HAL Paris Dauphine-PSL
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Une société désirable. Comment prendre soin du monde
No full textDans ces courtes réflexions issues des chroniques Le pourquoi du comment : économie et social, diffusées sur France Culture, la sociologue déconstruit les idées reçues sur le travail, l'Etat-providence ou l'intelligence artificielle. Elle évoque les politiques du plein-emploi, l'Europe sociale, l'égalité femmes-hommes, la reconversion écologique, entre autres
Institutional Evolution of Platform-Labour Governance in France and Its Adaptation to the Chinese Context: A Comparative Legal Analysis
No full texten chinoisThe meteoric rise of the platform economy has magnified non-standard employment relations and challenged the adaptability of traditional labour-law regimes. France—often cited as the EU’s laboratory for regulatory innovation—has crafted a gradual governance architecture that combines four core instruments: (1) a rebuttable presumption of employment, (2) sector-level social-dialogue platforms, (3) algorithm-transparency oversight, and (4) an occupational-injury protection account. Anchored in landmark case law, centred on negotiated mechanisms, and underpinned by tech-enabled supervision, this framework illustrates an incremental path of institutional adjustment. Building on a systematic review of France’s trajectory and situating it within China’s regulatory context, the article proposes a three-step transfer model—“structural identification, functional extraction, and path adaptation.” Comparative analysis shows that France’s experience in balancing legal norms, constructing participatory architecture, and curbing algorithmic risks offers significant lessons for China. To enhance both adaptability and enforceability, the paper advances four recommendations: (1) define clear tests for employment status and shift the evidentiary burden to platforms; (2) digitalise sectoral negotiation mechanisms; (3) establish task-based individual social-security accounts; and (4) institute a registration and audit regime for platform algorithms. The study aims to supply a policy roadmap and theoretical scaffold that are structurally embedded and logically transferable to China’s platform-labour governance.Avec le développement fulgurant de l’économie des plateformes, les formes d’emploi non standard se multiplient et mettent au défi les cadres juridiques du travail traditionnels. Représentant emblématique de l’innovation normative au sein de l’Union européenne, la France a progressivement mis en place un dispositif de gouvernance graduelle articulé autour : (1) du principe de présomption de salariat, (2) de plates-formes de dialogue social sectoriel, (3) de la régulation de la transparence algorithmique et (4) d’un compte de prévention des accidents du travail. Guidé d’abord par la jurisprudence, renforcé par des mécanismes de concertation et soutenu par la supervision techno-réglementaire, ce modèle offre une trajectoire d’ajustement institutionnel. S’appuyant sur une analyse systématique de cette évolution, l’étude propose pour la Chine un cadre de « structure-identification, fonction-distillation et chemin-d’adaptation ». La comparaison révèle que l’équilibre des normes, l’architecture participative et la régulation des algorithmes en France présentent une valeur de référence importante. Afin d’accroître l’adaptabilité et la faisabilité des règles en Chine, quatre axes sont recommandés : (1) clarifier les critères de reconnaissance du lien de travail et renforcer la charge de la preuve à la charge des plates-formes ; (2) promouvoir la transformation numérique du dialogue sectoriel ; (3) instaurer un compte individuel de protection sociale fondé sur la tâche ; (4) créer un système d’enregistrement et d’audit des algorithmes. L’objectif est de fournir des pistes de politiques et un socle théorique transposables dans la gouvernance chinoise du travail sur plates-forme
Bénévolat d'entreprise et bien-être au travail : une analyse par le SLAC
No full textInternational audienceLes programmes de bénévolat d'entreprise permettent aux entreprises d’afficher un engagement sociétal important pour leur image vis-à-vis des parties prenantes externes, tout en étant un levier de bien-être pour leurs employés. Néanmoins, les conditions de ce bien-être semblent floues. Cette recherche vise à mieux comprendre l'influence que peut avoir le bénévolat d'entreprise sur le bien-être à l'aide du modèle SLAC. La méthodologie s’appuie sur une étude qualitative exploratoire conduite auprès de sept bénévoles salariés d’entreprises françaises de tailles variées. Nos résultats soulignent à quel point l’expérience de bénévolat est porteuse de bien-être pour les salariés. Pourtant, alors que des programmes de bénévolat sont mis en place par les entreprises, il apparaît que ces dernières doivent œuvrer davantage pour en optimiser les effets positifs
From natural language to TOSCA: leveraging LLMs for automated service composition
No full textInternational audienceCloud service composition involves combining multiple autonomous services to deliver new value-added services with enhanced functionalities. Existing solutions rely mostly on structured or semistructured requests, requiring technical expertise and limiting accessibility for non-expert users. With the advent of Large Language Models (LLMs), it is now feasible to interpret end-user intents expressed in Natural Language (NL) and automatically generate corresponding service compositions. This marks a shift toward automating cloud service composition based on unstructured requests. To enable functional composition from such requests, their interpretation is a crucial step. It enables the identification of both explicit and implicit needs, mapping them to relevant services and automatically constructing a logical, provideragnostic composition (i.e., relevant services with their dependencies). The latter serves as the foundation for downstream tasks-including service discovery, selection, and execution code generation-ultimately producing a deployable service composition. However, this critical interpretation task is often overlooked in existing research, primarily due to the lack of appropriate datasets tailored for cloud service composition from natural language requests. In this paper, we first propose an LLMassisted method for constructing a benchmark dataset that captures diverse user profiles and varying levels of NL requests completeness. Each request is paired with a corresponding provider-independent composition, formally represented using the standard TOSCA specification language. Second, using this dataset, we evaluate the performance of both open-source and proprietary LLMs on the interpretation of technically diverse and completeness-varying requests.</div
Catégoriser les usages pour ménager le commerce international des aliments
No full textInternational audienc
La divulgation comme création de contenu ?: Construire, légitimer et valoriser la fuite d’informations confidentielles sur Internet
No full textInternational audienceThis communication explores the figure of the leaker, an emerging actor in the disclosure of confidential information on the Internet. Based on netnography and interviews, it analyzes how these individuals build their legitimacy through a specific form of content creation. Notably, the study highlights their ambiguous relationship with the logics of digital capitalism, where deviance, articulated with a form of deference, serves as a central resource.Cette communication explore la figure du·de la leaker, acteur·rice émergent·e de la divulgation d’informations confidentielles sur Internet. À partir d’une netnographie et d’entretiens, elle analyse comment ces individus construisent leur légitimité par une création de contenu particulière. L’étude met notamment en lumière leur rapport ambigu aux logiques du capitalisme numérique, avec une déviance articulée à une forme de déférence tenant le rôle de ressource centrale
Grandir par l’écologie : évolution de la critique de la téléphonie mobile en France
No full textInternational audienceThis study traces the evolution of protests against mobile telephony in France, marked by three major episodes: 1998-2003 (cell towers), 2009-2013 (4G), and 2019-2021 (5G). By focusing on the discourse of the association Priartem, a central actor in the early mobilizations, the study demonstrates how the opposition to 5G technology contrasts with the two previous periods by acquiring an ecological dimension. This evolution is manifested through three forms of scaling up: the object of criticism (shifting from infrastructure to the technology itself), its scale (from local to national), and the nature of the demands (from requests for antenna relocation to a moratorium on the technology).Ce travail retrace l’évolution des contestations contre la téléphonie mobile en France, marquées par trois épisodes majeurs : 1998-2003 (antenne-relais), 2009-2013 (4G) et 2019-2021 (5G). En se concentrant sur les discours portés par l’association Priartem, acteur central des premières mobilisations, l’étude montre en quoi la contestation de la technologie 5G contraste avec les deux épisodes précédents en gagnant une dimension écologique. Trois formes de montée en généralité matérialisent cette évolution : l’objet des critiques (de l’infrastructure à la technologie elle-même), leur échelle (locale à nationale) et la nature des revendications (demandes de déplacement d’antennes à un moratoire sur la technologie)
Les enjeux environnementaux à l'épreuve de l'incohérence des sentences : brèves remarques sur l'interprétation des traités
No full textInternational audienc
Kolmogorov-Arnold Networks for Time Series Analysis and Forecasting: A Survey
No full textKolmogorov-Arnold Networks (KANs) emerged as a powerful alternative to Multi-Layer Perceptron (MLP). This approach leverages adaptive activation functions to enhance function approximation capabilities. Recently, several variants of KANs have been developed for time series analysis and forecasting. This survey provides a comprehensive overview of these models and their frameworks. We examine their architectures, foundations and conclusion in time series forecasting tasks. This survey analyzes how different models integrate KAN components with established time series architectures, such as RNNs, LSTMs, and Transformers. Additionally, we highlight the advantages, challenges, and potential future directions in this rapidly evolving field