Entre ciblage et revente de données : quand les Femtechs marchandent l’intimité, la loi fédérale peine à protéger les utilisatrices.
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Le Canada a besoin de lois supplémentaires afin de réglementer les tests génétiques et prévenir la discrimination.
Les grands modèles de langage sont entraînés sur des données du web, voire, pour certains plus spécialisés, sur des dossiers médicaux. Comment garantir la confidentialité de ces données ?
Les technologies de reconnaissance faciale sont devenues largement répandues grâce à des dispositifs de plus en plus sophistiqués et à des modes populaires.
Selon un travail de recherche, les patients reconnaissent les bénéfices dossier médical partagé (DMP) mais restent réticent à son adoption en raison du caractère sensible des données de santé.
Top contributors
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Maitre de conférence, Privacy, IA, au laboratoire CITI, Inria, INSA Lyon – Université de Lyon; Inria
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Postdoctoral Research Fellow at the University of Ottawa, Faculté droit civil, L’Université d’Ottawa/University of Ottawa
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Professeur de droit à l’Université d’Ottawa et titulaire de la Chaire « Law, Accountability and Social Trust in AI », Université Toulouse 1 Capitole
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Enseignante-Chercheuse spécialisée en marketing, Université de Lorraine
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James McGill Professor, Department of Human Genetics and Health Sciences, McGill University
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Academic Associate, Centre of Genomics and Policy, McGill University
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Professeure des universités, Université de Rouen Normandie
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Assistant Professor of Communication Studies, Concordia University
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Professeure associée en marketing, ICD Business School