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“Il faudrait passer du big data au smart data, car beaucoup ne signifie pas forcément qualité”

·1 min de lecture

Vous enseignez l’éthique au sein du master en intelligence artificielle de Telecom Paris. En quoi cette discipline a-t-elle sa place dans un tel cursus ?

Il y a une puissance énorme autour de ces algorithmes et des risques de mauvais usages de ces outils. Certaines technologies qui inquiètent, sont généralement complexes à expliquer. Elles posent même problème aux chercheurs du domaine. Par exemple, on ne sait pas exactement comment fonctionnent les réseaux neuronaux utilisés dans les programmes d'apprentissage, ce qu'on appelle le deep learning. On ignore comment ce réseau est arrivé à prendre telle ou telle décision. Or si on ne peut pas expliquer à une personne pourquoi tel crédit lui a été refusé ou pourquoi elle est désavantagée sur telle autre chose, suite à ce qu'à proposé l'algorithme, cela crée de la défiance. On a des machines qui apprennent par imitation, à partir de grosses bases de données, mais on a parfois du mal à expliquer comment l'algorithme a produit tel ou tel résultat.

Écoutez l’interview de Valérie Beaudouin Julia dans “Big Data”, le nouveau podcast de Capital sur l’univers des données :

Est-ce que, au-delà du fonctionnement des algorithmes, le problème ne vient pas aussi de ce qu’on leur donne pour fonctionner ? En clair, des données ?

C’est vrai qu’on parle beaucoup désormais des risques de biais. Les outils d'intelligence artificielle s'appuient sur l'existant pour construire des modèles, or il y des discriminations dans nos sociétés. Donc, par essence, (...)

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