scientifiques. L'IA, notamment l’apprentissage automatique et la manipulation du langage naturel, a le pouvoir de transformer le processus de recherche scientifique. Elle permet d'analyser efficacement de vastes ensembles de données, révélant des modèles complexes qui sont difficiles à détecter manuellement. L'IA stimule également les avancées scientifiques en formulant des hypothèses de recherche. De plus, elle libère les chercheurs en automatisant les tâches répétitives, ce qui leur permet de se concentrer sur les aspects créatifs de leur travail. Cependant, l'intégration de l'IA dans la recherche scientifique soulève des questions et des obstacles importants. La crédibilité des résultats obtenus grâce à l'IA peut être remise en question, et comprendre les choix effectués par les systèmes d'IA peut être complexe pour les chercheurs. Il est donc essentiel de comprendre l'effet de l'IA sur la performance des projets de recherche scientifique, afin de maximiser les avantages tout en atténuant les risques. Notre étude vise à étudier l’effet de l'IA sur la recherche scientifique en utilisant une approche qualitative. Nous avons mené des entretiens approfondis avec des doctorants chercheurs dans le domaine des sciences de gestion. L'analyse des données a été réalisée à l'aide d'une méthode d'analyse de contenu incluant des fréquences de mots, des matrices à condensés pour l'analyse thématique et un croisement matriciel des nœuds avec les sources. En suivant une méthodologie rigoureuse et systématique, nous cherchons à obtenir un aperçu complet des perspectives des chercheurs et à générer des connaissances sur le rôle de l’intégration de l'IA dans la recherche scientifique. Les résultats de notre étude montrent que l'intégration de l'IA dans la recherche scientifique améliore l'efficacité et favorise la découverte de nouvelles significations. Plus précisément, elle présente plusieurs avantages notables : une efficacité accrue grâce à l'automatisation des tâches répétitives ; une découverte de nouvelles significations, optimisée par l'analyse de structures de données avancées ; et une amélioration des performances, se manifestant par un impact positif sur la génération d'hypothèses et la conception d'expériences. Ces résultats corroborent les avantages soulignés dans la littérature existante, tout en mettant en lumière des enjeux éthiques et réglementaires importants. The advancement of knowledge and progress in various fields depend on scientific research. The rapid evolution of artificial intelligence (AI) offers new opportunities to improve the efficiency and results of these scientific efforts. AI, including machine learning and natural language manipulation, has the power to transform the scientific research process. It allows for the efficient analysis of large data sets, revealing complex patterns that are difficult to detect manually. AI also drives scientific advances by formulating research hypotheses. In addition, it frees up researchers by automating repetitive tasks, allowing them to focus on the creative aspects of their work. However, the integration of AI into scientific research raises significant questions and obstacles. The credibility of the results obtained through AI can be questioned, and understanding the choices made by AI systems can be complex for researchers. It is therefore essential to understand the effect of AI on the performance of scientific research projects, in order to maximize benefits while mitigating risks. Our study aims to investigate the effect of AI on scientific research using a qualitative approach. We will conduct in-depth interviews with doctoral students who are researchers in the field of management sciences. Data analysis was performed using a content analysis method, including word frequencies, condensed matrices for thematic analysis, and matrix cross-referencing of nodes with sources. By following a rigorous and systematic methodology, we seek to gain a comprehensive overview of researchers' perspectives and generate knowledge about the role of integrating AI into scientific research. The results of our study show that the integration of AI into scientific research improves efficiency and promotes the discovery of new meanings. Specifically, it has several notable advantages: increased efficiency through automation of repetitive tasks; the discovery of new meanings, powered by the analysis of advanced data structures; and improved performance, manifested in a positive impact on hypothesis generation and experiment design. These results corroborate the benefits highlighted in the existing literature while highlighting important ethical and regulatory issues.
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Michel, Sylvie. "PRISE DE DÉCISION, IA ET ÉTHICITÉ". Management & Data Science, 2023. http://dx.doi.org/10.36863/mds.a.25104.
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Cet article s’intéresse à la prise de décision éthique dans le monde professionnel, face aux enjeux majeurs des problèmes éthiques posés par l’intelligence artificielle. Après une revue de la littérature concernant la prise de décision éthique, la notion d’éthicité proposée par Hegel est présentée, en vue de l’intégrer comme variable dans les principaux modèles de prise de décisions éthiques. Cette réflexion est suivie d’un agenda de recherche visant à proposer une échelle de mesure
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NAULLY, NICOLAS. "KANT ET LA MORALE DES MACHINES : PROGRAMMER LA « BONTÉ » DANS L’ÈRE DES MODÈLES DE LANGAGE". Management & Data Science, 2023. http://dx.doi.org/10.36863/mds.a.25661.
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Cet article examine la possibilité de programmer une intelligence artificielle (IA) pour qu'elle soit moralement "bonne", en s'inspirant des principes de Kant. Il aborde les défis de définir une éthique universelle pour les machines, la complexité des décisions morales, et les risques de biais et de discrimination. Parallèlement, il souligne les opportunités offertes par une IA éthique, telles que l'amélioration de la prise de décision et la réduction des biais humains. Des recommandations sont proposées, incluant l'établissement de principes éthiques clairs, la conception inclusive, et la transparence. L'article conclut sur l'importance de développer une IA éthiquement responsable pour façonner une société où la technologie reflète nos valeurs morales.
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ARRUABARRENA, Béa, e Anna NESVIJEVSKAIA. "Éthique du couplage Nudges-IA : enjeux épistémologiques et sociotechniques des Nudges IA dans les interactions humain-IA". Éthique et numérique au XXIème siècle.. Regards interdisciplinaires compréhensifs, normatifs et critiques. Partie 2 13, n.º 1 (30 de maio de 2024). http://dx.doi.org/10.25965/interfaces-numeriques.5208.
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Avec l’essor de l’économie comportementale, les Nudges se sont largement répandus dans divers aspects de la société et du numérique. Récemment, les progrès combinés des technologies de l’IA et des connaissances scientifiques, notamment en psychologie, en sciences humaines et sociales et en neurosciences, ont donné naissance à un nouveau phénomène appelé « l’Hypernudging ». Ce dernier se distingue par un changement d’échelle dans sa capacité à agir sur les décisions des individus. L’objectif de cette recherche, menée selon une approche socio-anthropologique, est d’avoir une meilleure compréhension des questions éthiques que soulève ce couplage des Nudges et de l’IA dans les interactions humain-IA. Dans cette perspective, nous avons réalisé une revue de littérature approfondie sur le sujet et mené une enquête exploratoire auprès d’un échantillon composé d’étudiants et de professionnels évoluant dans différents secteurs d’activités tels que la banque, la finance, le marketing ou les médias ainsi qu’auprès de deux agences de communication spécialistes des Nudges. Il s’agissait d’examiner les enjeux épistémologiques et sociotechniques de l’Hypernudging et de les confronter au développement des Nudges IA dans les organisations pour en dégager des pistes de recherche pour leur régulation éthique.
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Viseur, Robert. "ÉTHIQUE DU DROPSHIPPING SEO À L’ÈRE DES IA GÉNÉRATIVES". Management & Data Science, 2023. http://dx.doi.org/10.36863/mds.a.25311.
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En marge des activités e-commerce traditionnelle ont émergé des techniques permettant de réduire les obstacles qui jalonnent le lancement d'un magasin en ligne. Parmi celles-ci, le dropshipping SEO a récemment su exploiter le potentiel d'automatisation qu'offrent les IA génératives. Cette recherche vise à explorer ces méthodes et à en examiner les implications éthiques.
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Michaud, Thomas. "La science-fiction, un imaginaire utile à l’élaboration d’une éthique de l’innovation : le cas du métavers". Éthique et numérique au XXIème siècle. Regards interdisciplinaires compréhensifs, normatifs et critiques 12, n.º 3 (9 de abril de 2024). http://dx.doi.org/10.25965/interfaces-numeriques.5186.
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La science-fiction est un imaginaire utile à l’élaboration d’une éthique des technosciences et du numérique. À travers l’étude d’une quinzaine d’œuvres mettant en scène les technologies du virtuel choisies parmi les films et romans les plus représentatifs de la diversité des approches sur le futur métavers, cet article présente quelques thèmes dominants de la science-fiction qui ont contribué à l’élaboration d’une éthique de cette technologie. Ces discours sur le futur de la vie artificielle ou sur l’utilisation capitaliste ou militaire du métavers génèrent des opinions tantôt technophiles, tantôt hostiles à sa réalisation, ce qui peut expliquer en partie des phénomènes économiques comme la hype, puis le rejet du virtuel. L’éthique hacker est présentée comme un socle de valeurs souhaitables pour l’élaboration de cette technologie. De même, l’article pose en question prospective l’éventualité d’une IA contrôlant l’application d’un code éthique régissant les comportements des avatars au sein du métavers. Le but est en effet de créer un monde virtuel dépourvu de vices et de violence, une utopie réalisée, ce qui implique une éthique du futur performative.
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PIERRE, Julien, e Marie-Julie CATOIR-BRISSON. "L’éthique en situations : une recherche-intervention avec les concepteurs d’une IA émotionnelle pour la famille". Éthique et numérique au XXIème siècle.. Regards interdisciplinaires compréhensifs, normatifs et critiques. Partie 2 13, n.º 1 (30 de maio de 2024). http://dx.doi.org/10.25965/interfaces-numeriques.5202.
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Cet article rend compte d’une recherche-action conduite avec les concepteurs d’une IA émotionnelle qui tentaient de s’éloigner du modèle de capture des technologies affectives. Un tel déplacement implique de rattacher une approche critique et des pratiques d’intervention. Saisir et faire agir forment un couple qui vient compléter une éthique des devoirs ou des conséquences, non plus en aidant les concepteurs à arbitrer entre des principes ou des calculs, mais en leur offrant de repartir de leurs expériences, et celles de leurs usagers, pour concevoir une innovation socialement désirable. Cette promesse est rendue possible par une éthique en situations, un cadrage opérationnel permettant de saisir, par la voie d’une ethnographie sensible, ce qui est à disposition dans les situations vécues par les usagers et par les concepteurs ; de mettre à leur disposition, par des approches participatives, des objets intermédiaires facilitant la transition vers des imaginaires autres ; et de se tenir à disposition pour des médiations nouvelles, en s’appuyant sur des méthodes créatives et projectives.
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Michaud, Thomas. "VERS UN FILTRE ÉTHIQUE POUR LES IA CHARGÉES DE LA VENTE ?" Management & Data Science, 2023. http://dx.doi.org/10.36863/mds.a.25456.
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L’éthique de la vente est de plus en plus nécessaire pour garantir la réputation des entreprises auprès des clients, mais aussi pour assurer la fidélité des vendeurs à leurs employeurs. Les progrès de l’intelligence artificielle dans le secteur du marketing promettent de révolutionner les pratiques dans un futur proche. Il convient donc de s’interroger sur l’éventualité d’intégrer un filtre éthique à ces technologies. À l’image des trois lois de la robotique d’Asimov, il conviendrait de réguler les comportements des IA, afin d’orienter leurs analyses et leur rationalité artificielle vers un respect accru de l’humanité des clients et des écosystèmes.
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Gouriot, M. "IA et santé en débat dans les espaces de réflexion éthique régionaux". Éthique & Santé, dezembro de 2024. https://doi.org/10.1016/j.etiqe.2024.11.002.
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ghallal, sabrina. "L’intelligence artificielle, une opportunité pour l’enseignement supérieur ?" Management & Data Science, 2025. https://doi.org/10.36863/mds.a.42627.
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Cet article étudie la manière dont l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) permet de transformer en profondeur le réseau éducatif de l'enseignement supérieur, en redéfinissant les rôles traditionnels des enseignants et des étudiants tout en soulevant des questions d'ordre éthique, pédagogique et juridique. L'étude, basée sur la théorie de l'acteur-réseau (Akrich, Callon Latour, 2006), met l'IA comme un « acteur non-humain » qui, loin de n'être qu'un outil passif, perturbe les pratiques éducatives, redéfinit les dynamiques de pouvoir et complique les méthodes d'évaluation des compétences étudiantes. L'analyse porte également sur les inégalités d'accès aux technologies de l'intelligence artificielle, notamment dans les systèmes universitaires africains, en posant la question de leur potentiel à renforcer les structures éducatives au Maroc, en République Démocratique du Congo et Cameroun.
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Udeh, Vanessa Georgina. "L'Impact de l'Intelligence Artificielle sur l'Apprentissage et l'Enseignement des Langues dans les Études Françaises". Action Research Journal Indonesia (ARJI) 6, n.º 4 (12 de dezembro de 2024). https://doi.org/10.61227/arji.v6i4.226.
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L'intégration de l'Intelligence Artificielle (IA) dans l'apprentissage et l'enseignement de la langue française a transformé les méthodologies traditionnelles de l'éducation linguistique. Cette étude passe en revue la littérature récente pour explorer l'impact de l'IA sur l'éducation en langue française. Les plateformes alimentées par l'IA telles que Duolingo et Rosetta Stone offrent des expériences d'apprentissage personnalisées, des retours immédiats sur la prononciation et des pratiques de langue immersives. L'évolution des approches d'enseignement des langues vers l'enseignement des langues communicatif (CLT) et l'apprentissage des langues basé sur les tâches (TBLL) démontre un changement vers des environnements d'apprentissage interactifs. Les avantages de l'IA dans les études françaises incluent l'apprentissage personnalisé, une meilleure engagement et une acquisition de langue efficace. Cependant, des défis tels que la confidentialité des données, les biais algorithmiques et la fracture numérique nécessitent une attention particulière. L'étude conclut que la recherche continue et la collaboration sont cruciales pour maximiser les avantages de l'IA tout en abordant les considérations éthiques. Cette étude offre un aperçu du rôle de l'IA dans l'éducation en langue française, soulignant son potentiel pour révolutionner l'apprentissage des langues. Les résultats informent les éducateurs, les décideurs politiques et les technologues sur l'intégration efficace des technologies de l'IA dans l'éducation linguistique, en mettant l'accent sur la nécessité d'une supervision éthique et de l'inclusivité. Alors que l'IA continue à évoluer, son impact sur les études françaises promet des expériences d'apprentissage des langues plus personnalisées, engageantes et efficaces pour les apprenants du monde entier
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KHATCHATOUROV, Armen. "L’Intelligence Artificielle et ses « contextes » : entre l’éthique et le politique". Éthique et numérique au XXIème siècle. Regards interdisciplinaires compréhensifs, normatifs et critiques 12, n.º 3 (9 de abril de 2024). http://dx.doi.org/10.25965/interfaces-numeriques.5117.
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Cette contribution s’attachera d‘abord à examiner la manière dont la notion de contexte joue un rôle central dans l’histoire du numérique et de l’IA d’un côté et dans celle du droit relatif à la protection des données personnelles de l’autre, pour examiner ensuite la manière dont elle rejoue la conception de la subjectivité, de la normativité et de l’éthique. Nous montrerons comment cette évolution est parallèle à la mise en place de la gouvernementalité néolibérale ou de celle qualifiée plus récemment d’algorithmique, et comment il nous confronte à la portée non seulement éthique mais aussi politique de l’IA ubiquitaire. Notre démarche vise deux apports : une proposition complémentaire de classification des IA, qui repose sur l’évolution du rôle que le contexte joue dans l’action et l’éthos de l’utilisateur ; une heuristique renouvelée afin de saisir l’articulation entre l’opérationnalisation des systèmes et le maintien de l’autodétermination informationnelle ou, en d’autres mots, entre l’efficacité technique et la normativité sociale.
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Tall, Laure, Mamadou Niang, Fatou Fofana, Cheikh Faye, Marame Cissé, Ndèye Fatou Mboup, Isac Mingou, Tabara Korka Ndiaye e Seynabou Sall. "Analyse des cadres politique, juridique, institutionnel et éthique pour une IA responsable en Afrique de l’Ouest : les cas du Bénin, du Burkina Faso, de la Côte-d’Ivoire et du Sénégal". Communication, technologies et développement 16 (2024). http://dx.doi.org/10.4000/12nfe.
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L’intelligence artificielle (IA) est au cœur de nombreuses avancées dans divers domaines. Son potentiel dans l’amélioration des services, l’optimisation des ressources et la fourniture de solutions sur mesure est indéniable. Dans le contexte africain, l’IA revêt une importance stratégique, car elle offre une réelle opportunité pour répondre aux défis socio-économiques, lutter contre la pauvreté et réaliser les ambitions de l’Agenda 2063 de l’Union Africaine. Mais pour en tirer pleinement parti, il faudra répondre à certains défis liés aux violations potentielles des droits humains, aux impacts sur l’environnement ou encore aux risques d’importation sans réelles adaptations locales que ces technologies posent. Tout l’enjeu est alors de savoir comment les pays africains peuvent garantir un développement et une adoption responsables de l’IA. En s’inspirant des cas de quatre pays d’Afrique de l’Ouest, en l’occurrence le Bénin, le Burkina Faso, la Côte d’Ivoire et le Sénégal, cette contribution fait quelques recommandations sur la mise en place d’une approche structurée qui englobe des cadres politiques, juridiques, institutionnels et éthiques solides et indispensables.
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Konin, Alla Marcellin, e N’Dré Sam Beugré. "Intelligence Artificielle et e-démocratie : nouveaux droits, nouvelles exclusions". L’Afrique dans l’IA 15 (2024). http://dx.doi.org/10.4000/123j4.
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L’axe à partir duquel nous choisissons de construire notre argumentaire est celui du « L’Intelligence Artificielle et démocratie ». L’objectif de la proposition est de définir des règles qui maintiennent l’être humain au centre de l’avancement de l’Intelligence Artificielle. C’est dans ce contexte d’avancée des nouvelles technologies qu’apparaît clairement la nécessité de protéger les valeurs de la démocratie et des libertés individuelles, actuellement menacées dans plusieurs pays, comme le Brésil. La montée de « l’État de surveillance » est une réalité mondiale qui interfère directement avec ce défi. La participation sociale et politique numérique contemporaine (e-Démocratie) est un produit de la numérisation de l’État et de ses appareils, caractérisée par la production de nouveaux droits rendus possibles par les technologies de la communication. La numérisation de l’appareil d’État grâce aux nouvelles technologies basées sur des algorithmes intelligents et les règles de la société de l’information et de la communication, ont déclenché la production de soi-disant « nouveaux droits » dont l’applicabilité élargit le concept de démocratie en établissant une différence entre le gouvernement traditionnel des affaires, et les demandes croissantes des communautés de plus en plus liées au système de communication numérique. Les droits d’accès à Internet et au réseau, au vote électronique, à communiquer grâce aux nouvelles technologies, à recevoir des services publics numériques sont parallèles aux devoirs de l’État, caractérisés par la satisfaction de nouveaux droits. Dans le même temps, il existe un risque croissant que les formes de participation numérique produisent des niveaux d’exclusion intolérables qui minent la démocratie. Basées sur des suggestions portées par les dernières frontières de la recherche en IA, les prochaines intelligences artificielles pourraient bénéficier de la puissance de Qubit, la capacité d’apprendre à travers des réseaux de neurones biologiques dépassant le niveau habituel du Machine Learning pour réaliser l’utopie ou le cauchemar de beaucoup : disposer de machines informatisées capables de décider par elles-mêmes. Quel impact ces innovations auront-elles sur la forme et la résilience des démocraties ? En présence d’un écosystème évolutif d’intelligences artificielles non morales, y a-t-il obligation de penser une nouvelle éthique ? À l’aide d’une méthode analytico-critique, nous allons convoquer trois éléments qui dessinent la « triple révolution », qui ont conduit à cette transformation : l’émergence des réseaux sociaux, la capacité d’Internet à toucher les individus et la connectivité.
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Nauly, Nicolas. "L’IA DANS LE SPORT : AVANCÉE OU RECUL DE L’HUMAIN ? – ALTIUS, FORTIUS, CITIUS… NUMERICUS ?" Management & Data Science, 2023. http://dx.doi.org/10.36863/mds.a.26275.
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L'article explore l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans le sport, soulignant ses avantages pour améliorer les performances, prévenir les blessures et enrichir l'expérience des fans. Toutefois, il met en lumière les défis éthiques et pratiques, tels que l'équité, la vie privée des données et le maintien de l'authenticité sportive. Des recommandations sont proposées pour équilibrer l'innovation technologique avec les valeurs traditionnelles du sport, incluant l'établissement de normes éthiques, la promotion de la transparence, et la collaboration entre les parties prenantes.
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Adamsbaum, C. "IA et diagnostic médical, quels enjeux éthiques ? Limites et fantasmes, le point de vue". Journal d'imagerie diagnostique et interventionnelle, outubro de 2024. http://dx.doi.org/10.1016/j.jidi.2024.09.003.
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Viseur, Robert. "SPAMINDEXING 2.0 : LES MOTEURS DE RECHERCHE FACE AUX DÉFIS DES IA GÉNÉRATIVES". Management & Data Science, 2023. http://dx.doi.org/10.36863/mds.a.25052.
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L’importance croissante des moteurs de recherche sur les performances commerciales des entreprises a conduit au développement de techniques permettant d'optimiser le référencement des sites web (SEO). À côté des techniques encouragées par les moteurs de recherche, plus éthiques, se sont développées des techniques dites « Black Hat SEO » (BH). Régulièrement soumises aux contre-mesures des moteurs de recherche tels que Google, ces techniques ont connu un renouveau avec le développement des outils en ligne d'automatisation de tâches et des IA génératives telles que ChatGPT. Dans cette recherche exploratoire, nous proposons, après avoir présenté les techniques classiques de référencement abusif (spamindexing), l’analyse des techniques promues par un réseau de gestionnaires de sites web et de comptes de réseaux sociaux. Ces techniques sont basées sur la transformation de contenus massivement collectés en ligne à l’aide d’outils no code ou par programmation. Elles posent des questions sur le plan de la propriété intellectuelle mais aussi sur les moyens de lutte des moteurs de recherche permettant de préserver la qualité de leur index, face à la prolifération de contenus générés massivement et automatiquement, sans pour autant handicaper le développement des pratiques légitimes.
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Psyché, Valéry, Martin Maltais e Frédérick Bruneault. "Gestion, gouvernance et politiques d’intelligence artificielle en éducation et en enseignement supérieur". Médiations et médiatisations, n.º 18 (30 de outubro de 2024). http://dx.doi.org/10.52358/mm.vi18.440.
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L’intelligence artificielle (IA) transforme en profondeur les secteurs de l’éducation et de l’enseignement supérieur. Cet éditorial explore comment les systèmes éducatifs intègrent l’IA dans leur gouvernance, leur gestion et leur politique. Il aborde les enjeux éthiques, les défis de la personnalisation de l’apprentissage ainsi que les risques liés aux biais algorithmiques. Les articles présentés dans ce numéro proposent une réflexion sur les impacts de l'IA, notamment dans le développement professionnel des enseignants, la gouvernance scolaire basée sur les données ainsi que les perceptions et usages de technologies comme ChatGPT et les chatbots dans les milieux éducatifs.
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HIZAM, MERIEM. "ÉCLAIRAGE SUR L’ÉVOLUTION DE LA FABRIQUE DE LA DÉCISION À L’ÈRE DE L’IA". Management & Data Science, 2024. http://dx.doi.org/10.36863/mds.a.28115.
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Nous tentons d'explorer l'incidence de l'évolution technologique sur les prises de décision, en soulignant les avantages potentiels ainsi que les défis éthiques et pratiques associés à l'intégration de l'intelligence artificielle (IA) dans ces processus. Nous mettons en évidence la nécessité de comprendre les différentes étapes de la prise de décision et de clarifier le rôle de l'IA en fonction du contexte. Nous abordons également les perspectives de l'IA explicable pour atténuer les préoccupations liées à l'opacité et aux biais, et nous insistons sur l'importance de maintenir la responsabilité humaine malgré l'implication croissante de l'IA. Enfin nous proposons une grille de lecture pour une intégration judicieuse de l'IA dans les décisions organisationnelles, en soulignant l'importance de l’alignement stratégique des technologies pour un partenariat fructueux.
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Doucouré, Awa, Abdoul Alpha Dia e Seydina Moussa Ndiaye. "Développer les compétences africaines en IA. Analyse des expériences et évaluation des perspectives". Communication, technologies et développement 16 (2024). http://dx.doi.org/10.4000/12nff.
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La quatrième révolution industrielle conduit à accorder une attention particulière aux STEM en général, et à l’intelligence artificielle (IA) en particulier. L’Afrique dispose d’atouts non négligeables du point de vue du développement de l’IA et peut occuper une bonne place dans les débats et les actions autour, et notamment ceux portant sur les technologies, l’éthique, les usages, etc. Pour qu’il en soit ainsi, il y a cependant un préalable : la disponibilité de ressources humaines qualifiées, capables de comprendre les enjeux et de maîtriser l’utilisation de ces nouvelles technologies. Les compétences requises pour le développement de l’IA comprennent la maîtrise technique des concepts, la compréhension des impacts de l’IA aux fins d’une régulation adéquate, et la capacité de mettre en œuvre des solutions éthiques et inclusives. De ce point de vue, l’existence d’une offre de formation adéquate ainsi que la production de recherches approfondies axées sur les besoins des entreprises locales demeurent des questions capitales. Certes, quelques gouvernements africains ont entrepris des efforts pour développer les compétences en IA ; néanmoins, les nouveaux défis doivent être relevés pour permettre au continent d’exploiter au mieux toutes les opportunités qu’elle recèle. Cet article examine quelques-uns de ces nouveaux défis, et parcourt les différentes catégories de compétences essentielles en IA, tout en analysant sous ce prisme quelques expériences africaines de développement de compétences dans le domaine. Il évalue également, aux fins de l’éclosion des talents, les exigences de réformes dans les offres de formation disponibles dans les universités africaines et l’état global des écosystèmes d’IA dans quelques pays africains.
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El Bahlouli, Yassine. "Technologies émergentes en éducation : Potentiel et défis de la personnalisation via l'IA et la Chaîne de Blocs". Médiations et médiatisations, n.º 19 (7 de novembro de 2024). http://dx.doi.org/10.52358/mm.vi19.406.
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Cet article examine comment l'analytique de l'apprentissage, l'intelligence artificielle (IA), et la chaîne de blocs transforment la personnalisation de l'éducation. En explorant la littérature récente, il identifie les contributions et les défis de ces technologies dans l'amélioration des parcours éducatifs. L'analyse suggère que l'intégration de ces technologies offre des opportunités uniques pour la personnalisation de l'apprentissage, tout en soulevant des questions importantes sur la sécurité, la confidentialité, et l'équité. La convergence de l'IA, de l'analytique de l'apprentissage, et de la technologie de la chaîne de blocs promet une révolution dans la manière dont l'éducation est délivrée et reçue, permettant une adaptation précise au profil de chaque apprenant. Cette intégration technologique, cependant, exige une réflexion approfondie sur les cadres éthiques et réglementaires pour garantir que la personnalisation de l'éducation bénéficie à tous, sans compromettre la sécurité des données ni accentuer les inégalités. L'article plaide pour une collaboration étroite entre développeurs technologiques, éducateurs, et décideurs politiques pour relever ces défis et exploiter pleinement le potentiel de ces technologies émergentes dans l'éducation.
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Thébaut, Clémence, Jean-Claude K. Dupont, Vincent Jolivet e Olivier Scemama. "Évaluer individuellement l’efficacité et l’efficience attendue des thérapeutiques dans l’aide à la décision médicale grâce à l’intelligence artificielle (IA) : quels enjeux éthiques ?" Éthique publique, n.º 25, n° 1 (27 de setembro de 2023). http://dx.doi.org/10.4000/ethiquepublique.7984.
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