3 Enjeux de l'IA - Éthique, Biais, Écologie PDF

ENJEUX POUR 3 UNE IA ÉTHIQUE Biais discriminatoires, définir une éthique universelle et impact écologique Amélie Raoul LES ENJEUX CRUCIAUX À l'heure où l'intelligence artificielle révolutionne notre société, son déploiement soulève des défis fondament...

ENJEUX POUR 3 UNE IA ÉTHIQUE Biais discriminatoires, définir une éthique universelle et impact écologique Amélie Raoul LES ENJEUX CRUCIAUX À l'heure où l'intelligence artificielle révolutionne notre société, son déploiement soulève des défis fondamentaux. Au-delà des prouesses technologiques, trois enjeux majeurs méritent notre attention : les biais discriminatoires inhérents aux algorithmes, l'empreinte environnementale considérable des systèmes d'IA, et la complexité de développer un cadre éthique universel pour guider leur utilisation. Ce document est une invitation à une réflexion commune autour de ces enjeux suite au “petit guide l’éthique de l’IA”. Les points cités ne sont pas exhaustifs. Amélie Raoul  1 Discriminations algorithmiques : Pourquoi et comment ?  1 "L'IA est aussi biaisée que les données qui la forment." Eirini Ntoutsi et al. (2020) L’outil de recrutement d’Amazon (2018) éliminait les candidatures féminines parce qu’il avait appris à partir de CV historiques où les hommes étaient surreprésentés dans des postes techniques (Dastin, 2018). Pourquoi ces biais existent-ils ? Amélie Raoul Biais dans la reconnaissance faciale L’étude "Gender Shades: Intersectional Accuracy Disparities in Commercial Gender Classification." (2018) a révélé que les systèmes de reconnaissance faciale avaient des taux d'erreur significativement plus élevés pour les femmes (jusqu'à 34,7% pour les femmes noires) que pour les hommes blancs (moins de 1%). La cause : des bases de données d’entraînement déséquilibrées, avec une sur- représentation des visages masculins et blancs. Biais implicites dans les systèmes d’IA La revue scientifique "Mitigating Gender Bias in Natural Language Processing: Literature Review." (2019) analyse comment les biais de genre émergent dans les systèmes de traitement du langage naturel (NLP). Les IA associant des termes comme "homme" avec "ingénieur" et "femme" avec "assistante" sont une conséquence directe des biais présents dans les corpus textuels utilisés pour leur entraînement. Amélie Raoul Liens avec les biais systémiques Le livre de Criado Perez, "Invisible Women: Data Bias in a World Designed for Men" souligne comment les biais de genre dans les données touchent de nombreux secteurs. Par exemple, les algorithmes de santé sont moins précis pour détecter les problèmes cardiaques chez les femmes, car les symptômes féminins sont sous-représentés dans les données d’entraînement. Le constat est tiré de faits empiriques observés dans des cas industriels et validés par des recherches académiques. Ces biais montrent comment les données et la conception des modèles reflètent et amplifient les inégalités sociétales existantes. Amélie Raoul  Cas concret Un logiciel utilisé pour analyser les CV favorise les mots associés aux hommes ("leader", "agressif") et discrimine des termes liés aux femmes ("empathique", "collaborative") (Schiebinger et al., 2020) Solutions Audits des données et des modèles (Mehrabi et al., 2021). Diversité dans les équipes de conception. Création d'algorithmes d'équité (par exemple, rééquilibrage des données d’entraînement). Amélie Raoul  2 Pourquoi une éthique appliquée à l’IA est-elle si difficile à définir ?  2 “Les visions éthiques diffèrent selon les contextes culturels, politiques et économiques.” Floridi, L., & Cowls, J. (2019) Quels sont les principaux obstacles ? Amélie Raoul Divergences culturelles En Europe, la priorité est donnée au respect des libertés individuelles. Aux États-Unis, la priorité est également accordée au respect des libertés individuelles, mais elle se traduit par des régulations à l'échelle des États plutôt qu'au niveau fédéral. En Inde, la priorité est davantage accordée aux bénéfices collectifs et à la sécurité publique, avec une approche plus centralisée de la gouvernance technologique. Au Canada, l’approche est un équilibre entre le respect des libertés individuelles et les bénéfices collectifs, s'appuyant sur un cadre juridique rigoureux. La Chine a massivement déployé des systèmes de reconnaissance faciale dans les espaces publics, notamment pour des objectifs de sécurité nationale et de gestion sociale, en s’appuyant sur des cadres juridiques plus permissifs et un soutien étatique aux technologies de surveillance. Amélie Raoul L’évolution rapide de la technologie par rapport aux cadres juridiques L’IA évolue à une vitesse exponentielle, rendant difficile la mise en place de cadres réglementaires adaptés. Par exemple, la régulation de l’IA dans le domaine médical (diagnostic automatisé) soulève des questions sur la responsabilité légale en cas d’erreur. Les régulateurs ont souvent du mal à suivre le rythme des innovations technologiques, créant des zones grises légales. Mittelstadt et al. (2016), The Ethics of Algorithms: Mapping the Debate, Big Data & Society. Tensions innovation vs réglementation Les entreprises technologiques redoutent que des régulations trop strictes freinent l’innovation (Floridi & Cowls, 2019). Elles estiment que des exigences trop lourdes en matière de transparence et de documentation pourraient ralentir le développement de nouvelles technologies et augmenter les coûts de conformité Amélie Raoul Les conflits d’intérêts entre les parties prenantes L'IA est un enjeu économique majeur, ce qui crée des tensions entre les intérêts des entreprises, des gouvernements et des citoyens. Par exemple, les grandes entreprises technologiques (Google, Microsoft) investissent massivement dans l’IA et peuvent résister aux régulations trop contraignantes. Les gouvernements veulent utiliser l’IA pour renforcer la sécurité nationale, tandis que les citoyens demandent plus de transparence et de contrôle. Ces intérêts divergents rendent difficile l’adoption de normes éthiques universelles. Amélie Raoul  Cas concret La reconnaissance faciale dans les stades de football pour identifier des hooligans est-elle éthique ? En Angleterre, c’est vu comme un outil sécuritaire, tandis qu’en Allemagne, cela soulève des inquiétudes sur la vie privée. Solutions Collaborations internationales pour établir des normes éthiques globales. Implication des philosophes, sociologues et techniciens dans les comités de régulation. Amélie Raoul  3 L’impact écologique de l’IA  3 “Un entraînement de modèle comme GPT-3 consomme l’équivalent en CO₂ de plusieurs centaines de vols transatlantiques” Anne-Laure Ligozat et al. (2021) Pourquoi un tel impact ? Amélie Raoul La consommation énergétique massive des infrastructures d'IA Les systèmes d'IA nécessitent une puissance de calcul considérable, impliquant l'utilisation de milliers de serveurs fonctionnant 24/7 dans des data centers. Les modèles d'IA, notamment ceux basés sur le deep learning, demandent d'énormes quantités de calculs, augmentant la consommation électrique. Par exemple, l'entraînement du modèle GPT-3 a nécessité environ 1 287 MWh d'électricité, soit l'équivalent de la consommation annuelle de 120 foyers américains. Amélie Raoul Systèmes de refroidissement énergivores Pour maintenir les serveurs à des températures opérationnelles, les data centers utilisent des systèmes de refroidissement qui consomment jusqu'à 40% de leur énergie totale. Masanet et al. (2020) estiment que la consommation totale des data centers pourrait tripler d'ici 2030 sans amélioration technologique significative. Complexité des modèles Plus le modèle est complexe, plus l’entraînement est long. Pa exemple, BERT - un modèle de langage - a consommé autant d’énergie qu’un foyer américain pendant 50 jours pour son entraînement initial (Schwartz et al., 2020). Amélie Raoul  Solutions possibles L’optimisation des modèles. Développer des algorithmes plus efficaces (par exemple des modèles légers) pourrait aider à minimiser l’impact écologique. L’utilisation d’énergie verte. Google a par exemple engagé des initiatives pour alimenter ses centres en énergies renouvelables (ce point est particulièrement complexe à explorer). Le partage des modèles. Encourager le "recyclage" des modèles déjà entraînés au lieu de tout réentraînement. Amélie Raoul  4 Conclusion L’intelligence artificielle fait face à trois défis majeurs qui conditionnent son développement et son acceptabilité : les biais algorithmiques, l’absence d’une éthique universelle et son impact écologique croissant. Les biais algorithmiques, reflet des inégalités sociales existantes, nécessitent des actions concrètes pour rendre les systèmes plus justes et inclusifs. L'absence de consensus sur une éthique universelle complique la régulation de l’IA à l’échelle mondiale, chaque région adoptant des approches différentes selon ses priorités culturelles et économiques. Par ailleurs, l’empreinte écologique des modèles d’IA, due à leur forte consommation énergétique, soulève des préoccupations environnementales grandissantes. Amélie Raoul  MINAIA Libérez le potentiel de l’intelligence artificielle. AMÉLIE RAOUL https://minaia.fr Aix-en-provence [email protected]