Quelle compatibilité entre Intelligence artificielle et éthique ?

Quelle compatibilité entre Intelligence artificielle et  éthique

 

Un Livre blanc européen sur l’intelligence artificielle, publié le 19 février, insiste d’abord sur l’importance du respect des droits fondamentaux des citoyens et met par exemple en garde contre des distorsions dans les algorithmes de recrutement conduisant à des discriminations.

D’après le site pwc.fr , les intelligences artificielles (IA) se font de plus en plus présentes – voitures autonomes, algorithmes de recommandation, drones, etc. – et la question de la moralité de leurs actions commence à se poser. Celles qui s’appuient sur les réseaux de neurones artificiels (deep learning) sont particulièrement critiquées : on leur reproche d’être opaques, de ne pas laisser voir le raisonnement qui permet aux algorithmes d’arriver au résultat final. Une science naissante s’applique d’ailleurs à développer des outils pour regarder à l’intérieur de ces boîtes noires que sont les réseaux neuronaux. À ce travail à rebours pour scruter le code des IA s’ajoute, en parallèle, la volonté affichée par de nombreux experts d’intégrer des préceptes éthiques très en amont, directement au cœur de l’IA.

En s’appuyant sur d’énormes quantités de données, les systèmes de deep learning sont capables d’effectuer un très grand nombre de tâches : reconnaître et analyser des images ou des voix, proposer une police d’assurance sur mesure, accepter ou refuser une offre de prêt, piloter un véhicule… Mais comment avoir confiance dans les décisions de l’IA si nous ne sommes pas en mesure de les comprendre ?

« L’intelligence doit être augmentée, c’est-à-dire au service de l’humain, plutôt qu’autonome. Nous devons construire un binôme humain-machine où l’IA devra offrir une compréhension intuitive pour l’humain. Elle devra être capable d’expliquer ses recommandations de façon simple et immédiate. » François Royer, directeur consulting Data Intelligence, PwC France

Le développement d’une telle IA a par exemple déjà été initié aux États-Unis par la DARPA (département de R&D militaire du ministère de la Défense) : les premiers résultats du projet XAI (Explainable AI) sont attendus en novembre 2018.

Si XAI vise à développer des techniques de machine learning qui permettent de construire des modèles d’IA plus compréhensibles, capables d’expliquer aux humains en bout de ligne leur raisonnement, c’est loin d’être le cas de toutes les IA. Le fonctionnement des réseaux de neurones artificiels est particulièrement opaque. Les géants du digital, boostés par des mécanismes de collecte de données très efficaces, disposent de quantités de données phénoménales ce qui les encourage à développer massivement les réseaux de neurones artificiels. Ces réseaux se nourrissent des corrélations qu’ils détectent entre des jeux de données préexistants, ce qui peut poser problème.

 

Bruxelles recommande donc  que les futurs systèmes d’intelligence artificielle à haut risque (concernant la santé par exemple) soient certifiés, testés et contrôlés, comme le sont les voitures, les cosmétiques et les jouets.

 

Theodorous Evgueniou, professeur de la prestigieuse école de management Insead, a rendu avec plusieurs autres chercheurs européens et américains un avis mettant en garde contre les risques d’une approche européenne trop centrée sur ses valeurs.

« Il semble que l’esprit du Livre blanc soit que l’Europe utilise ses valeurs comme une arme stratégique pour rattraper la Chine et les États-Unis », et se rendre attractive dans la course mondiale à l’intelligence artificielle, affirme-t-il. Mais « pourquoi penser que des pays non-européens préféreront des intelligences artificielles formées aux valeurs européennes ? Je ne suis pas sûr que ça marche », explique-t-il.

 

Par exemple, le Livre blanc affiche « l’explicabilité » comme valeur cardinale: il doit être possible de comprendre exactement pourquoi un système d’intelligence artificielle arrive à telle conclusion – comme le fait de refuser un prêt à quelqu’un.

Mais obliger des intelligences artificielles à expliquer leur choix « peut réduire leur performance de 20%, si ce n’est plus », affirme-t-il.

De son côté, Guillaume Avrin, responsable de l’intelligence artificielle au sein du Laboratoire national de métrologie et d’essais (LNE), ne remet pas en cause les impératifs éthiques dans le Livre blanc. Mais il regrette que la Commission s’avance peu sur les moyens de vérifier la conformité des intelligences artificielles auxdites valeurs.

« Comment fait-on pour s’assurer de la conformité des systèmes d’intelligence artificielle » à une réglementation, alors qu’ils sont souvent évolutifs et adaptatifs et ont des comportements  »non linéaires », voire « chaotiques », explique-t-il.

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