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L'intelligence artificielle : une certaine intelligence du social

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Thèse précédente, thèse suivante, l’éthique de l’intelligence artificielle en pratique. enjeux et limites, par jean-marie john-mathews.

Thèse de doctorat en Sciences de gestion

Sous la direction de Christine Balagué et de Dominique Cardon .

Soutenue le 01-12-2021

Le président du jury était Lars Meyer-Waarden .

Le jury était composé de Kristof Coussement , Yvon Pesqueux , Hajer Kefi , Rémi Jardat , Margherita Pagani .

Les rapporteurs étaient Kristof Coussement , Yvon Pesqueux , Hajer Kefi .

  • Description en français
  • Description en anglais
  • Interprétabilité
  • Intelligence artificielle
  • Apprentissage automatique
  • Interprétation
  • Pragmatique -- Sociologie

Alors que l’Intelligence Artificielle (IA) est de plus en plus critiquée en raison des enjeux éthiques qu’elle pose, un ensemble d’outils et de méthodes ont émergé ces dernières années pour la normer, tels que les algorithmes de débiaisement, les métriques d’équité, la génération d’explications, etc. Ces méthodes, dites de l’IA responsable, doivent s’adapter à des algorithmes qui s’alimentent de données de plus en plus granulaires, volumineuses et comportementales. Dans ce travail de recherche, nous décrivons comment l’IA prétend calculer le monde lui-même sans l’usage des catégories normatives que nous utilisons habituellement pour formuler des critiques. Comment normaliser une IA qui prétend justement se positionner en deçà des normes ? Pour répondre à cette question, nous avons développé, à partir de la littérature technique dans la discipline de l’éthique de l’IA, un dispositif pour normer les modèles afin de faire face aux enjeux de discriminations, d’opacité et de vie privée. Ensuite, nous avons formulé quatre critiques empiriques et théoriques pour souligner les limites des outils techniques de l’éthique. Premièrement, nous montrons les limites des méthodes de génération d’explications a posteriori de décisions émanant d’IA dites « boîte noire ». Deuxièmement, nous montrons la difficulté de normer l’IA avec des méthodes d’explication libérales supposant la capacité des IA à dévoiler d’elles-mêmes leurs propres biais. Nous montrons ensuite, en s’inspirant de la sociologie pragmatique de Boltanski, que les méthodes pour lutter contre les discriminations tendent vers un système de domination experte dans lequel l’IA modifie constamment les contours de la réalité sans offrir une prise à la critique. Enfin, nous montrons que l’IA s’insère plus généralement dans un mouvement d’extension diluant le rôle des institutions qui ont le pouvoir de stabiliser les critiques sociales tout en donnantune prise sur le monde. Ces quatre critiques empiriques et théoriques nous permettent finalement d’ajuster notre première proposition pour normer l’IA. En partant d’un outil technique, nous proposons finalement une enquête ouverte et matérielle permettant de réactualiser constamment la question des fins et des moyens au sein des collectifs de l’IA.

  • Interpretability

Titre traduit

AI Ethics in Practice, Challenges and Limitations

While Artificial Intelligence (AI) is raising more and more ethical issues (fairness, explainability, privacy, etc.), a set of regulatory tools and methods have emerged over the past few years, such as fairness metrics, explanation procedures, anonymization methods, and so on. When data are granular, voluminous and behavioral, these “responsible tools” have trouble regulating AI modelswithout using the normative categories usually applied to formulate critiques. How to normalize AI that pretend to compute the world without categories ? To answer this question, we have developed, using the technical literature from AI ethics, an algorithmic method to regulate AI regarding ethical issues, such as discrimination, opacity and privacy. We then formulate four empirical and theoretical critiques to highlight the limitations of technical tools to address ethics. First, we pinpoint the limitations of the methods that generate post-hoc explanations of "black box" models. Second, we show that we cannot only rely on transparency to address ethical issues, since explanations cannot always reveal discriminations. We then demonstrate, using concepts from Boltanski’s pragmatic sociology, that the methods for fighting discrimination tend towards a “complex domination system” in which AI constantly modifies the contours of reality without offering any outlet for criticism. Finally, we show that AI is more generally part of a movement of extension that dilutes the role of institutions. These four empirical and theoretical criticisms finally allow us to adjust our first proposal to normalize AI. Starting from a technical tool, we finally propose an open and material inquiry allowing to constantly update the question of ends and means within AI collectives.

Autre version

Cette thèse a donné lieu à une publication.

L'Éthique de l'Intelligence Artificielle en Pratique. Enjeux et Limites

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Où se trouve cette thèse\u00a0?

  • Bibliothèque : Université d'Evry-Val d'Essonne. Service commun de la documentation. Bibliothèque électronique.

Informations

  • Sous le titre : L'Éthique de l'Intelligence Artificielle en Pratique. Enjeux et Limites
  • Détails : 1 vol. (367 p.)
  • Annexes : Bibliogr. p. 324-362.

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L’intelligence artificielle en Afrique : possibilités à saisir, défis à relever et considérations de politique générale

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Dissertation sur l'intelligence artificielle.

Par Rumasan   •  17 Janvier 2017  •  Dissertation  •  1 678 Mots (7 Pages)  •  16 615 Vues

Dissertation

Dans notre monde où les progrès et les avancées technologiques portant des perspectives qui se font de plus en plus passionnantes, l’intelligence artificielle est au cœur des controverses et débats qui animent la communauté scientifique et informatique. Depuis la « Bombe » d’Alan Turing aux robots japonais derniers cris se confondant de plus en plus au genre humain, cette même question demeure : « L’intelligence artificielle menace-t-elle l’Humanité ? ». Doit-on songer à la réalisation de nos pires craintes auxquelles nous succombons d’ordinaire uniquement devant un film de science-fiction ? Pourrait-on assister demain au scénario du film « Terminator » de James Cameron dans notre propre réalité ? Ou bien cela relève-t-il de la Paranoïa et de fabulation et dans ce cas, quels seraient les risques réellement envisageables pour notre espèce ? Quels dangers courons-nous face à nos propres inventions ?

Pour commencer, il convient de se baser une même définition du terme « intelligence artificielle ». Selon le Larousse : « …ensemble de théories et de techniques mises en œuvre en vue de réaliser des machines capables de simuler l'intelligence humaine. ». On appellera et classera donc dans ce registre toute machine ou programme de création humaine qui est capable d’effectuer une tâche plus ou moins complexe sans l’intervention directe d’un être humain. Cela veut dire calculer, démontrer des théorèmes, résoudre des problèmes, jouer, traduire, parler, reconnaître une voix, et bien d’autres. Suivant ce critère on peut d’ores et déjà attribuer plusieurs éléments de nos vies à cette appellation. Notamment, les pilotes automatiques de transport (avions, bateaux, voitures etc…) qui sont les exemples les plus communs de l’intelligence artificielle.

Ensuite, il est important de se demander et de se questionner sur la place qu’occupent les machines intelligentes dans nos vies afin de mesurer par la suite les risques éventuels d’une « perte de contrôle ». L'intelligence artificielle est partout dans nos vies : dans la reconnaissance de la parole, des visages ou des empreintes digitales, dans le traitement de texte, les moteurs de recherche, la traduction automatique, les logiciels de recommandation, etc… Tout ce qui est connecté comporte de l'IA. Mais elle est aussi présente dans les téléphones portables, dans les voitures autonomes, dans les pilotages automatiques des cargos et avions, dans les drones et les missiles... Toutes ces applications nous montrent bien la dépendance qui s’est établie entre notre espèce et ses créations. Cela fait d’autant plus froid dans le dos quand on pense à l’éventualité suivante : si ces systèmes acquéraient du jour au lendemain la possibilité de prendre leur indépendance vis-à-vis de l’Homme, de nombreuses vies humaines pourraient alors être mises en danger. Des zones entières du globe seraient coupées du monde, et à l’heure d’une économie de mondialisation ce serait une catastrophe sans précédent.

Mais pourquoi donc craindre ces inventions qui ont pourtant permis à l’Humanité d’améliorer grandement son niveau de vie et de repousser sans cesse les frontières de ses connaissances ? Sans intelligence artificielle et par conséquent sans les ordinateurs, nous ne serions jamais aller sur la Lune, jamais nous n’aurions su séquencer l’ADN ni même trouver certains remèdes. La peur d’une perte de contrôle vient directement de l’essence même de l’intelligence artificielle, cette essence c’est ce que l’on appelle : l’apprentissage automatique. Cette notion représente la faculté d’analyse de données tirées d’une expérience et leur mise en pratique. Autrement dit, les machines dotées d’un apprentissage automatique seraient capables d’apprendre par elles-mêmes via leur « vécu » et non plus via un transfert de données exécuté par des humains. Ce qui serait un premier pas vers une perte de contrôle de l’Homme sur la machine et dans l’imaginaire collectif, vers la révolte. Cette appréhension n’est pas neuve dans le monde de l’informatique. Par exemple : Alan Turing, grand cryptologue à qui on doit la « Bombe », machine avec laquelle il réussit à casser les codes de « Enigma », l’appareil à crypter les messages allemands. La machine de Turing conféra aux alliés une longueur d’avance capitale sur l’Allemagne (ordres connus à l’avance), la guerre fut raccourcie de 2 années grâce à Alan Turing selon les spécialistes. Cette machine est généralement envisagée comme le premier ordinateur moderne considéré comme tel, ce qui vaut à son inventeur le titre honorifique de « Père de l’informatique ». Turing était déjà bien conscient des dangers que pouvait occasionner une machine savante comme la sienne, c’est pourquoi il met au point en 1950, le fameux « test de Turing ». Pour réussir ce test, une machine doit parvenir à échanger avec un être humain sans que ce dernier ne réalise qu’il est en train de discuter avec un programme et non avec un de ses pairs. De nos jours, avec l’évolution

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