Un livre pour comprendre les enjeux de l’IA

Indéchiffrable IA ?

L’intelligence artificielle (IA), ou plutôt devrions-nous dire aujourd’hui le machine learning, nous passionne autant qu’elle nous inquiète. Cette inconnue des temps modernes nourrit tous les fantasmes. À la frontière entre science-fiction et réalité augmentée, l’IA est une énigme.

Pensez donc un instant à un programme qui, tout en se nourrissant de données, apprendrait de ces dernières. Tout simplement magique. Le plus surprenant, c’est que cela fonctionne à merveille et que l’IA s’immisce partout. La reconnaissance visuelle (entre autre faciale), la voiture autonome, la maintenance prédictive, la médecine de précision, les chatbots, les assistants intelligents, la génération automatique de textes (GPT3), la programmation assistée (GitHub Copilot) sont autant d’outils utilisant l’IA que nous emploierons bientôt (ou déjà) au quotidien.

Faut-il encadrer l’IA pour protéger les entreprises ?

Mais qu’en est-il de notre protection face aux risques, face à une surveillance excessive, aux biais statistiques, aux manipulations prédictives ?

Ce sont les questions qu’adresse le livre collectif « CODE IA : Software versus Hardlaw » issu des réflexions du think tank Manufacture Thinking sous la direction de Xavier Comtesse. De l’avis des informaticiens et juristes regroupés dans ce livre, les règles du travail et le travail lui-même sont à revisiter entièrement. Le code fait loi.

Vous pouvez commander votre exemplaire chez Georg éditeur.

Contribution d’alp ict

Parmi les auteurs de l’ouvrage, notre secrétaire générale Delphine Seitiée qui adresse en page 67 le décalage entre nos pratiques quotidiennes de l’IA et le faible niveau de maturité des entreprises à implémenter des méthodes avancées d’IA, qui ouvrent pourtant de nouvelles opportunités de marchés et de développements.

L’IA peut être utilisée pour extraire du sens, déterminer de meilleurs résultats et permettre des prises de décision plus rapides ou même automatisés. Delphine souligne que ces bénéfices se basent avant tout sur une récolte soignée et importante de données. Leur qualité est nécessaire pour créer de réelles opportunités. 

Enfin, les aspects éthique, sécuritaire et environnemental doivent être au centre du développement des technologies d’IA.