Enjeux de l'Intelligence Artificielle

Enjeux pour une IA éthique

• L'intelligence artificielle soulève des défis fondamentaux, notamment les biais discriminatoires, l'impact environnemental et la complexité d'une éthique universelle pour guider son utilisation.
• Trois enjeux principaux méritent une attention particulière: les biais discriminatoires inhérents aux algorithmes, l'empreinte environnementale des systèmes d'IA et le développement d'un cadre éthique universel pour les guider.
• Ces points ne représentent pas une liste exhaustive.

Discriminations algorithmiques

• L'IA peut reproduire et amplifier les biais présents dans les données utilisées pour son entraînement.
• L'outil de recrutement d'Amazon (2018) exemplifiait cela en éliminant les candidatures féminines.
• Les systèmes de reconnaissance faciale ont des taux d'erreur plus élevés pour les femmes, notamment les femmes noires, en raison d'une représentation déséquilibrée des visages masculins et blancs dans les bases de données d'entraînement.
• Les biais implicites présents dans les systèmes de traitement du langage naturel (NLP) font que l'IA associe des termes tels que "homme" à "ingénieur" et "femme" à "assistante".
• Ces biais sont une conséquence directe des biais présents dans les corpus textuels utilisés pour leur entraînement.

Liens avec les biais systémiques

• Les biais de genre dans les données affectent plusieurs secteurs, comme la santé, où les algorithmes peuvent être moins précis pour détecter les problèmes cardiaques chez les femmes. C'est dû à la sous-représentation des symptômes féminins dans les données d'entraînement.
• Le constat de ces biais est basé sur des observations et des recherches académiques, montrant que les données et la conception des modèles reflètent et amplifient les inégalités sociétales existantes.

Solutions aux biais algorithmiques

• Il est important de réaliser des audits des données et des modèles.
• La diversité des équipes de conception est cruciale.
• La création d'algorithmes équitables (par exemple, un rééquilibrage des données d'entraînement) est nécessaire.

Pourquoi une éthique appliquée à l'IA est-elle si difficile à définir ?

• Les visions éthiques varient selon le contexte culturel, politique et économique.
• Différents contextes ont des priorités différentes quant à la protection des libertés individuelles, la sécurité publique ou les bénéfices collectifs.

Divergences culturelles concernant l'IA

• En Europe, le respect des libertés individuelles est prioritaire.
• Aux États-Unis, la priorité est similaire, mais la régulation est gérée à l'échelle des États.
• En Inde, la sécurité publique et les bénéfices collectifs sont mis en avant.
• Au Canada, il y a un équilibre entre les libertés individuelles et les bénéfices collectifs, appuyé par un cadre juridique strict.
• La Chine a massifié les technologies de surveillance et la reconnaissance faciale pour des objectifs de sécurité nationale et gestion sociale.

Tensions entre innovation et réglementation en IA

• L'évolution rapide de l'IA rend difficile l'adaptation des cadres juridiques.
• Les régulateurs ont du mal à suivre le rythme des innovations technologiques.
• Les entreprises technologiques craignent que des régulations strictes ne freinent l'innovation, les exigences de transparence et de documentation pouvant ralentir le développement de nouvelles technologies et augmenter les coûts de conformité.

Conflit d'intérêts entre les parties prenantes

• L'IA est un enjeu économique majeur, générant des tensions entre les intérêts des entreprises, des gouvernements et des citoyens.
• Les entreprises technologiques peuvent résister aux régulations jugées contraignantes.
• Les gouvernements cherchent à renforcer la sécurité nationale avec l'IA, tandis que les citoyens réclament plus de transparence et de contrôle.

Cas concret : Reconnaissance faciale dans les stades

• L'utilisation de la reconnaissance faciale dans les stades de football soulève des questions éthiques.
• En Angleterre, c'est vu comme sécuritaire, alors qu'en Allemagne, c'est jugé problématique pour la vie privée.

Solutions

• Collaborations internationales pour établir des normes éthiques globales.
• Implication des experts (philosophes, sociologues, techniciens) dans les comités de régulation.

Impact écologique de l'IA

• L'entraînement des modèles comme GPT-3 consomme une quantité d'énergie significative, comparable à plusieurs centaines de vols transatlantiques.
• La consommation énergétique massive est due à la puissance de calcul nécessaire pour les systèmes d'IA, impliquant l'utilisation d'énormes serveurs dans les datacenters.
• Les modèles d'IA, notamment ceux basés sur le deep learning, demandent d'énormes quantités de calculs, amplifiant la consommation électrique.
• Exemple : l'entraînement de GPT-3 a nécessité environ 1 287 MWh d'électricité, comparable à la consommation annuelle de 120 foyers américains.
• Les systèmes de refroidissement des data centers consomment jusqu'à 40% de l'énergie totale.

Solutions pour l'impact écologique

• Optimisation des modèles (algorithmes moins gourmands en ressources).
• Utilisation d'énergie verte (énergies renouvelables).
• Partage des modèles pré-entraînés pour éviter de nouveaux entraînements.

Conclusion

• L'IA se heurte à trois défis majeurs : biais algorithmiques, absence d'éthique universelle et impact écologique croissant.
• Ces défis nécessitent des actions concrètes pour rendre les systèmes plus justes, inclusifs et écologiques.
• L'absence de consensus sur une éthique universelle complique la régulation de l'IA à l'échelle mondiale.
• Les priorités culturelles et économiques varient, affectant les approches adoptées pour l'IA.