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Journal articles on the topic 'Transparence algorithmique'

Author: Grafiati

Published: 11 January 2025

Last updated: 31 July 2025

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1

Delfin-Rossaro, Alejandra, Gauthier Chassang, and Emmanuelle Rial-Sebbag. "Outils algorithmiques et crises sanitaires." Droit, Santé et Société N° 2-3, no. 2 (2022): 61–68. https://doi.org/10.3917/dsso.092.0061.

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Abstract:

L’introduction des outils algorithmiques tend à se généraliser dans les politiques publiques de gestion des crises sanitaires. Mis en avant au motif de prendre des décisions plus rapides et basées sur un échantillon plus vaste de données, ils posent des questions éthiques liées notamment à la nécessité, l’efficacité et la transparence de l’outil, à l’équité et à la non-discrimination des personnes, au respect de la dignité et de l’autonomie humaine. Sur le plan décisionnel, d’autres enjeux liés notamment au biais algorithmique et au non-respect de la vie privée sont présents. A partir d’exempl

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2

Fonsagrives, Agathe. "Les qualités promises des opérations algorithmiques en GRH : Morphologie de la convention de qualification de l’appariement candidat - poste." @GRH Pub. anticipées (January 28, 2025): I2—XXIV. https://doi.org/10.3917/grh.pr.0002.

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Abstract:

Certains recruteurs délèguent la présélection à des algorithmes quantifiant l’adéquation candidat-poste. Bien que les éditeurs promettent la neutralité comme qualité phare, l’objectivité de la quantification fait néanmoins débat. Contrairement à l’idée que la qualité d’un service résulte des attentes des clients, le conventionnalisme cherche à comprendre quel est le sens socio-économique de la qualité. Pour analyser la construction de la qualité de l’opération d’appariement RH algorithmique, nous décrivons la morphologie de la convention gouvernant la qualification au sein d’un petit groupe d’

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3

Christian, Gideon. "New Jim Crow." McGill Law Journal 69, no. 4 (2024): 441–66. https://doi.org/10.26443/law.v69i4.1644.

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Abstract:

Malgré sa neutralité prétendue, la technologie de reconnaissance faciale (TRF) alimentée par l’intelligence artificielle (IA) fait preuve de préjugés raciaux importants. Cet article examine critiquement l’intégration de la TRF dans le système d’immigration Canadien. Il commence avec une exploration de l’évolution historique de l’IA dans le contrôle des frontières — autrefois ancré dans les barrières physiques — qui se repose désormais sur la surveillance biométrique qui risque de reproduire les schémas historiques de la discrimination raciale. L’article discute davantage ces questions dans le

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4

Mansouri, Mohamed. "L’intelligence artificielle et la publicité : quelle éthique ?" Annales des Mines - Enjeux numériques N° 1, no. 1 (2018): 53–58. http://dx.doi.org/10.3917/ennu.001.0053.

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Abstract:

L’histoire moderne de l’Intelligence Artificielle (IA) débuta en 1956, lors du summer camp de Dartmouth, dans le New Hampshire. Des scientifiques y travaillèrent en nourrissant l’espoir d’aboutir à des conclusions probantes dans un avenir qui leur était proche. Or, en 2018, nous sommes encore loin du compte, bien que l’appellation d’IA soit aujourd’hui largement, et souvent abusivement, employée. L’usage de cette terminologie en marketing et publicité pose un problème de loyauté à deux niveaux : à l’égard du public puisqu’il crée une fracture entre ses attentes et la réalité ; et entre profess

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5

Mancosu, Giorgio. "L’accès aux données publiques et aux codes source en Italie. À la recherche d’une « transparence algorithmique », à l’aube du Réglement général sur la protection des données." Revue française d'administration publique 167, no. 3 (2018): 575. http://dx.doi.org/10.3917/rfap.167.0575.

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6

Abiteboul, Serge. "Qualité, équité, transparence, vérification et explicabilité des décisions algorithmiques." Annales des Mines - Enjeux numériques N° 13, no. 1 (2021): 58–62. http://dx.doi.org/10.3917/ennu.013.0058.

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7

Messaoudi, Aïssa. "Les défis de l’IA dans l’éducation : de la protection des données aux biais algorithmiques." Médiations et médiatisations, no. 18 (October 30, 2024): 148–60. http://dx.doi.org/10.52358/mm.vi18.409.

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Abstract:

Cet article examine l'impact de l'intelligence artificielle (IA) sur le domaine de l'éducation, et en explore les avantages et les défis. Le recours à l'IA dans le secteur éducatif offre de nombreux avantages tels que l'automatisation des tâches administratives répétitives et la personnalisation des parcours d’apprentissage. Cependant, cela soulève des préoccupations éthiques quant à la protection des données individuelles et au risque de biais algorithmiques. En outre, nous abordons d’autres défis : ceux liés à l’opposition entre l'évaluation automatisée et l'évaluation humaine ainsi que les

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8

Besse, Philippe, Céline Castets-Renard, and Aurélien Garivier. "L’IA du Quotidien peut elle être Éthique ?" Statistique et société 6, no. 3 (2018): 9–31. https://doi.org/10.3406/staso.2018.1083.

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Abstract:

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 de

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9

Paché, Gilles. "Le théâtre algorithmique de l’équité : scènes d’une illusion d’objectivité." Management & Data Science, 2025. https://doi.org/10.36863/mds.a.41632.

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Abstract:

Nul ne peut nier aujourd’hui le fait que les algorithmes influencent des décisions majeures dans des domaines aussi sensibles que la santé, la justice ou l’éducation. Bien qu’ils soient souvent perçus comme des outils impartiaux, ils reflètent en réalité les choix, valeurs et biais de leurs concepteurs. Face à l’illusion d’objectivité, il s’avère crucial de repositionner l’équité au cœur du développement algorithmique, sachant qu’elle n’est ni figée ni universelle. Pour éviter que les algorithmes ne perpétuent des inégalités présentes dans la société, plusieurs mesures sont nécessaires : garan

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10

Lasbleiz, Nina, and Liliane Obrecht. "Le droit d'accès aux codes sources des systèmes algorithmiques utilisés par l'administration publique." sui generis, March 3, 2025. https://doi.org/10.21257/sg.271.

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Abstract:

Cet article examine le traitement juridique de l'accès au code source algorithmique au sein de deux systèmes juridiques distincts. En France, le code source est défini comme un document administratif, et son accès est réglementé par le Code des relations entre le public et l'administration. En Suisse, le code source pourrait être considéré comme relevant des conditions légales d'un document officiel en vertu de la loi sur la transparence. Néanmoins, en France comme en Suisse, l'accès au code source est assujetti à diverses restrictions. D'abord, les secrets protégés par la loi limitent l'accès

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11

Averseng, Céline. "Créer des évaluations avec les IAg : outils et process." Management & Data Science, 2025. https://doi.org/10.36863/mds.a.36943.

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Abstract:

Cet article explore l’impact des intelligences artificielles génératives (IAg) sur l’évaluation dans l’enseignement supérieur en gestion. Alors que des outils tels que ChatGPT et Wooflash offrent des possibilités de personnalisation et d'automatisation, leur adoption pose également des défis éthiques et pédagogiques. À travers des expérimentations sur différentes plateformes, l’étude examine la création de questions de type QCM, calculées et cloze, et évalue la pertinence des réponses générées. Si les IAg allègent la charge des formateurs et permettent d’enrichir les banques de questions, leur

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Germon, Rony, Chiraz Aouina-Mejri, and Héger Gabteni. "L’IA dans l’éducation : entre fascination technologique et réalité sociale." Management & Data Science, 2025. https://doi.org/10.36863/mds.a.55489.

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Abstract:

L’IA n’est pas magique, ni neutre, ni désintéressée. Elle façonne et reflète nos choix sociaux, politiques et pédagogiques. Dans l’enseignement supérieur, elle promet de personnaliser l’apprentissage, mais peut tout autant automatiser les inégalités. Derrière la fascination technologique, l’article alerte : les systèmes d’IA sont souvent opaques, biaisés, et alimentés par des données extraites sans consentement. Face au solutionnisme naïf, il faut une boussole éthique. Cinq principes sont proposés : transparence, supervision humaine, parcimonie des données, inclusion réelle, et évaluation crit

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Oulad, Benaissa wafa, Smail Mahjoubi, and Smail Kabbaj. "Sustainability Meets Intelligence: A PRISMA-Guided Systematic Review of AI's Role in ESG Financial Decision-Making." May 11, 2025. https://doi.org/10.5281/zenodo.15381336.

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Abstract:

<strong>Résumé:  </strong>   Cette étude explore le rôle transformateur de l’intelligence artificielle (IA) dans la prise de décision financière durable. Face à l’exigence croissante d’aligner performance financière et critères ESG (Environnementaux, Sociaux et de Gouvernance), les technologies d’IA telles que l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et les systèmes intelligents d’aide à la décision s’imposent comme des leviers strat&e

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GERBAIX, SYLVIE. "REDEVABILITÉ, EXPLICABILITÉ ET TRANSPARENCE DE L’IA : UNE MISSION IMPOSSIBLE ?" Management & Data Science, 2023. http://dx.doi.org/10.36863/mds.a.25083.

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Abstract:

Les systèmes algorithmiques d’intelligence artificielle produisent des effets ambivalents, appréciés ou critiqués mais qui peuvent également être indésirables, voire dangereux. Dès lors, apparaît l’idée qu’ils puissent rendre compte, autrement dit être redevable des effets et actions qu’ils causent. Ainsi, l’objectif est ici d’initier une réflexion sur cette “redevabilité” (accountability) des systèmes algorithmiques d’intelligence artificielle et les difficultés de sa mise en œuvre. En particulier, deux types d’obstacles sont mis en relief : la distanciation entre une myriade d’acteurs humain

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TOUHS, Btissam, and Naima BOUFERAS. "Contribution de l'intelligence artificielle au bien-être au travail : entre opportunités et défis" : une revue de littérature." African Scientific Journal Vol 03, N°29 (2025). https://doi.org/10.5281/zenodo.15411975.

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Abstract:

<strong>Résumé</strong> À l’ère de la digitalisation accélérée, l’intégration de l’intelligence artificielle (IA) au sein des organisations soulève des interrogations fondamentales sur ses effets ambivalents en matière de bien-être au travail. Si l’IA promet une amélioration des conditions de travail grâce à l’automatisation des tâches, à la fluidification des processus décisionnels et à la personnalisation des parcours, elle peut égale

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SAADANE, Hamza, Mustapha ABID, Nabila BHIH, and Aziz DOUARI. "Automatisation des Tâches RH grâce à l'IA : Une Nouvelle Ère pour la Gestion des Ressources Humaines." African Scientific Journal Vol 03, N°27 (2024). https://doi.org/10.5281/zenodo.14289915.

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Abstract:

<strong>Résumé </strong> Dans un contexte de transformation numérique rapide, l’intelligence artificielle (IA) s’impose comme un levier essentiel pour optimiser les processus de gestion des ressources humaines (GRH), en particulier dans le recrutement. Cet article présente une revue systématique de la littérature, basée sur le protocole PRISMA, afin d'examiner l’impact de l’IA et de la science ouverte (SO) sur la performance des RH. À travers l’analyse de 21 articles sélectionnés sur la base de

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BERRADA, Abdelilah. "Audit financier augmenté : entre intelligence artificielle et intelligence relationnelle." January 16, 2025. https://doi.org/10.5281/zenodo.14661370.

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Abstract:

Cet article, basé sur la revue littérature, explore l'évolution de l'audit financier à l'ère de l'intelligence artificielle (IA) en analysant 100 articles scientifiques classés Q1 à partir de l’année 2018. La recherche met en lumière l'intégration de l'IA dans les pratiques d'audit et son interaction avec l'intelligence relationnelle. Trois axes principaux émergent : l'automatisation des processus, le renforcement des compétences humaines et les enjeux éthiques. L'IA optimise l'analyse des donn&eac

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Jain, Saurabh, and Aaditeshwar Seth. "An Algorithmic Audit of Online Matrimonial Platforms in India: Biases in Matchmaking Recommendation Systems." ACM Journal on Computing and Sustainable Societies, May 27, 2025. https://doi.org/10.1145/3736644.

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Abstract:

Online matrimonial platforms enable people to discover prospective partners who mutually meet each other’s preference criteria. Matrimonial relations in the Indian context have traditionally been considered as a union of two families, where a variety of attributes like age and income, and family preferences such as religious beliefs and class and caste hierarchies are matched, making it a complex process. Many such preferences may, however, be considered regressive and arising from entrenched biased social norms, and online matrimonial platforms may reinforce such biases through rule-based and

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BOUABDI, Oumama. "Quand l'IA remplace les décideurs : Approche Analytique." African Scientific Journal Vol 03, N°27 (2024). https://doi.org/10.5281/zenodo.14276289.

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Abstract:

<strong>Résumé </strong> L’intégration de l'IA dans la prise de décision est un processus continu qui nécessite une réflexion stratégique. Bien qu’elle puisse analyser rapidement de grandes quantités de données et automatiser des tâches répétitives, elle manque de jugement, de créativité et d'intuition. Ces qualités humaines sont essentielles pour intégrer des considérations éthiques, culturelles et contextuelles dans la prise de décision. Dans cet art

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