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Created on June 17, 2026

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Une plateforme de recrutement utilise l’IA pour présélectionner des candidatures. Elle informe les candidats qu’un système automatisé intervient dans le processus et précise les principaux critères pris en compte, tels que les compétences, l’expérience ou les qualifications. Les candidats peuvent demander des explications sur une décision les concernant.

Quelle est l’incidence du système d’IA sur le bien-être social et émotionnel des apprenants et des enseignants? • Le système d’IA signale-t-il clairement que son interaction sociale est simulée et qu’il n’a aucune capacité de sentiment ou d’empathie?

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L’IA doit contribuer au développement durable, au bien commun et limiter ses impacts négatifs sur la société et l’environnement.

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Les données utilisées par l’IA doivent être pertinentes, exactes, valides et fiables. Les utilisateurs doivent être informés de la collecte et de l’utilisation de leurs données, et avoir la possibilité d’accéder à ces données et de les corriger.

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Une plateforme de recrutement utilise l’IA pour présélectionner des candidatures. Elle informe les candidats qu’un système automatisé intervient dans le processus et précise les principaux critères pris en compte, tels que les compétences, l’expérience ou les qualifications. Les candidats peuvent demander des explications sur une décision les concernant.

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Les acteurs qui développent ou utilisent l’IA doivent pouvoir rendre compte de leurs décisions et être responsables en cas de préjudice

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Une plateforme de recrutement utilise l’IA pour présélectionner des candidatures. Elle informe les candidats qu’un système automatisé intervient dans le processus et précise les principaux critères pris en compte, tels que les compétences, l’expérience ou les qualifications. Les candidats peuvent demander des explications sur une décision les concernant.

Le partage des sources des données d’entrainement d’un modèle est un critère très important de la transparence d'un modèle (Conception des algorithmes et moissonnage des données). Comprendre sur quelles données les modèles d’IA ont été entraînés permet d’identifier les biais potentiels, de reproduire des recherches et des expériences et de partager plus largement les technologies associées.

Comment l’IA prend ses décisions ? Comment les données sont collectées et utilisées ?

Panorama du degré d’ouverture des modèles génératifs (texte et image) actuellement sur le marché selon plusieurs critères.

Liesenfeld, Andreas, et Mark Dingemanse. « Rethinking open source generative AI: open-washing and the EU AI Act ». Proceedings of the 2024 ACM Conference on Fairness, Accountability, and Transparency (New York, NY, USA), FAccT ’24, Association for Computing Machinery, 5 juin 2024, 1774‑87. https://doi.org/10.1145/3630106.3659005.

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