Des données à la décision algorithmique : la notion juridique « d’explication » à l’épreuve des procédés d’apprentissage - Archive ouverte HAL Access content directly
Conference Papers Year : 2019

Des données à la décision algorithmique : la notion juridique « d’explication » à l’épreuve des procédés d’apprentissage

Jean-Marc Deltorn
  • Function : Author
  • PersonId : 1256289
Franck Macrez
Aurélien Bougeard
  • Function : Author
  • PersonId : 1269882

Abstract

A l’heure où les juristes s’intéressent aux technologies du numérique, ils découvrent souvent leur grande complexité. Non seulement, elles ont un visage protéiforme (intelligence artificielle, blockchain, objets intelligents, …), mais surtout elles sont délicates à appréhender pour un non-scientifique. De leur côté, les scientifiques spécialisés en intelligence artificielle ou en robotique répugnent encore trop souvent à s’interroger sur les impacts juridiques des technologies qu’ils créent. L’objet de ce colloque est de générer une convergence des savoirs par une approche interdisciplinaire non seulement autour de la donnée et de ses contours (données à caractère personnel, données de santé, Big data, Open data, …), mais également au regard des usages de ces données dans les technologies du numérique (algorithmes prédictifs, Deep Learning, Machine Learning, véhicules autonomes, robotique, e-santé, administration numérique, …), et de leurs risques potentiels (juridiques, scientifiques, éthiques, et autres).

Domains

Law
No file

Dates and versions

hal-04160915 , version 1 (12-07-2023)

Identifiers

  • HAL Id : hal-04160915 , version 1

Cite

Jean-Marc Deltorn, Franck Macrez, Aurélien Bougeard. Des données à la décision algorithmique : la notion juridique « d’explication » à l’épreuve des procédés d’apprentissage. Colloque "Les données et leurs usages dans les technologies du numérique", 17-18 octobre 2019, Douai, France, Oct 2019, Douai, France. ⟨hal-04160915⟩

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