{"id":7763,"date":"2023-06-09T14:27:27","date_gmt":"2023-06-09T12:27:27","guid":{"rendered":"https:\/\/lesrencontreseconomiques.fr\/?post_type=blog&p=7763"},"modified":"2023-06-09T14:52:03","modified_gmt":"2023-06-09T12:52:03","slug":"entre-opportunites-et-menaces-les-algorithmes-dintelligence-artificielle-en-debat","status":"publish","type":"blog","link":"https:\/\/lesrencontreseconomiques.fr\/debats-idees\/entre-opportunites-et-menaces-les-algorithmes-dintelligence-artificielle-en-debat\/","title":{"rendered":"Entre opportunit\u00e9s et menaces\u00a0: les Algorithmes d\u2019Intelligence Artificielle en d\u00e9bat"},"content":{"rendered":"\n

\u00c9crit pour la session 29 – Algorithmes et libre-arbitre, quel avenir pour notre libert\u00e9 ?<\/a><\/p>\n\n\n\n

Les algorithmes permettent de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes du quotidien. La recette de cuisine d\u00e9crite pas \u00e0 pas sur l\u2019\u00e9cran d\u2019un robot cuiseur multifonctions, la trajectoire calcul\u00e9e par GPS ou encore le placement des ordres de march\u00e9 par n\u00e9gociation haute fr\u00e9quence sont autant d\u2019algorithmes couramment utilis\u00e9s pour prendre en charge des t\u00e2ches d\u2019ordre domestique et professionnel. Parmi les algorithmes, une cat\u00e9gorie sp\u00e9cifique, les Algorithmes d\u2019Intelligence Artificielles (AIA), suscite de vifs et essentiels d\u00e9bats, en particulier depuis qu\u2019Open AI a ouvert au public l\u2019acc\u00e8s \u00e0 ChatGPT 3.5, fin novembre 2022. C\u2019est dans cette actualit\u00e9 du moment que la session 29 \u00ab Algorithmes et libre arbitre, quel avenir pour notre libert\u00e9 ? \u00bb souhaite s\u2019inscrire, en soumettant \u00e0 discussion les capacit\u00e9s \u00e0 la fois habilitantes et contraignantes des AIA et en interrogeant plus largement leurs impacts sur les mod\u00e8les de gouvernance organisationnelle et politique.<\/p>\n\n\n\n

De l\u2019algorithme \u00e0 l\u2019intelligence artificielle<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Les algorithmes peuvent \u00eatre appr\u00e9hend\u00e9s comme des suites finies et ordonn\u00e9es d\u2019instructions destin\u00e9es \u00e0 r\u00e9soudre un probl\u00e8me. Ainsi d\u00e9finis, ils renvoient notamment \u00e0 une vision de la connaissance d\u00e9composable en r\u00e8gles, \u00e0 partir desquelles un moteur d\u2019inf\u00e9rence peut d\u00e9duire des propositions. Les syst\u00e8mes experts, dont Newell et Simon (1972) ont produit les bases th\u00e9oriques, entrent dans cette perspective, dite symbolique (Cardon et al., 2018). Une autre approche, connexionniste, consid\u00e8re que toutes les connaissances ne sont pas explicables ni d\u00e9composables. Les contributions d\u00e9veloppent alors des m\u00e9thodes de r\u00e9seaux de neurones, optimis\u00e9es \u00e0 partir d\u2019algorithmes d\u2019apprentissage d\u00e9di\u00e9s (voir par exemple Rumelhart et al., 1986 ; LeCun, 2016).<\/p>\n\n\n\n

Les Algorithmes dit d\u2019Intelligence Artificielle (AIA ; Benbya et al., 2021) permettent \u00ab \u00e0 des machines d\u2019accomplir des t\u00e2ches et de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes normalement r\u00e9serv\u00e9s aux humains \u00bb (LeCun, 2016). Dans une approche symbolique, les AIA abordent des probl\u00e8mes pr\u00e9d\u00e9termin\u00e9s \u00e0 partir de r\u00e8gles connues, alors que d\u2019un point de vue connexionniste, ils sont entra\u00eenables et auto-apprenants (Pascal et God\u00e9, 2023). L\u2019AIA apprend lui-m\u00eame \u00e0 partir des donn\u00e9es d\u2019apprentissage qui lui sont fournies. C\u2019est cet apprentissage automatique supervis\u00e9 qui permet par exemple \u00e0 l\u2019IA de reconna\u00eetre un visage parmi des milliers d\u2019autres ou de conduire une voiture. Les r\u00e9cents progr\u00e8s de l\u2019IA permettent \u00e9galement d\u2019associer des r\u00e9seaux neuronaux multi-couches \u00e0 des algorithmes d\u2019apprentissage profond. Dans ce cadre, ce sont les r\u00e8gles du jeu qui sont fournies \u00e0 l\u2019algorithme d\u2019IA, qui va ensuite g\u00e9n\u00e9rer ses propres donn\u00e9es d\u2019apprentissage.<\/p>\n\n\n\n

\n

Les Algorithmes permettent \u00ab \u00e0 des machines d\u2019accomplir des t\u00e2ches et de r\u00e9soudre des probl\u00e8mes normalement r\u00e9serv\u00e9s aux humains \u00bb<\/p>\nAIA\u00a0; Benbya et al., 2021<\/cite><\/blockquote>\n\n\n\n

Ces capacit\u00e9s d\u2019apprentissage ouvrent le champ des possibles. Les AIA peuvent ainsi conseiller un programme TV, pr\u00e9coniser un traitement m\u00e9dical, pr\u00e9dire le comportement de consommateurs, ou encore produire des recommandations de justice. Parmi les diff\u00e9rents types d\u2019algorithmes d\u2019apprentissage automatique, une nouvelle g\u00e9n\u00e9ration fait l\u2019actualit\u00e9 ces derniers mois : les algorithmes d\u2019IA g\u00e9n\u00e9ratives, qui se sp\u00e9cialisent dans la cr\u00e9ation de nouveaux contenus \u00e0 partir de donn\u00e9es existantes (texte, images, audio et codes) \u2013 et non plus dans les seules analyses et classifications des donn\u00e9es et r\u00e8gles.<\/p>\n\n\n\n

Les Algorithmes d\u2019Intelligence Artificielle : saisir les opportunit\u00e9s, g\u00e9rer les menaces<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Les AIA suscitent de fortes attentes de la part des utilisateurs qui s\u2019en emparent largement au quotidien tant leur efficacit\u00e9 ex\u00e9cutoire est importante. L\u00e9gitimement, ces m\u00eames acteurs s\u2019inqui\u00e8tent cependant des risques associ\u00e9s \u00e0 leurs usages : les r\u00e9sultats produits peuvent en effet contenir des biais algorithmiques d\u2019envergure \u2013 issus des biais cognitifs et de donn\u00e9es \u2013 qui rejaillissent sur les pr\u00e9conisations produites. Les risques li\u00e9s au respect de la vie priv\u00e9e m\u00e9ritent \u00e9galement l\u2019attention au regard des volumes massifs de donn\u00e9es, parfois personnelles, collect\u00e9es et trait\u00e9es. Enfin, les utilisateurs interrogent le risque de d\u00e9pendance aux AIA, qui viendraient d\u00e9cider \u00e0 leur place et r\u00e9duire leurs marges de man\u0153uvre. Plus globalement, c\u2019est la question de l\u2019exercice du libre arbitre qui est pos\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n

Par exemple, le manque de transparence des AIA est aujourd\u2019hui discut\u00e9. Ces derniers souffrent en effet d\u2019un certain niveau d\u2019opacit\u00e9 qui peut faire douter les utilisateurs et freiner leur adoption. Faut-il ouvrir la boite noire des AIA pour rendre explicables leurs pr\u00e9conisations et favoriser transparence et confiance ? Se d\u00e9veloppe r\u00e9cemment une approche allant dans ce sens : appel\u00e9e intelligence artificielle explicable (Explainable Artificial Intelligence \u2013 XAI), elle vise le d\u00e9veloppement de mod\u00e8les et m\u00e9ta-mod\u00e8les permettant de comprendre comment et pourquoi l\u2019AIA conclut au r\u00e9sultat propos\u00e9 (voir par exemple, Schoenborn et al., 2019). L\u2019explicabilit\u00e9 des mod\u00e8les d\u2019AIA adresse un des enjeux scientifiques majeurs autour des AIA, dont il est important de se saisir.<\/p>\n\n\n\n

D\u2019autres questionnements peuvent porter sur les contextes organisationnels et soci\u00e9taux dans lesquels les AIA fonctionnent et sont exploit\u00e9s. C\u2019est par exemple le cas des d\u00e9bats autour des cadres de gouvernance \u00e0 mettre en \u0153uvre pour r\u00e9guler les menaces potentielles de l\u2019algocratie (voir par exemple, Bersini, 2023). C\u2019est alors la question du type de soci\u00e9t\u00e9 d\u00e9mocratique \u00e0 construire et promouvoir avec les AIA qui est pos\u00e9e (M\u00e9nissier, 2022)<\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

R\u00e9f\u00e9rences<\/strong><\/h3>\n\n\n\n

Benbya, H., Pachidi, S., & Jarvenpaa, S. (2021). Special issue editorial: Artificial intelligence in organizations: Implications for information systems research. Journal of the Association for Information Systems<\/em>, 22(2). https:\/\/doi.org\/10.17705\/1jais.00662<\/a><\/p>\n\n\n\n

Bersini, H. (2023). Algocratie : Allons-nous donner le pouvoir aux algorithmes ?<\/em> De Boeck Sup.<\/p>\n\n\n\n

Cardon, D., Cointet, J., & Mazi\u00e8res, A. (2018). La revanche des neurones : l\u2019invention des machines inductives et la controverse de l\u2019intelligence artificielle. R\u00e9seaux<\/em>, 211, 173-220. https:\/\/doi.org\/10.3917\/res.211.0173<\/a><\/p>\n\n\n\n

LeCun, Y. (2016). Les enjeux de la recherche en intelligence artificielle. Interstices<\/em>. https:\/\/interstices.info\/les-enjeux-de-la-recherche-en-intelligence-artificielle\/<\/a><\/p>\n\n\n\n

Pascal, A., & God\u00e9, C. (2023). Les comp\u00e9tences transversales \u00e0 l\u2019heure de l\u2019intelligence artificielles, in Zerbib, R. et Martinache, G. (coord.), Formation : comment relever le d\u00e9fi des comp\u00e9tences transversales ?<\/em> Editions EMS, \u00e0 para\u00eetre.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e9nissier, T. (2022). L\u2019IA, un artefact technologique porteur de promesses d\u2019am\u00e9lioration et riche de ses zones d\u2019ombre, Quaderni<\/em>, 105 | 2022, 9-18.<\/p>\n\n\n\n

Newell, A., & Simon, H. (1972). Human Problem Solving<\/em>. Englewood Cliffs, NJ: Prentice-Hall.<\/p>\n\n\n\n

Rumelhart, D.E., Hinton, G., & Williams, R.J. (1986). Learning representations by back-propagating errors, Nature<\/em>, 323, 533-536. https:\/\/doi.org\/10.1038\/323533a0<\/a><\/p>\n\n\n\n

Schoenborn, J.M., et Althoff, K.D. (2019). Recent Trends in XAI: A Broad Overview on current Approaches, Methodologies and Interactions. In Case-Based Reasoning for the Explanation of intelligent systems (XCBR) Workshop<\/em>, vol. 2567. https:\/\/ceur-ws.org\/Vol-2567\/paper5.pdf<\/a> [CG1]<\/a> <\/p>\n\n\n\n

\n\n\n\n

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