Intelligence artificielle et données de santé
L'encadrement juridique de l'intelligence artificielle en santé est au coeur de vives discussions dans de nombreuses juridictions. À cet égard, la France, le Québec et la Californie, respectivement membre de l'Union européenne, province du Canada et État fédéré des États-Unis, partagent une même ambition : déployer leurs capacités techniques, économiques et politiques pour favoriser le développement et le déploiement de l'IA au service de la santé. Cette volonté s'accompagne d'une intention parallèle : garantir le droit au respect de la vie privée, dont la protection constitutionnelle est consacrée au sein de chacune de ces juridictions. Or, les instruments de protection des données personnelles et de santé semblent précisément rechercher ce double objectif. Comment y parviennent-ils ? Quelles caractéristiques, parmi les règles et mécanismes participant de ces régimes de protection, fonctionnent davantage ?
Pour y répondre, la thèse s'appuie une méthode de droit comparé : celle du fonctionnalisme d'équivalence. Le double objectif identifié s'analyse ainsi comme l'une des fonctions recherchées par les instruments de protection des données. À travers cette approche méthodologique, la thèse analyse la capacité des instruments à répondre à cette fonction par la manière dont ils encadrent, de facto, les activités liées au développement d'un système d'IA, ainsi qu'à son déploiement dans un environnement de santé particulier.
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Pour y répondre, la thèse s'appuie une méthode de droit comparé : celle du fonctionnalisme d'équivalence. Le double objectif identifié s'analyse ainsi comme l'une des fonctions recherchées par les instruments de protection des données. À travers cette approche méthodologique, la thèse analyse la capacité des instruments à répondre à cette fonction par la manière dont ils encadrent, de facto, les activités liées au développement d'un système d'IA, ainsi qu'à son déploiement dans un environnement de santé particulier.
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