Accueil

De Glossaire IA
Aller à la navigation Aller à la recherche

Présentation du projet

Ce projet est parti d'un groupe de travail de notre association "IA & Définition" crée en 2020 regroupant un groupe d'étudiants et professionnels issus de divers milieux, informaticiens, juristes, sociologues etc... En créant ce groupe de travail nous voulions créer un référentiel commun utilisable par tous pour mieux se comprendre et mieux communiquer.

Nous avons essayé de donner des définitions le plus consensuel possible et nous avons décider d'élargir nos définitions pour couvrir tout le besoin des juristes et des informaticiens.

IA

(Page en cours de refonte)

Pourquoi cette consultation ?

Dans la continuité de ses travaux précédents sur l'intelligence artificielle (IA) et le droit, l'association Open Law* le Droit Ouvert, souhaite accompagner la communauté des innovateurs juridiques dans la prise en main des outils et concepts technologiques. Nous proposons aujourd'hui de construire collectivement un glossaire pour mieux comprendre ces notions entre IA et droit.

Objectifs

Mettre à disposition une ressource de vulgarisation sur les enjeux éthiques et juridiques des algorithmes : chasser les ambiguïtés, permettre aux juristes et aux développeurs en IA de partager un socle de vocabulaire commun. Constituer une ressource de références accessible à destination de toute personne intéressée ou confrontée dans sa pratique à ces sujets. Une liste de 50 concepts a été définie par le groupe de travail qui relèvent des technologies d'IA, de l'informatique, de l'éthique et du droit. Ce sont les "propositions officielles" ci dessous.

Définitions[modifier | modifier le wikicode]

Algorithme

Anonymisation

API

Application à haute responsabilité

Auditabilité

Automatisation

Big Data

Code auditable

Code documenté

Deep Learning

Données

Equité

Ethique appliquée

Explicabilité

Hébergement

Interprétabilité

Loyauté

Occultation

Open data

Open source

Ouverture

Prédiction

Producteur Data

Redevabilité

Référentiel

Réseaux neuronaux

Standard

Traitement

Traçabilité

Transparence

Transparence des algorithmes

Utilisateur

Apprentissage[modifier | modifier le wikicode]

Apprentissage automatique

Apprentissage non supervisé

Apprentissage par renforcement

Apprentissage supervisé

Biais[modifier | modifier le wikicode]

Biais cognitif

Biais statistique

Système[modifier | modifier le wikicode]

Système connexioniste

Système expert

Système symbolique

Métiers[modifier | modifier le wikicode]

Concepteur

Data Analyst

Data Engineer

Data Scientist

Détenteur data

Editeur

Validations[modifier | modifier le wikicode]

Test de Validation[modifier | modifier le wikicode]

Il existe plusieurs façons de valider les tests des algorithmes.

Test de validation avec boite blanche

Test de validation avec boite noire

Label/Certificat[modifier | modifier le wikicode]

Certification

Labellisation