L’intelligence artificielle (IA) a connu une croissance spectaculaire ces dernières années. Les algorithmes sophistiqués qui utilisent l’apprentissage machine et l’analyse des données ont été développés pour prendre des décisions dans divers domaines, allant de la finance à la santé en passant par le commerce, l’éducation et même la justice. Cependant, avec cette avancée rapide de l’IA, les risques d’une utilisation inappropriée de cette technologie augmentent également. En effet, l’IA peut être utilisée pour contrôler et diriger les humains, tout comme Skynet dans le film Terminator. Nous allons explorer les impacts de l’IA qui contrôle et dirige les humains dans la réalité d’aujourd’hui.
- Les demandes de crédit : Les algorithmes d’évaluation de crédit sont de plus en plus utilisés par les banques pour évaluer le risque de crédit d’un emprunteur. Ils prennent en compte des critères tels que l’historique des crédits, le revenu et l’âge pour déterminer l’éligibilité d’un emprunteur à un crédit. Bien que ces algorithmes puissent être efficaces pour prédire le risque de crédit, ils peuvent également être biaisés et avoir des conséquences négatives pour certains groupes de personnes. Par exemple, si les algorithmes prennent en compte l’adresse d’un emprunteur, cela peut avoir un impact sur les minorités qui sont plus susceptibles de vivre dans des quartiers défavorisés.
- Les recommandations de films et de produits : Les algorithmes de recommandation sont utilisés par des plateformes comme Netflix, Amazon et YouTube pour suggérer des films et des produits en fonction des préférences de l’utilisateur. Bien que ces algorithmes puissent améliorer l’expérience utilisateur en proposant des choix pertinents, ils peuvent également renforcer les biais existants et limiter l’accès à une diversité de produits et d’opinions. Par exemple, si un utilisateur regarde principalement des films d’actions, les algorithmes de recommandation peuvent continuer à suggérer des films similaires, plutôt que de proposer une variété de genres.
- La sélection de l’information : Les algorithmes de sélection de nouvelles sont utilisés par les moteurs de recherche pour trier les nouvelles les plus pertinentes pour chaque utilisateur. Bien que cela puisse être utile pour trouver rapidement des informations, ces algorithmes peuvent également renforcer les biais de confirmation et limiter l’accès à une diversité de points de vue. Par exemple, si un utilisateur clique souvent sur des articles politiques d’un certain parti, les algorithmes peuvent suggérer davantage d’articles de ce parti plutôt que de présenter des points de vue différents.
- L’orientation des étudiants : Les algorithmes sont utilisés pour aider les étudiants à choisir leur parcours de formation après le baccalauréat, comme avec Parcoursup en France. Bien que cela puisse être utile pour les étudiants qui cherchent des orientations, ces algorithmes peuvent également être biaisés et limiter les opportunités pour certains groupes d’étudiants. Par exemple, si un algorithme est conçu pour donner la priorité aux étudiants ayant obtenu de meilleurs résultats dans certaines matières, cela peut discriminer les étudiants qui ont des talents dans d’autres domaines.
- La reconnaissance faciale : Les algorithmes de reconnaissance faciale sont utilisés pour identifier les individus en analysant leurs caractéristiques faciales. Bien que cela puisse être utile pour la sécurité et la lutte contre la criminalité, ces algorithmes peuvent également être biaisés et discriminatoires. Par exemple, si l’algorithme a été entraîné avec des données qui sous-représentent certains groupes, il peut être moins précis pour les identifier, ce qui peut avoir des conséquences négatives pour ces groupes.
- La notation sociale : Les algorithmes de notation sociale sont utilisés pour évaluer la réputation des individus en ligne, par exemple sur les plateformes de commerce électronique ou de partage de voitures. Bien que cela puisse être utile pour aider les utilisateurs à prendre des décisions d’achat éclairées, ces algorithmes peuvent également être biaisés et discriminatoires. Par exemple, si un utilisateur est noté négativement en raison de son genre, de sa race ou de sa religion, cela peut avoir un impact sur sa capacité à louer une voiture ou à acheter un produit en ligne.
- L’aide à la décision en justice (Voir l’article sur COMPAS): Les algorithmes sont de plus en plus utilisés dans le système de justice pour aider à prendre des décisions sur la libération conditionnelle ou la peine à infliger. Bien que cela puisse améliorer l’efficacité du système de justice, ces algorithmes peuvent également être biaisés et discriminatoires. Par exemple, si les algorithmes ont été entraînés avec des données qui sous-représentent certains groupes, ils peuvent être moins précis pour prédire le risque de récidive pour ces groupes, ce qui peut entraîner des décisions injustes.
- L’impact sur la santé et l’armée : Les algorithmes d’IA sont utilisés dans le domaine de la santé pour aider à diagnostiquer les maladies, concevoir des traitements personnalisés et améliorer l’efficacité des soins. Dans le domaine militaire, l’IA est utilisée pour développer des systèmes d’armes autonomes. Bien que cela puisse améliorer l’efficacité et la précision des soins médicaux et des opérations militaires, cela soulève également des préoccupations concernant l’éthique et la sécurité.
En conclusion, l’IA peut être utile pour aider à prendre des décisions éclairées dans de nombreux domaines, mais elle peut également être biaisée et discriminatoire si elle est mal utilisée. Il est donc important de prendre en compte ces risques potentiels et de développer des mécanismes pour surveiller l’utilisation.
