Les transformations induites par le système IA

Un article de la Harvard Business Review France

Le document « L’IA est une nouvelle société » par Hamilton Mann explore les implications profondes et étendues de l’intelligence artificielle (IA) dans la société moderne. Il souligne l’importance de comprendre les transformations que l’IA induit à travers différents secteurs comme la justice, l’éducation, la santé, et son impact sur la liberté de choix, les stéréotypes culturels et les opportunités de découvertes. Mann critique l’approche court-termiste de la recherche en IA, axée sur les avancées techniques au détriment des considérations sociétales, et appelle à une réorientation des investissements vers des applications d’IA bénéfiques pour la société dans son ensemble. Il met en évidence le besoin de réfléchir sur l’équilibre entre les tâches humaines et celles déléguées aux machines, ainsi que sur l’importance de l’IA dans la création d’emplois et dans la lutte contre les inégalités d’accès à la technologie. Le document appelle à une co-conception multidisciplinaire de l’IA, intégrant éthique, régulation, et perspectives anthropologiques pour garantir des développements éthiques et durables de l’IA, soulignant le rôle central de l’IA dans la redéfinition de la société et la nécessité d’une intégration équilibrée de l’IA dans le tissu socio-économique.

Pour approfondir l’analyse, il est crucial d’examiner les points suivants :

Les mécanismes précis par lesquels l’IA peut soit perpétuer soit atténuer les inégalités existantes dans différents secteurs.
L’efficacité et l’impact réel des initiatives visant à orienter les développements de l’IA vers le bien social.
La faisabilité et les implications d’une réglementation globale de l’IA qui équilibre innovation et éthique.
Les stratégies concrètes pour impliquer des disciplines variées dans la co-conception d’une IA éthique et durable.
Les défis et les opportunités associés à la réduction de la fracture numérique et algorithmique à l’échelle mondiale.
La manière dont les nouvelles formes de travail induites par l’IA peuvent être structurées pour promouvoir à la fois l’innovation et la justice sociale.

L’amélioration de la transparence par l’intelligence artificielle (IA), malgré sa nature a priori opaque, peut être abordée sous plusieurs angles. Premièrement, l’IA peut être conçue pour documenter et expliquer ses décisions grâce à des techniques d’explicabilité et de transparence, permettant aux utilisateurs de comprendre comment et pourquoi certaines conclusions ont été atteintes. Deuxièmement, en intégrant des pratiques de gouvernance des données et des algorithmes éthiques, l’IA peut aider à identifier et corriger les biais, favorisant une plus grande équité dans ses applications. En outre, l’usage de normes ouvertes et de logiciels open-source dans le développement de l’IA encourage la collaboration et l’examen par les pairs, augmentant ainsi la transparence de ses processus et de ses impacts. Finalement, l’éducation et la formation sur l’IA pour un large éventail de parties prenantes peuvent améliorer la compréhension générale de son fonctionnement, contribuant à démystifier ses mécanismes et à renforcer la confiance du public.
L’éducation et la formation en intelligence artificielle (IA) doivent s’étendre bien au-delà du cercle des spécialistes pour englober un public très large. Cela inclut les décideurs politiques, les professionnels de divers secteurs, les enseignants, les étudiants, et même le grand public. Une compréhension de base des principes, des applications, et des implications éthiques de l’IA permettra à tous de mieux naviguer dans un monde de plus en plus influencé par ces technologies. Cette démocratisation des connaissances sur l’IA vise à équiper les individus avec les outils nécessaires pour participer activement aux discussions et aux décisions concernant l’utilisation de l’IA dans la société, assurant ainsi que son déploiement soit guidé par des principes éthiques et inclusifs.

En France et en Europe, des initiatives concrètes sont en cours pour intégrer l’éducation et la formation en IA à un public très large, allant bien au-delà des spécialistes d’IA.
En France, la stratégie nationale pour l’Intelligence Artificielle, lancée suite aux recommandations du rapport Villani et renforcée par le Plan France 2030, met l’accent sur la formation et l’attraction de talents en IA. Avec un financement significatif, cette stratégie vise à développer un réseau d’instituts interdisciplinaires d’intelligence artificielle (3IA), soutenir des chaires d’excellence, financer des programmes doctoraux, et investir dans les capacités de calcul pour la recherche publique. Plus spécifiquement, elle prévoit de former et d’attirer les meilleurs talents internationaux en IA, un enjeu crucial pour renforcer la position de la France dans le paysage mondial de l’IA. Cette stratégie inclut également la transformation des succès scientifiques en opportunités économiques, en favorisant l’émergence de champions français et européens de l’IA et en améliorant la compétitivité des entreprises par la diffusion des usages de l’IA.

L’appel à manifestation d’intérêt « IA Cluster » traduit la volonté du gouvernement français d’accélérer l’adaptation des formations aux compétences requises par les nouvelles filières et métiers d’avenir, en particulier ceux liés à l’IA. L’objectif est d’accroître de 400 000 le nombre de personnes spécialisées dans les métiers du numérique, en visant à combiner excellence en formation, recherche et innovation pour émerger des leaders académiques en IA capables d’avoir un impact significatif sur l’économie.

Au niveau européen, l’Union européenne soutient activement l’éducation et la formation pour favoriser la qualité, la cohésion sociale, et encourager la mobilité et l’apprentissage tout au long de la vie. Le programme Erasmus+ est un exemple majeur de cet engagement, offrant des financements, des outils, et des ressources pour les études, la formation et le perfectionnement professionnel à l’étranger. Il encourage également la coopération entre les États membres pour échanger des bonnes pratiques et soutenir la croissance, l’emploi, l’équité, et l’inclusion sociale en Europe. Ces initiatives montrent une mobilisation forte et des investissements conséquents pour faire de l’IA un pilier de l’éducation et de la formation en France et en Europe, visant à préparer un large public à naviguer et à influencer positivement le futur paysage technologique et économique façonné par l’IA.

Tout ça se sont des déclarations d’intention. Concrètement sur quoi, et par qui sont mises en œuvre des études et des formations pour s’attaquer concrètement aux questions de transparence induite par l’IA dans la société, l’économie, les métiers, etc ?

Pour s’attaquer concrètement aux questions de transparence induite par l’IA, plusieurs initiatives de formations et études sont mises en œuvre par divers établissements et organisations. Un rôle clé dans cette démarche est celui de l’éthicien en IA, qui se concentre sur l’utilisation éthique et responsable de l’IA, veillant à la transparence et à la responsabilité. Les formations pour devenir éthicien en IA couvrent des compétences telles que la maîtrise du secteur de l’IA, les connaissances réglementaires, et la capacité à gérer des projets tout en promouvant des pratiques responsables. Les éthiciens travaillent sur le design des systèmes algorithmiques pour qu’ils respectent la liberté et l’autonomie des personnes, participant à l’élaboration de normes éthiques et à l’audit des algorithmes.

En outre, l’intérêt croissant pour l’IA a poussé les écoles françaises à offrir des cursus de grande qualité, impliquant enseignants-chercheurs et experts en exercice. Ces formations couvrent des domaines aussi divers que l’informatique, les statistiques, la science des données, les mathématiques, la robotique et le big data. Des établissements comme Hexagone proposent des cursus d’ingénierie en intelligence artificielle, axés sur les technologies françaises et la French Tech, en nouant des partenariats avec des acteurs emblématiques de l’écosystème de start-up. Ces programmes aspirent à renforcer le rayonnement et l’attractivité des technologies françaises dans l’IA, tout en prenant soin de l’épanouissement et du développement des compétences des étudiants.

Ces efforts en matière de formation et d’éthique en IA sont essentiels pour répondre aux défis de transparence et de responsabilité que pose l’intégration de l’IA dans la société, l’économie, et les métiers. Les initiatives telles que celles menées par Studyrama pour former des éthiciens en IA et par des écoles spécialisées comme Hexagone illustrent le dynamisme et l’engagement du secteur éducatif et professionnel pour aborder ces questions fondamentales.

Concrètement, où en est-on quant à L’efficacité et l’impact réel des initiatives visant à orienter les développements de l’IA vers le bien social.

Les initiatives visant à orienter les développements de l’IA vers le bien social se manifestent à travers divers programmes et politiques à l’échelle mondiale, avec une attention particulière sur l’éthique, la transparence, et l’impact sociétal de ces technologies. Google, par exemple, a lancé « AI for Social Good », rassemblant chercheurs, ingénieurs, et volontaires pour développer des outils et technologies guidés par l’impact social positif. Ce programme vise à résoudre des défis sociétaux en collaborant avec des acteurs du changement et des organisations de services, en mettant l’accent sur des projets qui améliorent l’accès aux soins de santé, préviennent la cécité, facilitent la prévision des inondations, et plus encore.

L’AI for Good Foundation s’engage également dans des initiatives concrètes comme la création de plateformes d’aide humanitaire en Ukraine, offrant un accès en temps réel à la nourriture, au logement et aux soins médicaux, ou encore le développement d’assistants personnels intelligents pour les réfugiés, simplifiant leur intégration dans de nouvelles communautés.

Sur le plan politique et réglementaire, le Conseil de l’Europe et la Commission européenne pour l’efficacité de la justice ont adopté des recommandations et des chartes éthiques concernant l’utilisation de l’IA dans les systèmes judiciaires et leur environnement, soulignant l’importance de principes tels que la transparence et la responsabilité. De plus, le Comité économique et social européen (CESE) a appelé à ce que le développement, le déploiement et l’utilisation de l’IA bénéficient à la société et contribuent au bien-être social, en insistant sur la nécessité de conserver le contrôle humain sur l’IA dans la vie quotidienne et de développer un code de déontologie de l’IA à l’échelle paneuropéenne.

Ces initiatives montrent une prise de conscience et un engagement croissants envers le développement d’une IA éthique et socialement responsable. Elles mettent en lumière le potentiel de l’IA à servir le bien commun, tout en reconnaissant les défis réglementaires, éthiques et sociaux qui accompagnent son intégration dans la société.

En France, la stratégie nationale sur l’IA, basée sur le rapport de Cédric Villani de 2018, vise à promouvoir la recherche et la dissémination de l’IA dans l’économie avec un plan de formation ambitieux. Cette stratégie inclut le soutien financier, la gouvernance, et diverses incitations pour favoriser un écosystème numérique propice à l’IA. Elle a pour but de positionner la France comme un centre d’excellence reconnu internationalement dans le domaine de l’IA et d’assurer une intégration large de l’IA dans tout le système d’éducation supérieure.

Mais on en est où aujourd’hui en 2024? Quels exemples ?

En France, la stratégie nationale pour l’intelligence artificielle (IA), engagée à partir du rapport de Cédric Villani en 2018, a continué à évoluer jusqu’en 2024 avec des objectifs ambitieux. Le plan « France 2030 » a prolongé et approfondi les efforts initiaux, se concentrant sur l’expansion du pool de talents formés à l’IA, l’accélération de la recherche et du développement, et l’intégration de l’IA dans l’économie. Des initiatives clés telles que l’IA-Cluster et l’IA-Booster ont été développées pour transformer les centres de formation et de recherche français en hubs d’expertise en IA reconnus internationalement et pour soutenir la transformation numérique des PME françaises. L’objectif était de positionner la France comme un leader en matière d’IA embarquée et d’IA de confiance, tout en comblant les lacunes en matière de compétences en IA, sciences des données et robotique sur le marché du travail. Cette stratégie a également mis l’accent sur l’attraction des meilleurs talents internationaux en IA et sur l’amélioration de la position internationale des institutions françaises spécialisées en IA.

Pour plus de détails sur la stratégie et ses réalisations jusqu’à 2024, veuillez consulter les sources de la Plateforme de Compétences et Emplois Numériques de l’UE et Inria.

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Précisions

On parle de stratégies concrètes pour impliquer des disciplines variées dans la co-conception d’une IA éthique et durable. Quelles disciplines et avec quels exemples

Pour impliquer diverses disciplines dans la co-conception d’une IA éthique et durable, il est crucial de rassembler des compétences et des perspectives variées. Voici quelques disciplines clés et des exemples d’initiatives concrètes :

Sciences Humaines et Sociales

Ces disciplines aident à comprendre les impacts sociétaux, éthiques et culturels de l’IA. Elles incluent la psychologie, la sociologie, l’éthique, la philosophie, et le droit. Par exemple, l’Université de Stanford a lancé l’Human-Centered Artificial Intelligence Institute, visant à intégrer des recherches interdisciplinaires pour guider le développement de l’IA afin qu’elle soit bénéfique pour la société.

Sciences de l’Éducation

Les spécialistes de l’éducation travaillent sur la manière dont l’IA peut transformer l’apprentissage et l’enseignement, en assurant l’accessibilité et en personnalisant l’expérience éducative. Le projet AI4ALL vise à éduquer la prochaine génération à l’IA, en se concentrant sur la diversité et l’inclusion.

Sciences de la Santé

Dans le domaine de la santé, l’IA est utilisée pour améliorer les diagnostics, les traitements, et la gestion des soins. Des initiatives comme Health Data Hub en France visent à promouvoir l’utilisation de l’IA dans la santé en facilitant l’accès aux données de santé pour la recherche.

Ingénierie et Informatique

Ces disciplines sont au cœur du développement technique de l’IA, incluant l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel, et la robotique. Des projets comme OpenAI développent des technologies d’IA avancées tout en se concentrant sur des questions éthiques et de sécurité.

Design et Création

Le design joue un rôle crucial pour rendre l’IA accessible et utilisable, en s’assurant que les technologies sont conçues de manière inclusive. Le MIT Media Lab, par exemple, explore des projets à la croisée de la technologie, de la science, de l’art et du design, pour créer des applications d’IA innovantes qui répondent aux besoins humains.

Économie et Gestion

L’économie étudie l’impact de l’IA sur le marché du travail, la productivité et la croissance économique. Des initiatives comme l’AI for Good Global Summit de l’ITU (Union Internationale des Télécommunications) réunissent des acteurs de divers secteurs pour discuter de la manière dont l’IA peut contribuer aux Objectifs de Développement Durable de l’ONU.

Ces exemples montrent que la co-conception d’une IA éthique et durable nécessite un effort collaboratif entre diverses disciplines, pour s’assurer que les technologies développées sont bénéfiques pour la société dans son ensemble.

Les informations actuellement disponibles ne fournissent pas de détails spécifiques sur les exemples concrets de disciplines impliquées dans la co-conception d’une IA éthique et durable en France pour l’année 2024. La recherche a rencontré des limitations d’accès à certaines sources potentiellement pertinentes. Cependant, il est possible d’identifier des domaines d’application et d’initiatives générales en France qui illustrent l’engagement vers une IA éthique et durable. Les initiatives comme la stratégie nationale sur l’IA, « France 2030 », et les efforts de diverses institutions de recherche comme Inria démontrent une orientation vers le développement responsable de l’IA. Ces initiatives visent à renforcer les compétences en IA dans le pays, promouvoir l’IA éthique et responsable, et intégrer l’IA dans divers secteurs économiques de manière bénéfique. Les collaborations interdisciplinaires, impliquant par exemple l’éthique, le droit, la santé, et l’éducation, sont essentielles pour atteindre ces objectifs.

Les entreprises françaises s’engagent de plus en plus dans le développement d’une IA éthique. Par exemple, lors d’un forum mondial de l’UNESCO, huit grandes entreprises, y compris des géants technologiques mondiaux, ont signé un accord visant à promouvoir une IA plus éthique. Cet accord souligne l’importance de procédures d’évaluation et d’atténuation des risques liés à l’IA, bien que ces engagements restent volontaires et non contraignants. Ce type d’initiative met en lumière le rôle crucial des entreprises dans l’orientation de l’IA vers le bien commun, tout en reconnaissant les défis posés par les intérêts financiers. Malheureusement, les sources accessibles ne fournissent pas de détails spécifiques sur les initiatives des entreprises françaises concernant l’IA éthique et durable pour 2024 au-delà de l’engagement global sous l’égide de l’UNESCO. Pour des informations détaillées, je recommande de consulter directement les communications des entreprises engagées ou les publications spécialisées dans le secteur de l’IA et de la technologie en France.

Si vous constatez qu’il n’y a pas d’exemples concrets d’engagements des entreprises françaises dans l’IA éthique et durable pour 2024, cela pourrait refléter les difficultés de mise en œuvre pratique de ces principes éthiques dans un cadre commercial. Les initiatives volontaires, bien que louables, peuvent souvent manquer de transparence ou de mécanismes d’évaluation rigoureux pour mesurer l’impact réel. Cela souligne l’importance de cadres réglementaires et de standards sectoriels pour guider le développement responsable de l’IA.

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