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L’intelligence artificielle (IA) et l’apprentissage automatique (machine learning) sont au coeur des préoccupations à l'intérieur comme à l’extérieur du secteur de la Tech. Face à des perspectives aussi prometteuses, il est essentiel de comprendre ce qu’impliquent réellement les opportunités offertes par l’IA. Pour parler de ce sujet, nous invité Cécile Alper-Leroux, VP of HCM Innovation chez Ultimate Software, la maison-mère de PeopleDoc. 

L'IA, influencée par son environnement 

Le développement de l'Intelligence Artificielle ne se passe pas sans problèmes : en dehors des laboratoires R&D des géants mondiaux de la Tech, les technologies naissantes sont confrontées à un aspect que le techno-optimisme de la Silicon Valley a tendance à ignorer : elles sont influencées par les personnes qui les ont créées et par leur culture d’origine.

En 2015, Jacky Alciné, ex-développeur logiciel chez Google, a fait la capture d’écran d’un résultat Google Images où des photos de lui et son ami, deux Afro-Américains, étaient légendées du mot « gorilles ». En 2017, le professeur Vicente Ordóñez et ses collègues de l’université de Virginie ont découvert que les systèmes d’IA « formés » sur deux « célèbres outils de reconnaissance d’images » reflétaient non seulement le sexisme déjà présent dans les banques d’images, mais qu’ils les amplifiaient également… parfois de manière tragicomique. Par exemple, l’association des femmes avec la cuisine était si forte que l’IA a confondu un homme avec une femme juste parce qu’elle se trouvait devant un four.

L’industrie technologique américaine s’intéresse en ce moment à la manière dont nous assurons la formation des intelligences artificielles. Le problème c’est qu’elle se utilise des ensembles de données, produits par des chercheurs d’un seul et même pays (comme les Etats-Unis), ou sur un ensemble commun de postulats et de préjugés culturels (euro-américains).

Cela m’amène à la question suivante : une IA formée sur des ensembles de données issus de plusieurs cultures serait-elle moins susceptible de commettre ce genre de bévues qu’une IA qui ne l’aurait pas été ? Peut-on former une intelligence artificielle multiculturelle tout comme on élève un enfant dans une famille multiculturelle ?

L'IA, la "nouvelle course à l'espace" ? 

Pour répondre à cette question, il faut d’abord se pencher sur la division qui règne actuellement dans le paysage mondial de l’IA. Selon des sites Web spécialisés tels que Wired et TechCrunch, ce fossé sépare les superpuissances d’aujourd’hui (les Etats-Unis et la Chine) des « puissances moyennes », par exemple « les pays tels que l’Australie, la France, Singapour et la Corée du Sud » selon le Bulletin of the Atomic Scientists. Comme ces « puissances moyennes » ont généralement « plus de capital que de main-d’œuvre » par rapport aux Etats-Unis et à la Chine, leur approche de l’IA consiste moins à dominer le marché qu’à le façonner et à réguler sa croissance. La Chambre des Lords du Parlement britannique recommande par exemple que les entreprises basées au Royaume-Uni se spécialisent dans un sous-ensemble plus étroit de la recherche en intelligence artificielle, comme l’éthique ou la DE&I.

Dans le paysage en mutation de la recherche et du développement de l'intelligence artificielle, les entreprises privées – des start-ups aux grandes multinationales – profitent des fonds publics et des écosystèmes compatibles. En effet, elles utilisent ces avantages pour se positionner elles et leurs pays d’origine comme des acteurs de la « course digitale » en cours. Ainsi, un peu moins d’un quart des entreprises distinguées dans le rapport « AI 100 » de CB Insights sont basées dans des « puissances moyennes » qui jouent déjà un rôle majeur dans l’ensemble de l’industrie technologique, par exemple le Japon, Israël et l’Allemagne. Parallèlement, les grandes multinationales cherchent à implanter leurs projets dans ces « moyennes puissances » : « Samsung, Fujitsu, DeepMind, IBM et Microsoft ont tous annoncé des plans d’ouverture de bureaux en France pour se concentrer sur la recherche en IA », a-t-on pu lire dans un article du site TechCrunch en 2018.

Des publications économiques américaines comme The Wall Street Journal et Forbes ont rapidement qualifié la situation de l’IA dans le monde de « course à l’armement » du 21e siècle entre les Etats-Unis et la Chine, établissant ainsi un parallèle entre les relations géopolitiques actuelles et les tensions de la guerre froide. Il ont également comparé l’urgence (ou la lenteur) avec laquelle Pékin et Washington approchent la recherche et le développement de l’IA.

Cependant, Ganesh Bell s’est montré dubitatif quant à la validité de l’utilisation de termes aussi antagonistes pour décrire un domaine technologique en pleine évolution. Dans un article de 2018 pour le Forum économique mondial, il avançait que la ruée vers la « nouvelle course à l’espace » devra finalement évoluer en un mouvement centré sur la collaboration. La Chine, l’Union européenne et l’Inde prennent des mesures pour favoriser la coopération internationale et développer des réglementations générales pour les technologies d’intelligence artificielle par exemple. Les pays accordent cependant plus d’importance à la promotion nationale dans leurs stratégies d’IA.

Une IA multiculturelle pour plus de précision ? 

Il faudra absolument réconcilier ces différentes approches pour essayer de concevoir une IA multiculturelle. Reprenons la métaphore de l’enfant. On peut raisonnablement penser qu’une IA « élevée » avec des ensembles de données issus de plusieurs pays ou cultures serait plus à même d’accomplir les tâches qu’on lui demande sans s’appuyer sur des préjugés amplifiés.

Ce genre d’apprentissage n’est possible que si les deux parents communiquent clairement sur leurs idéaux et leurs valeurs. Il doivent également remettent en question les postulats de l’autre et travailler ensemble pour préparer leurs enfants à faire face aux complexités du monde tout en gardant l’esprit ouvert. Si tous les pays du monde espèrent un jour « élever » des systèmes d’IA multiculturels, ils doivent discuter des principaux problèmes que soulève actuellement l’« éducation » de l’IA :

  • Ethique de la confidentialité des données : comment les gouvernements et les entreprises peuvent-ils créer des ensembles de données publiquement utilisables au niveau national et international sans violer la confidentialité des données des citoyens ?
  • « Education » des systèmes d’IA : le Président français Emmanuel Macron a proposé qu’une « autorité de certification internationale » évalue les préjugés des ensembles de données de formation de l’IA tels que ceux découverts par Vicente Ordóñez et ses collègues.
  • Utilisations des systèmes d’IA : réconcilier les avantages révolutionnaires offerts par l’intelligence artificielle avec les conséquences de l’automatisation des processus sur la production industrielle, l’analyse des données – et la guerre.

Si ces questions éthiques générales ne sont pas abordées de manière collaborative, la « course à l’armement » en IA dont on parle aujourd’hui pourrait bien finir par devenir une prophétie qui s’auto-réalisera pour tous ceux qui craignent l’arrivée d’un système à la SkyNet comme dans le film Terminator. Je sais que nous pouvons faire mieux et accorder la priorité à l’humain... Et j’espère que nous contribuerons tous à favoriser la collaboration et la connectivité requises pour former l’IA au service des gens afin qu’elle profite à tous.

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Article initialement publié sur Linkedin Pulse et traduit de l'anglais par Steffi Thomasse.

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