{"id":53422,"date":"2022-09-12T13:11:27","date_gmt":"2022-09-12T17:11:27","guid":{"rendered":"https:\/\/cifar.ca\/?p=53422"},"modified":"2025-12-18T02:26:12","modified_gmt":"2025-12-18T07:26:12","slug":"croire-en-limpossible-lavenir-de-lequite-en-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/cifar.ca\/fr\/cifarnews\/2022\/09\/12\/croire-en-limpossible-lavenir-de-lequite-en-ia\/","title":{"rendered":"Croire en l\u2019impossible : L\u2019avenir de\u2026 l\u2019\u00e9quit\u00e9 en IA"},"content":{"rendered":"

La technologie bas\u00e9e sur l\u2019intelligence artificielle (IA) est extr\u00eamement r\u00e9pandue, mais est-elle \u00e9quitable? Dhanya Sridhar, titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR, discute de l\u2019\u00e9quit\u00e9 algorithmique et de l\u2019avenir de l\u2019IA.<\/span><\/h4>\n

Des cotes de cr\u00e9dit, aux services de soins de sant\u00e9 ou au syst\u00e8me de justice p\u00e9nale, l\u2019IA aide les humains \u00e0 prendre des d\u00e9cisions. Mais s\u2019agit-il de d\u00e9cisions qui profitent \u00e0 tout le monde?<\/p>\n

Dhanya Sridhar<\/a>, titulaire de chaire en IA Canada-CIFAR<\/a> au Mila et professeure adjointe \u00e0 l\u2019Universit\u00e9 de Montr\u00e9al, explique comment l\u2019IA peut perp\u00e9tuer les in\u00e9galit\u00e9s existantes. \u00ab\u2009Historiquement, les humains ont perp\u00e9tu\u00e9 les injustices et les in\u00e9galit\u00e9s et maintenant, il arrive que les algorithmes apprennent de ces donn\u00e9es. Bien que dans l\u2019id\u00e9al, l\u2019intelligence artificielle n\u2019ait pas ses propres biais cognitifs, elle h\u00e9rite de mod\u00e8les nuisibles issus de donn\u00e9es historiques.\u2009\u00bb<\/p>\n

En se concentrant sur la causalit\u00e9 plut\u00f4t que sur les corr\u00e9lations, Sridhar esp\u00e8re d\u00e9velopper un syst\u00e8me d\u2019IA apte \u00e0 la g\u00e9n\u00e9ralisation, un processus par lequel l\u2019IA peut travailler avec des donn\u00e9es compl\u00e8tement diff\u00e9rentes de celles utilis\u00e9es pour son entra\u00eenement. Enseigner \u00e0 l\u2019IA la diff\u00e9rence entre causalit\u00e9 et corr\u00e9lation pourrait \u00eatre une fa\u00e7on de promouvoir l\u2019\u00e9quit\u00e9 algorithmique.<\/p>\n

Dans un entretien avec le CIFAR, Dhanya Sridhar parle du chemin parcouru par l\u2019IA et le potentiel passionnant de son \u00e9volution.<\/p>\n

CIFAR : Qu\u2019est-ce que l\u2019\u00e9quit\u00e9 en IA?<\/strong><\/p>\n

Dhanya Sridhar<\/strong> : Je vais appeler ce vaste domaine l\u2019\u00e9quit\u00e9 algorithmique. Les donn\u00e9es historiques sont utilis\u00e9es pour entra\u00eener des mod\u00e8les pr\u00e9dictifs, surtout pour la r\u00e9alisation d\u2019\u00e9valuations ou de cotes de risque qui servent ensuite \u00e0 prendre des d\u00e9cisions concernant les gens. Le syst\u00e8me de justice p\u00e9nale en est un exemple. Les algorithmes utilisent des donn\u00e9es ant\u00e9rieures sur le r\u00e9cidivisme pour produire des cotes permettant de d\u00e9cider qui lib\u00e9rer avant un proc\u00e8s. Nous en sommes au point o\u00f9 je crois que les machines et les humains peuvent collaborer \u00e0 la prise de d\u00e9cision; nous ne confions pas exclusivement la prise de d\u00e9cision \u00e0 l\u2019IA, mais elle devient assur\u00e9ment un \u00e9l\u00e9ment essentiel pour aider au processus d\u00e9cisionnel humain. Il s\u2019agit d\u2019une interface int\u00e9ressante o\u00f9 les humains ont des pr\u00e9jug\u00e9s cognitifs et l\u2019IA, en soi, n\u2019en a pas, mais elle apprend \u00e0 partir de donn\u00e9es cr\u00e9\u00e9es par des \u00eatres humains. Ces donn\u00e9es comprennent toutes sortes de mod\u00e8les qui d\u00e9coulent des pr\u00e9jug\u00e9s humains, et les \u00e9valuations algorithmiques produites par l\u2019apprentissage automatique et l\u2019IA pourraient \u00e9ventuellement exacerber les types de biais que nous observons d\u00e9j\u00e0 dans la soci\u00e9t\u00e9 moderne. Cela inclut la discrimination directe \u00e0 l\u2019encontre de divers groupes prot\u00e9g\u00e9s, mais cela pourrait \u00e9galement perp\u00e9tuer les in\u00e9galit\u00e9s ou les st\u00e9r\u00e9otypes d\u00e9j\u00e0 existants.<\/p>\n

CIFAR : De quelles fa\u00e7ons l\u2019IA a-t-elle modifi\u00e9 notre quotidien sans m\u00eame que nous y pensions? Pourquoi tout cela doit-il \u00eatre fond\u00e9 sur l\u2019\u00e9quit\u00e9?<\/strong><\/p>\n

Dhanya Sridhar<\/strong> : Il y a sans conteste de nombreux exemples : les technologies d\u2019assistance \u00e0 la conduite, la prise de d\u00e9cision humain-IA dans le syst\u00e8me de soins de sant\u00e9, et des syst\u00e8mes d\u2019IA, comme DALL-E, qui g\u00e9n\u00e8rent des images \u00e0 partir du langage humain. Et comme je l\u2019ai dit pr\u00e9c\u00e9demment, le syst\u00e8me de justice p\u00e9nale est un excellent exemple. Ce domaine a fait l\u2019objet de nombreuses \u00e9tudes, en particulier ces derniers temps, car certaines \u00e9valuations du risque de r\u00e9cidive ont suscit\u00e9 beaucoup d\u2019attention quant \u00e0 leur \u00e9quit\u00e9. En gros, \u00e0 partir de donn\u00e9es historiques, on peut finir par apprendre que certains groupes sont plus susceptibles de r\u00e9cidiver et que, par cons\u00e9quent, les cotes d\u2019\u00e9valuation du risque favoriseront potentiellement la lib\u00e9ration des accus\u00e9s blancs \u00e0 un niveau plus \u00e9lev\u00e9 que la plupart des autres accus\u00e9s. Il est possible d\u2019expliquer cette corr\u00e9lation par de nombreuses raisons, mais elles ne refl\u00e8tent aucun m\u00e9canisme causal; il se peut que, dans le pass\u00e9, un juge raciste ait pris des d\u00e9cisions de mise en libert\u00e9 sous caution qui d\u00e9savantageaient les accus\u00e9s non blancs ou que des \u00e9v\u00e9nements historiques aient aggrav\u00e9 la situation des personnes non blanches. En cons\u00e9quence, lorsque nous utilisons ces \u00e9l\u00e9ments pour prendre des d\u00e9cisions qui auront un effet sur l\u2019avenir, nous ne faisons que perp\u00e9tuer l\u2019in\u00e9galit\u00e9 qui s\u2019est d\u00e9j\u00e0 produite. Les humains ont des biais cognitifs et nous pouvons peut-\u00eatre esp\u00e9rer que les agents algorithmiques nous aideront \u00e0 les surmonter, mais il faut faire attention au mode d\u2019entra\u00eenement. Dans le processus de d\u00e9cision, nous devons veiller \u00e0 nous tourner vers l\u2019avenir et \u00e0 nous demander quels types de monde et de syst\u00e8mes nous souhaitons cr\u00e9er. Comment pouvons-nous adapter nos algorithmes d\u2019IA pour qu\u2019ils ne se contentent pas de r\u00e9p\u00e9ter ce qui a \u00e9t\u00e9 fait dans le pass\u00e9?<\/p>\n

CIFAR : \u00c0 quoi travaillez-vous en ce moment? Comment appliquez-vous le concept d\u2019IA \u00e9thique \u00e0 votre travail?<\/strong><\/p>\n

Dhanya Sridhar<\/strong> : En ce moment, je cherche \u00e0 d\u00e9velopper des m\u00e9thodes et des crit\u00e8res qui permettent \u00e0 l\u2019apprentissage automatique d\u2019\u00eatre plus robuste, en \u00e9vitant les simples corr\u00e9lations et en se concentrant plut\u00f4t sur des informations plus stables, ce qui permettrait de saisir davantage d\u2019influences causales et de sources d\u2019information. En mati\u00e8re d\u2019\u00e9quit\u00e9, les objectifs sont similaires dans la mesure o\u00f9 nous avons un contexte historique dans lequel l\u2019entra\u00eenement des algorithmes se fait, mais nous voulons les d\u00e9ployer dans un contexte diff\u00e9rent et nous voulons qu\u2019ils fassent mieux. Nous voulons qu\u2019ils effectuent des d\u00e9ductions qui ne se contentent pas d\u2019imiter les mod\u00e8les des donn\u00e9es historiques, mais qui g\u00e9n\u00e8rent des conclusions nouvelles et \u00e9quitables. L\u2019essentiel est de savoir comment faire en sorte que l\u2019apprentissage automatique ne se limite pas \u00e0 m\u00e9moriser ce qu\u2019il a vu, mais qu\u2019il tire des d\u00e9ductions et des conclusions, qu\u2019il g\u00e9n\u00e9ralise, comme nous l\u2019entendons.<\/p>\n

CIFAR : Qu\u2019esp\u00e9rez-vous accomplir dans votre travail au cours des dix prochaines ann\u00e9es?<\/strong><\/p>\n

Dhanya Sridhar<\/strong> : Dans les dix prochaines ann\u00e9es, ce qui m\u2019int\u00e9resse de fa\u00e7on tr\u00e8s g\u00e9n\u00e9rale, c\u2019est l\u2019int\u00e9gration de l\u2019IA au processus d\u00e9cisionnel. L\u2019IA a fait d\u2019\u00e9normes progr\u00e8s, mais les syst\u00e8mes algorithmiques ne sont pas encore totalement int\u00e9gr\u00e9s \u00e0 l\u2019aide \u00e0 la d\u00e9cision humaine, et il manque tellement d\u2019\u00e9l\u00e9ments pour y parvenir. Par exemple, nous devons commencer \u00e0 \u00e9tudier les r\u00e9percussions de l\u2019IA non seulement d\u2019une fa\u00e7on stationnaire, mais aussi envisager un processus s\u00e9quentiel qui int\u00e8gre les d\u00e9cisions de l\u2019IA et la fa\u00e7on dont cela change les facteurs ult\u00e9rieurs. Il y a beaucoup de facteurs \u00e0 examiner quant \u00e0 savoir comment les syst\u00e8mes d\u2019IA vont expliquer leurs d\u00e9cisions aux \u00eatres humains afin que ceux-ci puissent comprendre pourquoi la pr\u00e9diction a \u00e9t\u00e9 faite, comment elle a \u00e9t\u00e9 faite, puis l\u2019int\u00e9grer dans leur propre mod\u00e8le du monde. Mon objectif est de commencer \u00e0 prendre au s\u00e9rieux l\u2019id\u00e9e d\u2019agents de raisonnement bas\u00e9s sur l\u2019IA qui collaborent avec les humains pour prendre des d\u00e9cisions sur le monde.<\/p>\n

CIFAR : Dans vos recherches ou dans votre domaine, qu\u2019est-ce qui semblait autrefois impossible, mais qui est aujourd\u2019hui devenu r\u00e9alit\u00e9?<\/strong><\/p>\n

Dhanya Sridhar<\/strong> : \u00c0 mes yeux, un des exemples les plus spectaculaires est ce que nous avons r\u00e9ussi \u00e0 accomplir dans le domaine du langage humain. Quand j\u2019ai commenc\u00e9 \u00e0 travailler dans le domaine, vers 2013, l\u2019id\u00e9e derri\u00e8re les mod\u00e8les de langues statistiques \u00e9tait de compter la fr\u00e9quence des s\u00e9quences de mots et d\u2019essayer de comprendre les mod\u00e8les qui expliquent les liens dans une langue. \u00c0 l\u2019\u00e9poque, ces mod\u00e8les n\u2019\u00e9taient pas vraiment \u00e9volutifs; ils \u00e9taient simplifi\u00e9s au point de ne pas pouvoir servir \u00e0 g\u00e9n\u00e9rer du texte ou une communication de type humain. Maintenant, gr\u00e2ce aux progr\u00e8s \u00e9tonnants r\u00e9alis\u00e9s dans le domaine du traitement du langage naturel, de l\u2019apprentissage profond et des grands mod\u00e8les linguistiques pr\u00e9entra\u00een\u00e9s, nous disposons de syst\u00e8mes \u00e9tonnants comme DALL-E. Vous lui donnez une phrase et il va automatiquement g\u00e9n\u00e9rer une image, et ce n\u2019est pas comme de r\u00e9cup\u00e9rer une image sur Google qui ressemble \u00e0 ce que vous avez \u00e9crit. Il s\u2019agit litt\u00e9ralement de cr\u00e9er une nouvelle image \u00e0 partir de z\u00e9ro. Parmi d\u2019autres exemples impressionnants, citons le sous-titrage d\u2019images, la g\u00e9n\u00e9ration automatique d\u2019images, la compl\u00e9tion de code et la g\u00e9n\u00e9ration de langage naturel o\u00f9 vous donnez \u00e0 l\u2019IA une invite et elle compl\u00e8te le texte pour vous. Il y a dix ans, nous ne pensions vraiment pas que nos mod\u00e8les linguistiques parviendraient \u00e0 un niveau de qualit\u00e9 acceptable pour les humains. Et, bien s\u00fbr, nous avons encore beaucoup de chemin \u00e0 parcourir, mais je pense que les progr\u00e8s r\u00e9alis\u00e9s jusqu\u2019\u00e0 pr\u00e9sent sont stup\u00e9fiants.<\/p>\n

CIFAR : Qu\u2019est-ce qui vous enthousiasme dans l\u2019avenir de votre domaine?<\/strong><\/p>\n

Dhanya Sridhar<\/strong> : Ce qui m\u2019enthousiasme vraiment, c\u2019est que gr\u00e2ce aux perc\u00e9es en apprentissage automatique, nous disposons de syst\u00e8mes capables d\u2019apprendre des choses \u00e9tonnantes \u00e0 partir de nombreuses sources de donn\u00e9es, notamment du texte, des images et des r\u00e9seaux. Nous avons l\u2019incroyable possibilit\u00e9 de r\u00e9aliser des progr\u00e8s en mati\u00e8re de m\u00e9decine de pr\u00e9cision, de conduite autonome et de processus d\u00e9cisionnel. Je pense que nous avons entre les mains un outil qui pourrait faire un monde bien meilleur pour beaucoup de gens. Mais d\u2019ici l\u00e0, il y a de nombreux d\u00e9fis techniques tr\u00e8s int\u00e9ressants \u00e0 relever en mati\u00e8re d\u2019explicabilit\u00e9, d\u2019\u00e9quit\u00e9 et de robustesse.<\/p>\n

\n

Dans le cadre de la c\u00e9l\u00e9bration du 40e anniversaire du CIFAR, \u00ab\u2009Croire en l\u2019impossible : L\u2019avenir de\u2026\u2009\u00bb pr\u00e9sente des scientifiques dont les grandes id\u00e9es pourraient transformer leur domaine au cours des 40 prochaines ann\u00e9es.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

La technologie bas\u00e9e sur l\u2019intelligence artificielle (IA) est extr\u00eamement r\u00e9pandue, mais est-elle \u00e9quitable? 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