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L'intelligence artificielle (IA) est en train de changer le monde sous nos yeux. Le potentiel que présente l'IA pour améliorer nos vies est énorme. Des systèmes reposant sur l'IA sont déjà plus performants que des médecins spécialistes pour diagnostiquer certaines maladies, tandis que l'utilisation de l'IA dans le système financier élargit l'accès au crédit à des emprunteurs qui étaient autrefois ignorés. Toutefois, l'IA présente aussi des inconvénients qui viennent assombrir son potentiel considérable. Les systèmes reposant sur l'IA ont une incidence sur le droit à la vie privée étant donné qu'ils dépendent de la collecte et de l'utilisation de vastes quantités de données pour faire des prédictions qui, dans de nombreux cas, ont pour effet de perpétrer des tendances sociales de préjugés et de discrimination. Ces possibilités dérangeantes ont donné lieu à un mouvement qui cherche à intégrer des considérations éthiques dans le développement et la mise en œuvre de l'IA. Ce projet, en revanche, démontre l'utilité considérable d'utiliser la législation sur les droits de la personne pour évaluer et aborder les répercussions complexes de l'IA sur la société. La législation sur les droits de la personne fournit un ensemble de normes communément admis et un langage commun ainsi qu'une infrastructure institutionnelle pour contribuer à faire en sorte que le potentiel de l'IA soit réalisé et que ses plus grands périls soient évités. Notre projet vise à faire progresser la conversation émergente sur l'IA et les droits de la personne en évaluant les répercussions sur les droits de la personne de six utilisations courantes de l'IA. Notre cadre de travail reconnaît que les systèmes d'IA ne sont pas déployés sur un canevas vierge, mais plutôt sur la toile de fond de conditions sociales qui ont elles-mêmes des répercussions complexes préexistantes sur les droits de la personne

"Le développement du big data traverse l'ensemble des secteurs de notre société y compris les universités. En effet, le milieu universitaire est également confronté à une production exponentielle de données réalisée dans le cadre de la recherche, c'est évident, mais aussi par les étudiants. Un article de l'Université de l'Arizona publié en début d'année rappelait combien les étudiants étaient scrutés notamment à travers l'utilisation de leur carte étudiante. L'objectif de l'université était de pouvoir prédire quels sont les étudiants qui abandonneront leurs études en cours d'année ou de cursus. Qui dit étudiant, dit aussi bibliothèque universitaire. Les BU pourraient être tentées de céder « à la mesure, la collecte, l'analyse et la présentation de rapports basés sur des données des apprenants en contexte d'apprentissage » (source), autrement dit aux méthodes de Learning Analytics."