IA et Éthique dans la Recherche Académique

Outils IA et Éthique dans la Recherche Académique

La recherche académique a longtemps été basée sur des méthodes traditionnelles : les chercheurs collectaient des données manuellement, les analysaient à la main et en tiraient leurs conclusions. Cette approche a été renforcée par le développement de nouvelles technologies, notamment l'intelligence artificielle (IA) et ses applications dans le domaine de la recherche. Cependant, avec ces avancées viennent également des questions d'éthique et de responsabilité, qui doivent être prises en compte pour assurer qu'une telle recherche reste une force pour le bien et ne soit pas utilisée pour nuire aux personnes ou à l'environnement.

Impact de l'IA sur la recherche académique

Les victimes d'accidents survenus en Tunisie entre 2008 et 2017 ont été identifiées grâce à un modèle de machine apprenant à reconnaître des visages, ce qui a permis d'étudier leur mortalité post-accident et ainsi rendre plus précise la création de politiques de sécurité routière au profit des populations touchées. Mais comment peut-on être sûr que cette technologie est juste ? Comment peut-on garantir sa fiabilité et sa transparence ? La réponse se trouve dans l'utilisation d'outils éthiques qui permettent de contrôler et surveiller le fonctionnement de ces outils artificiels.

Lorsque nous parlons du développement des sciences sociales, l'impact de l'IA est encore plus prononcé. Par exemple, dans le domaine de l'analyse de texte, il existe divers types d'analyses textuelles automatiques, comme le sentiment, le genre et même le langage utilisé dans une communication. Ces outils peuvent avoir des implications importantes pour nos sociétés, car ils influencent la façon dont les gens communiquent, interagissent et perçoivent les autres. En outre, avec l'augmentation de la quantité de données disponibles, l'IA peut aider à élaborer des stratégies innovantes pour protéger la vie animal et à prévenir certaines maladies animales. Toutefois, l'IA peut aussi présenter certains défis, comme le risque de biais numériques et les conséquences potentielles pour la vulnérabilité et la confidentialité des individus et des groupes.

Outils éthiques pour la recherche académique

Des algorithmes comme le Fairness, Accountability, Transparency and Ethics in AI (FATE), ou encore le Développement d'un cadre pour les études qualitatives interactives et collaboratives (QUALICO), sont mis en place pour aider les chercheurs à déterminer si leurs travaux respectent l'éthique et les droits humains. Il faut comprendre que l'artificial intelligence n'est qu'une extension de nos capacités naturelles, donc elle doit être conçue de sorte que cela ne soit pas un obstacle pour notre décision de faire le bien.

Le FATE, notamment, implique que les institutions et organisationnels mettent en place des mesures pour identifier et traiter les problèmes d'insuffisance, de manipulation, d'injustice et de mauvaise foi liés à l'AI, afin de les corriger et d'apporter des améliorations. Deux exemples de situations qui pourraient être gérées via le FATE sont :

1. Le cas où les informations personnelles sont divulguées sans le consentement des individus concernés ou où des informations inappropriées sont utilisées pour profiter d'individus vulnérables.
2. L'usage de l'IA pour faciliter la discrimination et la violence envers des minorités ethno-raciales, religieuses et sexistes.

En plus de ces outils, il est essentiel de prendre en considération les décisions que prennent les chercheurs lorsqu'ils développent leurs algorithmes. Ainsi, deux piliers clés pour une recherche académique efficace et éthique seront :

1. Une connaissance solide de la matière. Les chercheurs doivent posséder une compréhension approfondie de la matière abordée, mais également des compétences techniques supplémentaires, telles que l'analyse statistique et des connaissances en génomique animale.
2. Un respect des principes éthiques. Les chercheurs doivent suivre des normes éthiques strictes, notamment quant à l'acceptabilité de leurs résultats de recherche, la protection des données et des droits des individus et des groupes, ainsi que l'éthique envers les animaux.