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Ethique et biais dans l’intelligence artificielle Quand on parle d’intelligence artificielle, on parle aussi d’éthique et de biais qui peuvent influencer des décisions importantes dans la vie quotidienne, du recrutement à l’assurance, en passant par l’éducation et les services publics. Comprendre ces enjeux aide à prévenir les effets nuisibles et à favoriser une IA plus juste et plus fiable pour tous. Comprendre les biais Les biais apparaissent à trois niveaux: les données, les modèles et les usages. Ils naissent lorsque l’échantillon de données n’est pas représentatif, lorsque les objectifs fixés ne prennent pas en compte toutes les populations, ou lorsque les métriques valorisent certains résultats au détriment d’autres. Les conséquences ne se voient pas toujours immédiatement, mais elles se cumulent et peuvent renforcer des inégalités. ...

Big data et conformité internationale Le big data collecte des volumes importants de données personnelles et professionnelles. Lorsque ces données franchissent les frontières, les règles changent selon le pays ou la région. Dans un contexte international, la conformité est aussi stratégique que technique. Elle permet d’éviter les sanctions, de gagner la confiance des clients et de faciliter les partenariats. Cadres juridiques et mécanismes de transfert Les flux de données internationaux peuvent être encadrés par des décisions d’adéquation, des clauses contractuelles types (SCCs) et des règles d’entreprise binding (BCR). Les contrats de traitement et les évaluations d’impact sur la vie privée (DPIA) clarifient les responsabilités et les mesures de sécurité. Même lorsque les données viennent de l’UE, l’exigence demeure d’assurer une protection équivalente dans les pays accueillant les données. Notez aussi que les autorités peuvent exiger une localisation partielle ou des mesures techniques spécifiques selon les risques. ...