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L’IA du Quotidien peut elle être Éthique ?
Open accessAbstract
Associant données massives (big data) et algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning), la puissance des outils de décision automatique suscite autant d’espoir que de craintes. De nombreux textes législatifs européens (RGPD) et français récemment promulgués tentent d’encadrer les usages de ces outils. Laissant de côté les problèmes bien identifiés de confidentialité des données et ceux d’entrave à la concurrence, nous nous focalisons sur les risques de discrimination, les problèmes de transparence et ceux de qualité des décisions algorithmiques. La mise en perspective détaillée des textes juridiques, face à la complexité et l’opacité des algorithmes d’apprentissage, révèle la nécessité d’importantes disruptions technologiques que ce soit pour détecter ou réduire le risque de discrimination ou pour répondre au droit à l’explication. La confiance des développeurs et surtout des usagers (citoyens, justiciables, clients) étant indispensable, les algorithmes exploitant des données personnelles se doivent d’être déployés dans un cadre éthique strict. En conclusion nous listons, pour répondre à cette nécessité, quelques possibilités de contrôle à développer : institutionnel, charte éthique, audit externe attaché à la délivrance d’un label.
Overview
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Integrity signals
Registry
Cites
Statistics
Verification
Claims the paper makes
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Claims other papers make about this one
Each is checked against this paper’s own text: does it say what the citing paper says it does?
The source backs part of the claim, not all of it — or backs it for a different population, condition or comparison.
In the citing paper
“There is a large body of work on the metrics of discrimination, both direct and indirect ([1], [11], [20], [31]).”
From Fairness and explainability in automatic decision-making systems. A challenge for computer science and law (2023) · cites this paper as [11]
Experimental — accuracy not yet measured
Self-check
Percentages, sums and reported differences re-computed from the paper’s own numbers.
The self-check needs the paper’s full text.
Citations
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Cited by 6
Metadata
- Authors
- Besse, P., Castets-Renard, C., & Garivier, A.
- Affiliations
- Institut de Mathématiques de Toulouse (FR)
- Université Toulouse-I-Capitole (FR)
- Unité de Mathématiques Pures et Appliquées (FR)
- Venue
- Statistique et société
- Publisher
- PERSEE Program
- Published
- 2018
- Volume
- 6
- Issue
- 3
- Pages
- 9-31
- ISSN
- 2269-0271 (ISSN-L)
- OpenAlex
- W2894655475
- Cited by
- 6
- References
- 0
- Citations by year
- 2025: 2 · 2022: 2 · 2021: 1 · 2020: 1
- FWCI
- 0.99
- Type
- journal article
- Language
- fr
- Open access
- diamond
- doi.org
- Locations
- Statistique et société (publishedVersion)
- Statistique et Société
- Topics
- Physical Sciences › Computer Science › Artificial Intelligence › Ethics and Social Impacts of AI
- Social Sciences › Law › Digitalization, Law, and Regulation
- Social Sciences › Law › Artificial Intelligence in Law
- Keywords
- algorithmic discrimination, algorithmic transparency, right to explanation, algorithmic decision-making, AI ethics, GDPR, personal data protection, algorithmic auditing, ethical charter, big data, machine learning
About these checks
Registry, retraction, Cites and statistics results are computed, not judged, with one exception: a printed reference that no index lists is read once by a model before it counts as a citation error. Claims are extracted by a model and kept only when their quote appears verbatim in the text; each cited source is then checked, with a model’s help, for whether it says what the claim relies on. Those verdicts can be wrong — read the claim’s quote and the cited source before relying on one.
Statistics and arithmetic are recomputed, not judged.
Confidence bands are shown only for fields calibrated on our annotated test set. None is calibrated yet, so no band is shown.
What counts as a claim ›How we measure confidence ›How we check this ›
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- CoChat. (2026). Citation check: L’IA du Quotidien peut elle être Éthique ? https://app.cochat.ai/papers/10.3406/staso.2018.1083
- The paper
- Besse, P., Castets-Renard, C., & Garivier, A. (2018). L’IA du Quotidien peut elle être Éthique ? Statistique et société. https://doi.org/10.3406/staso.2018.1083