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Cet article soutient que, plutôt que de créer de nouvelles réglementations pour anticiper les technologies émergentes, il faut protéger l'avenir du droit en s'appuyant sur les outils généraux et adaptatifs de la common law, dont la stabilité et la prudence épistémique sont préférables à une intervention législative prématurée qui risque d'étouffer l'innovation.
Cet article retrace l'évolution du droit de la protection des consommateurs, de ses origines historiques aux défis contemporains posés par l'intelligence artificielle et les big data, tout en examinant les réponses réglementaires telles que les lois sur la vie privée et l'interdiction des « dark patterns ».
Cet article propose un cadre conceptuel et opérationnel pour définir clairement la distinction entre les modèles et les systèmes d'IA, afin de résoudre les ambiguïtés réglementaires et d'attribuer avec précision les responsabilités le long de la chaîne de valeur de l'IA.
Cette revue intégrative de plus de 500 études synthétise les risques cognitifs liés aux technologies numériques, mettant en évidence un paradoxe d'efficacité-atrophie où l'optimisation à court terme des tâches pourrait entraîner une érosion à long terme des capacités cognitives supérieures, tout en soulignant le besoin urgent d'études longitudinales.
Cet article propose un cadre de gouvernance et d'évaluation pour des systèmes d'aide à la décision clinique déterministes et basés sur des règles, spécifiquement conçus pour optimiser la prescription empirique d'antibiotiques en priorisant la transparence, l'auditabilité et l'abstention contrôlée lorsque les conditions de sécurité ne sont pas remplies.
Cet article propose la création d'une « corporation algorithmique » (A-corp), une entité juridique fictionnelle possédée par des humains mais gérée par des IA, afin de résoudre les défis complexes d'identification et de responsabilité légale liés à la prolifération d'agents autonomes en établissant à la fois un lien de responsabilité humaine et une identité persistante pour les IA.
Cet article présente un système conçu par une approche centrée sur l'humain qui utilise l'intelligence artificielle conversationnelle et une carte interactive pour permettre au public d'explorer et d'interroger en langage naturel près de 1,7 million de spécimens numérisés des collections de sciences naturelles du Musée australien.
Ce papier présente « Machinagogy », un système de tutorat IA fondé sur la reconnaissance hégélienne et la psychodynamique freudienne, dont la conception, l'évaluation et la documentation ont été réalisées en collaboration avec une IA selon une méthodologie réflexive appelée « scholarship de vibe », démontrant que des prompts enrichis par la reconnaissance améliorent significativement et universellement les performances des tuteurs.
En intégrant le secteur du calcul IA dans le modèle GCAM, cette étude démontre que la demande future d'électricité pour l'IA dépendra de l'équilibre entre les trajectoires d'efficacité et la croissance des revenus, révélant que les mécanismes de prix seuls sont insuffisants pour modérer la demande dans un scénario post-AGI.
Cet article soutient que l'excellence technologique ne peut plus être dissociée des dimensions éthiques et sociales, et propose d'intégrer structurellement les sciences humaines et sociales dans la recherche pour garantir la robustesse, la compréhension et la pertinence à long terme des systèmes technologiques émergents.
Ce document présente les actes du premier atelier CHIdeology de la conférence CHI 2026, tenu à Barcelone, qui vise à démêler les politiques, valeurs et imaginaires fragmentés de l'interaction humain-ordinateur à travers le prisme des idéologies.
Le papier présente WalkGPT, un modèle de langage-vision ancré au niveau des pixels qui intègre la segmentation et l'estimation de profondeur pour fournir des guides de navigation piétonne accessibles, accompagné du nouveau benchmark PAVE.
Ce papier propose un cadre d'évaluation de sécurité spécifique au secteur financier, incluant une métrique de score de risque ajusté (RAHS) et un pipeline de red-teaming automatisé, pour démontrer que les interactions adaptatives prolongées exacerbent les risques de divulgations financières opérationnelles graves chez les grands modèles de langage.
Cette étude développe un cadre spatial explicite en République tchèque pour démontrer que les relations entre la démographie et la forme bâtie sont linéaires mais conditionnées spatialement, révélant ainsi comment certains types de bâti renforcent les inégalités socio-spatiales.
Ce rapport résume les discussions et les recommandations stratégiques d'un atelier NSF sur la co-conception algorithmique et matérielle pour les applications médicales, qui prône un changement fondamental dans le développement des technologies de santé en mettant l'accent sur des infrastructures partagées, une collaboration humain-IA et des écosystèmes de validation évolutifs.
Cet article examine les défis méthodologiques que posent les propriétés dynamiques des systèmes d'IA de pointe pour les études d'amélioration humaine par essais contrôlés randomisés, en synthétisant les solutions pratiques proposées par des experts pour garantir la validité de ces évaluations dans des décisions à haut risque.
Cette étude démontre que ChatGPT surpasse deux étudiants en médecine dans la réponse à des questions complexes en cardiologie et pathologies vasculaires, obtenant un score de 92,10 % contre 85,78 % et 82,63 % pour les étudiants, ce qui suggère son fort potentiel comme outil d'apprentissage médical.
Cet article soutient que les grands modèles de langage, bien qu'ils ne possèdent pas d'agence autonome car ils échouent à satisfaire les conditions d'individualité, de normativité et d'asymétrie interactionnelle requises par les théories incarnées de l'esprit, doivent être définis comme des interlocuteurs linguistiques qui, par leur couplage avec les humains, transforment profondément les formes d'agence existantes en produisant des modalités d'agence « intermédiaires » (midtended) dépassant la simple instrumentalité étendue.
Cette étude démontre que les métriques de biais couramment utilisées pour les grands modèles de langage sont peu fiables pour mesurer les préjudices allocatifs, car elles négligent l'écart entre les prédictions du modèle et les décisions réelles prises pour l'attribution de ressources limitées.
Cet article propose une analyse conceptuelle montrant comment l'intelligence artificielle redéfinit la relation entre discrétion et responsabilité dans la gouvernance urbaine en redistribuant le pouvoir décisionnel, tout en introduisant le concept de « discrétion responsable » et des principes directeurs pour atténuer les nouveaux risques éthiques et opérationnels.