Mathématiques et programmation analyse des besoins et inventaire de ressources au collégial /

"Ce projet constitue le troisième volet d'une recherche portant sur les applications de l'ordinateur dans l'enseignement et l'apprentissage des mathématiques au collégial"Également disponible en version papierTitre de l'écran-titre (visionné le 5 déc. 2009)Bibliogr

LE «MACHINE LEARNING» À L'ÉPREUVE DES CONTRAINTES DU RGPD : D'UNE DIMENSION INDIVIDUELLE A UNE DIMENSION COLLECTIVE DE LA PROTECTION DES DONNÉES

L'impact potentiel du Règlement général sur la protection des données (RGPD) sur les programmes de science des données est une question en vogue. Mais il n'y a peut-être pas de question plus importante, ou plus incertaine, que celle de l'impact du règlement sur l'apprentissage automatique (MACHINE LEARNING), en particulier. Compte tenu des récentes avancées dans le domaine de l'apprentissage automatique et de l'intelligence artificielle en général. Dans ce contexte, l'apprentissage automatique est en passe de devenir l'avenir de la science des données en entreprise.Cet article vise à démystifier cette intersection entre le ML et le RGPD, en se concentrant sur l'importance de protéger les données à caractère personnel

: Anticiper les évolutions pour les accompagner et les maîtriser

Cette recherche comprend quatre volets.Le premier présente le fonctionnement d’outils numériques existants d’analyse mathématique du droit. L’intelligence artificielle permet de modéliser certains aspects de l’activité juridique. En appliquant une méthodologie rigoureuse, on peut en particulier présenter l’éventail des décisions qui seraient prises par une juridiction donnée sur un dossier caractérisé par quelques dizaines de critères. Cette quantification fine de l’aléa judiciaire, qui va bien au-delà de simples statistiques, permet de comprendre et d’analyser les pratiques et, le cas échéant, de les faire évoluer.Le deuxième volet est consacré à l’encadrement juridique de ces Modes Algorithmiques d’Analyse des Décisions (MAAD).Leur domaine de compétence identifié - les contentieux juridiquement analogues – leur cadre juridique s’articule principalement autour de quatre points :- les réutilisations des données judiciaires- l’éthique avec un principe de transparence qui s’applique aux méthodes et aux résultats- les responsabilités que le fait générateur soit constitué par une faute présumée ou qu’il provienne de l’autonomie de l’algorithme- l’intégration des MAAD à des procédures dématérialisées de règlement judiciaire et extra-judiciaire des litigesDans le troisième volet, une enquête a été menée auprès des présidents des tribunaux de grande instance et des Cours d’appel de métropole et d’outre-mer ainsi que de la Cour de cassation dans l’objectif de connaître leur perception de ces outils, leurs attentes et leurs suggestions quant à leur emploi. Elle a permis de recueillir les avis de magistrats intéressés par ces outils. Les magistrats soulignent la nécessité de réguler leur conception et d’accompagner leurs usages.Le quatrième volet, sociologique, montre que les dynamiques internes au champ juridique, qui se traduisent par l’« appropriation des nouveaux outils par les acteurs du droit », seront déterminantes dans le processus de changement qui devrait se traduire par une montée en puissance des algorithmes au sein de l’institution qu’est la Justice Si d’importantes forces de changement sont déjà à l’œuvre, elles reposent sur la mobilisation d’acteurs aux caractéristiques spécifiques plutôt « subalternes » dans lechamp juridique voire, s’agissant des dirigeants de start up , clairement périphériques. Ces derniers apparaissent atypiques par l eur trajectoire, qu’elle soit professionnelle ou profane, et leur attitude réformatrice plus ou moins « radicale » relativement au monde du droit et de la justice

IA et Enseignement Supérieur : quels enjeux et impacts ?

L\u27Intelligence Artificielle (IA), et encore plus aujourd’hui les IA génératives, ont changé et vont changer notre quotidien, touchant chaque secteur de notre société. L\u27enseignement supérieur et la recherche ne sont évidemment pas épargnés par les transformations liées à l\u27émergence de ces nouvelles technologies. Dans ce numéro de la Collection numérique dédié à l\u27IA et à l\u27Enseignement Supérieur, nous nous pencherons sur les enjeux, les stratégies, les défis éthiques, ainsi que sur les oppor tunités qu’offre l\u27IA. Le développement de l’IA, notamment générative, introduit de nouvelles possibilités en termes de pédagogie et de recherche, par exemple la possibilité d’adapter les enseignements aux besoins individuels des étudiants ou l’analyse des mégadonnées produites par les apprenants. L’IA doit être appréhendée comme une innovation à saisir, tout en continuant à encourager auprès de nos étudiants le développement de la créativité et de l’esprit critique. L’enjeu pour nos établissements est alors d’accompagner l’intégration de ces nouveaux outils de manière éthique et responsable. En effet, l’IA suscite de nombreuses questions en matière d’éthique : la transparence de ces technologies, la protection de la vie privée, la régulation de ce secteur

Virtualisation d'interfaces matérielles : proposition, implémentation et évaluation d'un nouveau paradigme d'interactions humain-machine

RÉSUMÉ En acquérant de nouvelles fonctions, les machines environnantes ont vu leur interface se complexifier. Cette évolution rapide et non-contrôlée a mené à des interactions humainmachine moins performantes, forçant deux courants de pensées à émerger. Puisant dans l’informatique pervasive, le premier a favorisé le développement de machines intelligentes, en les augmentant de multiples senseurs pour automatiser la plupart de leurs fonctionnalités, afin de décharger leur interface et limiter les interactions humainmachine aux actions strictement essentielles. Le deuxième s’est concentré, entre autres, sur la formulation de philosophies de design (design centré sur l’utilisateur, conception pour tous, interfaces unifiées…) et sur l’élaboration de méthodes d’évaluation (cognitive walkthrough, évaluations heuristiques…), afin de simplifier et de standardiser ces interfaces. Bien que ces recherches ont et continuent de façonner le monde des interfaces humain-machine tel que nous le connaissons, il nous reste encore beaucoup de progrès à faire pour offrir, à chaque utilisateur et dans un marché de masse, des interfaces optimales et minimales, répondant spécifiquement à leurs besoins, à leurs modèles mentaux et à leurs préférences individuels.----------ABSTRACT As machines acquired new capabilities, their interfaces ultimately became more complex. This unrestrained and rapid evolution led to problematic man-machine interactions, forcing two currents of thought to emerge. Drawing upon pervasive computing, the first moved towards intelligent machines, using multiple sensors to automate most of their functionalities, to streamline their interfaces and to limit manmachine interactions to essential actions. The second focused, among other concepts, on design philosophies (user-centered design, design for all, unified interfaces…) and evaluation methods (cognitive walkthrough, heuristic evaluations…), in a quest to simplify and standardize these interfaces. While such research shaped and continues to shape the world of man-machine interfaces as we know it, we are still far from offering, in a mass-market environment, ideal and minimal interfaces, tailored to a user’s specific and individual needs, mental models and preferences

Conception d'un langage de description d'agents cognitifs

Mémoire numérisé par la Direction des bibliothèques de l'Université de Montréal

L’intelligence artificielle et le traitement des données massives de l’université marocaine : Perspectives, risques et enjeux éthiques

Face au développement du Big Data, l’intelligence artificielle (IA) a connu un regain d’intérêt depuis quelques années dans les débats scientifiques sur le traitement des données massives dans les organisations. Les universités ne font pas exception. En effet, l’analyse quantitative de données, tributaire des caractéristiques du big data: son Volume, sa Vélocité, sa Variété et sa Valeur, implique de mettre en œuvre des techniques de calcul avancées et de nouvelles modalités de gestion des données, dépassant les modèles classiques.  Dans ce contexte, l’intelligence artificielle (IA) représente une opportunité pour les universités qui souhaitent mieux gérer et mieux exploiter leurs données, mais elle soulève aussi de nombreux enjeux au niveaux éthique et légal. Le but de cet article est de présenter les faits saillants d'une revue de littérature portant sur opportunités et promesses de l’IA en matière de traitement et d’analyse des données massives au sein de l’université marocaine et d’en discuter les risques et les enjeux éthiques. Nous concluons que l’IA présente un immense potentiel pour les universités et que les questions éthiques qu’elle soulève ne sont pas nouvelles. C’est le cas d’une part de la protection des données personnelles et de la vie privée des parties prenantes et d’autre part de l’explicabilité et de l’opacité des systèmes de l’IA. Enfin, certaines questions émergent, comme celles qui concernent les conséquences de l’automatisation sur le travail et l’agentivité humaine