Répertoire des ressources

Ce guide pratique vise à répondre aux questionnements des municipalités et à formuler des recommandations, d'une part, pour l'ensemble du personnel travaillant aux seins des municipalités et, d'autre part, pour les gestionnaires municipaux.

Enregistrements vidéos du colloque La santé dans tous ses états : Explorer les dynamiques numériques et leurs impacts. 

Ce document présente une synthèse des interventions et des échanges tenus lors du colloque La santé dans tous ses états, organisé conjointement par l’Obvia et le Réseau de recherche en santé des populations du Québec.

Cette note de breffage présente les grandes lignes du contenu et de l'application du Règlement européen sur l'IA (AI Act) ainsi qu'un aperçu des autres initiatives réglementaires dans le monde.

Cette infographie résume les grandes idées qui sont ressorties des Rencontres inégalités et intelligence artificielle: comprendre, agir et répondre aux besoins. Le document met en lumière quatre enjeux liés aux inégalités et le numérique et l’intelligence artificielle (IA) :La représentativitéL'inclusionL'encadrementL' ...

Ce document présente une synthèse des interventions et des échanges tenus lors des Rencontres inégalités et intelligence artificielle. Comprendre, agir et répondre aux besoins, organisées par la direction Collaboration avec la société civile de l’Obvia les 31 octobre et 1er novembre 2024.

Cette infographie met en lumière les principaux constats d’une revue de la littérature réalisée par l'équipe de Richard Khoury dans le cadre de leur projet Mind the Gap: représentation des femmes dans les médias québécois durant la pandémie de COVID-19, financé par l'Obvia.

Dans cet épisode, l’équipe d’IA Café explore l’actualité de l’IA à travers des essais, des chroniques et des réflexions : de la santé numérique à Minecraft, en passant par les ambitions géopolitiques des GAFAM et les tensions autour de la liberté et du jugement humain.

Cet ouvrage présente des cas concrets d’utilisation de l’IA dans le secteur public, en se concentrant particulièrement sur les risques de biais algorithmiques dans la prise de décision. Les auteurs proposent des solutions concrètes pour prévenir, corriger ou supprimer les biais algorithmiques.