Les défis techniques et éthiques de l'IA

L'intelligence artificielle, c’est un peu comme un couteau suisse : elle peut tout faire, de la traduction automatique au design graphique, mais elle soulève aussi une série de questions éthiques et techniques qui ne cessent de s’accumuler.

Alors, on va passer en revue les différents enjeux auxquels l'Intelligence Artificielle générative est confrontée :

Production de contenu trompeur (fake news)

Tu te rappelles peut-être de cette vidéo virale de Tom Cruise en train de faire des acrobaties loufoques sur TikTok ? En fait, ce n'était pas lui, mais un deepfake tellement réaliste qu'il a piégé des millions de gens.

Le problème, c’est que ces vidéos ne se limitent pas au divertissement.

Des deepfakes de personnalités politiques ont déjà été utilisés pour diffuser des discours qui n’ont jamais existé, comme celui de l'ancien président Barack Obama ou même Macron en France, je te laisse apprécier ces magnifiques fausses photos de notre président :

Macron star du hip hop

ou Macron SDF, comme tu préfères

Selon une étude de Sensity AI, près de 96 % des vidéos deepfakes sont utilisées à des fins malveillantes.

La désinformation devient un jeu d’enfant parce que l'IA devient de plus en plus performante et aussi de plus en plus accessible à tout le monde. Exemple de la nouvelle IA SORA qui va permettre à n'importe qui de générer du contenu vidéo faux d'extrême qualité presque indiscernable.

A contrario, Google développe un outil de reconnaissance image qui permettra aux utilisateurs d'avoir du contexte sur l'image qu'il voit, pour savoir si l'image a été généré par l'IA et voir comment le site a utilisé l'image pour vérifier si c'est fiable ou truqué mais ce n'est pas encore au point.

Donc n'importe qui peut créer des fake news en quelques clics, mais on n’a pas encore trouvé la parade ultime pour toutes les contrer. Pas si drôle quand on y pense.

Coûts astronomiques

T'as envie de créer ta propre IA pour révolutionner le monde ? Très bien, mais sache que ça va te coûter un bras… ou deux.

Former un modèle d’IA performant demande une puissance de calcul monstrueuse, des data centers (Espèce de bibliothèques géantes où sont stockées et traitées de grandes quantités de données informatiques), et beaucoup de $$$.

Prenons l'exemple de GPT-3, le modèle de langage de OpenAI.

Pour l’entraîner, il a fallu environ 355 ans de temps de calcul d’un processeur, et cela a coûté plusieurs millions de dollars en électricité et infrastructure.

Pour les entreprises qui veulent se lancer dans l’IA, l’investissement de départ peut facilement grimper à plusieurs centaines de milliers de dollars.

Et même si l’IA devient plus accessible grâce au cloud, son utilisation reste un sacré investissement.

Impact carbone non négligeable

On pourrait croire que tout ce qui se passe dans le cloud, c’est léger et aérien. Eh bien non, c’est plutôt un monstre gourmand en énergie.

Un chiffre qui fait froid dans le dos : entraîner un modèle de machine learning avancé génère jusqu'à 284 tonnes de CO2, soit 5 fois l'empreinte carbone annuelle d’un Américain moyen.

Pourquoi ? Les data centers tournent à plein régime, consomment des quantités d'électricité phénoménales et sont souvent refroidis par des systèmes énergivores.

Alors, avant de demander à ChatGPT de rédiger ton prochain roman, pense à l’empreinte carbone que cela génère !

Je te donne bientôt des clés sur l'impact carbone de l'IA et des conseils pour réduire ton propre impact sur mon Instagram @creativit_ia

Un virage pour les emplois

Beaucoup craignent que l'IA ne vienne leur piquer leur job, peut-être même toi, et tu n’as pas totalement tort.

Des études montrent que l’automatisation pourrait supprimer 85 millions d'emplois dans le monde d'ici 2025, notamment dans les secteurs manufacturiers ou la logistique, où l'IA remplace les tâches répétitives.

Mais il y a une lueur d'espoir : selon le Forum économique mondial, l'IA pourrait aussi créer 97 millions de nouveaux emplois dans des secteurs comme la robotique, l'analyse de données, et la cybersécurité.

Alors oui, l’IA redistribue les cartes, mais il faudra surtout s’adapter, dompter l'IA à ton niveau, pour rester dans le jeu.

Donc, plutôt que de voir l’IA comme un concurrent, pourquoi ne pas la voir comme une opportunité d’apprendre de nouvelles choses ?

Propriété Intellectuelle floue

L’IA peut créer des œuvres d’art, de la musique, des designs… Mais qui en est le véritable propriétaire ? Qui détient les droits sur le contenu généré par une IA ? L’algorithme ? Toi, qui l’as utilisé ? Ou la boîte qui l’a développé ? La législation actuelle n’a pas encore de réponse claire, et c’est un vrai casse-tête.

Imagine que tu génères une chanson avec une IA, elle devient virale et fait des millions… Qui récupère le jackpot ? Mystère.

C'est tout ce que je peux te dire, car en fait, pour l'instant, c'est pas clair ! Et c'est grâce aux futurs cas juridiques que la loi se dessinera.

Consentement & confidentialité des utilisateurs non établis

Les IA adorent les données personnelles.

Le problème, c’est que les IA en consomment une énorme quantité pour s’améliorer, souvent sans réel consentement éclairé.

On t’a demandé ton consentement, toi ? Pas toujours.

Souvent, les leaders technologiques sont assez ambigus car ce sont les premiers à empêcher leurs enfants d’avoir un téléphone ou d'utiliser les réseaux parce qu’ils ont pleinement conscience des dangers que ça implique en travaillant en plein dedans.

Ils disent clairement et ouvertement que ce sont des outils dangereux et que c’est à nous, en ayant conscience de cela, qui devons gérer nos usages d’internet.

Le RGPD en Europe tente de réguler ça, mais avec l’IA qui évolue à vitesse grand V, encore une fois, les lois ont du mal à suivre.

Je t'ai donnée quelques astuces et conseils pour limiter la casse dans mon article sur les 8 règles à suivre pour utiliser ChatGPT en toute sérénité.

Amplification des biais dans les modèles

L’IA a beau être une machine, elle n'est pas parfaite.

En fait, elle est aussi biaisée que les données qu'on lui donne.

Prenons le cas de COMPAS, un logiciel d’IA utilisé par la justice américaine pour évaluer les risques de récidive chez les criminels. Il a été prouvé que COMPAS avait un biais racial, surestimant la dangerosité des Afro-Américains par rapport aux autres.

De même, les algorithmes de reconnaissance faciale, comme ceux utilisés par Clearview AI, affichent des taux d’erreurs beaucoup plus élevés chez les personnes à la peau foncée. Amazon, par exemple, a dû mettre fin à son propre logiciel de recrutement automatisé après avoir découvert qu'il favorisait les hommes plutôt que les femmes pour certains postes techniques.

Le résultat ? Des discriminations involontaires mais bien réelles.

L’IA n’est pas objective, elle est simplement un reflet des données qu'on lui donne… et ces données, parfois, sont loin d’être justes.

Les développeurs travaillent à réduire ces biais, mais la route est encore longue.

Conclusion

L’intelligence artificielle est une révolution, mais elle vient avec son lot de défis techniques et éthiques, et surtout tout à faire en termes de législation. Législation qui va devoir répondre à ses propres enjeux :

3 enjeux dans la construction des lois sur l'IA

• Equilibre : L'un des défis majeurs est de trouver le bon équilibre entre encouragement de l'innovation et protection contre les abus.

• International : L'IA, c'est partout, sauf que l'harmonisation des régulations à l'échelle internationale est compliqué (mais nécessaire pour gérer les impacts globaux).

• Technologie évolutive : Les régulations doivent être suffisamment flexibles pour s'adapter à l'évolution rapide de la bête.

Pour profiter des avantages de l'IA sans tomber dans ses pièges, fais preuve de vigilance et renseigne toi !

A bientôt ! 🤖