L’une des tendances les plus reconnaissables du début du 21e siècle a été la diffusion et l’application de l’IA (Intelligence Artificielle) dans de nombreux domaines professionnels. Les fonctionnalités d’analyse des données, de reconnaissance de formes et de prise de décision de l’IA ont produit des efficacités et des idées remarquables. Cependant, les préoccupations éthiques sont devenues dominantes à mesure que ces systèmes d’intelligence artificielle, notamment les algorithmes d’apprentissage automatique, pénètrent dans notre vie quotidienne. Cela marque une année importante dans notre cheminement vers la résolution de ces problèmes qui garantirait que l’équité soit promue dans les systèmes d’IA et les empêcherait de perpétuer ou d’aggraver les disparités sociétales d’ici 2024.
Comprendre les biais dans l’IA
Le terme biais dans l’IA fait référence à une discrimination systématique ou à un avantage accordé à certains individus ou groupes et pas à d’autres. Cela peut s’exprimer de différentes manières, notamment en raison de préjugés raciaux, de genre, de statut socio-économique et d’âge. De tels préjugés proviennent généralement des données utilisées pour former des modèles d’apprentissage automatique. Si les données de formation ne sont pas représentatives d’une population variée sur terre ou si elles contiennent des biais historiques, alors de tels systèmes d’IA sont susceptibles de capturer ces partialités, ce qui entraînera des résultats injustes et disproportionnés. Comment ces algorithmes de partialité de l’IA et l’apprentissage automatique fonctionnent pratiquement que vous pouvez comprendre à partir de plusieurs didacticiels d’IA ou Cours de science des données disponible en ligne.
L’impératif éthique d’une IA équitable
La raison pour laquelle il faut créer des systèmes d’intelligence artificielle équitables est la justice. Dans des domaines critiques tels que les soins de santé, les forces de l’ordre, l’emploi et les services financiers, ces technologies jouent un rôle plus important. Les effets de décisions biaisées peuvent changer la vie des individus. Garantir l’équité dans l’IA a plus d’un objectif : il s’agit de créer des systèmes qui reflètent nos valeurs communes et favorisent un mode de vie plus équitable.
Stratégies pour lutter contre les préjugés dans l’IA
Des données diverses et représentatives
L’une des principales tactiques visant à lutter contre les préjugés dans l’intelligence artificielle consiste à garantir que les ensembles de données utilisés pour entraîner les modèles d’apprentissage automatique sont diversifiés et représentatifs de la population mondiale. Cela signifie une diversité démographique, mais aussi des expériences, des perspectives et des environnements différents. Là encore, les efforts visant à auditer et à nettoyer les ensembles de données des biais historiques sont également importants.
Une IA transparente et explicable
La transparence concerne un système d’IA qui peut être compris et étudié par les humains tel qu’il a été créé. Ceci est étroitement lié à l’idée d’une IA explicable, où des modèles sont construits pour justifier leurs décisions dans un langage compréhensible pour les êtres humains. Ainsi, les parties prenantes peuvent comprendre comment et pourquoi des choix particuliers ont été faits, identifiant et atténuant ainsi les préjugés.
Audit et suivi réguliers
Il est important de vérifier en permanence les biais des systèmes d’IA. Ces contrôles incluent à la fois des processus avant et après le déploiement qui garantissent une équité continue même en cas de rencontre de nouvelles données ou de nouveaux scénarios.
Cadres et gouvernance éthiques de l’IA
Garantir l’équité de l’IA nécessite d’élaborer et de mettre en œuvre des cadres d’IA ainsi que des modalités de gouvernance aux niveaux sociétal et organisationnel. Ce cadre d’IA est une tâche un peu très complexe à comprendre. Plusieurs cours d’intelligence artificielle aide à comprendre cette structure complexe de modèle d’équité dans l’IA. À cet égard, il est fondamental d’établir des lignes directrices, des principes ou des normes pour le développement et l’utilisation éthiques de l’intelligence artificielle, ainsi que des mécanismes permettant de demander des comptes à ceux qui ont souffert de mauvaises décisions de l’IA.
Collaboration interdisciplinaire
Lutter contre les préjugés dans l’IA est un défi complexe qui nécessite une collaboration entre disciplines, notamment l’informatique, les sciences sociales, l’éthique et le droit. Une telle collaboration peut mettre en avant diverses perspectives et expertises, facilitant ainsi des solutions plus globales et plus efficaces.
Intégrer les principes éthiques de l’IA dans les processus de développement
1. Conception et expérience utilisateur (UX): Les concepteurs et les professionnels de l’expérience utilisateur sont essentiels dans la création d’un design inclusif et accessible pour tous les utilisateurs. En particulier, en intégrant des pratiques éthiques d’IA, les développeurs peuvent éviter de marginaliser inconsciemment des sous-ensembles spécifiques d’utilisateurs, en particulier lorsqu’ils utilisent des algorithmes de personnalisation basés sur l’IA.
2. Traitement des données et confidentialité: Les développeurs Full Stack gèrent le mouvement des données tout au long du cycle de vie d’une application, depuis la collecte des données (front-end) jusqu’au stockage et au traitement (back-end). Les préoccupations éthiques concernant la confidentialité des données, le consentement et la sécurité sont essentielles, en particulier dans les applications basées sur l’IA qui nécessitent de nombreuses données de formation. Pour en savoir plus sur ces systèmes front-end et backend de Full Stack, vous pouvez obtenir en ligne cours de développeur full stack et des tutoriels.
3. Atténuation des biais à chaque couche: A chaque couche de l’application, de la conception du schéma de la base de données aux algorithmes de traitement des données et à la présentation des informations via une interface utilisateur, il peut y avoir des biais. Les développeurs full stack occupent une position unique car ils peuvent en examiner toutes les parties et remédier aux préjugés à n’importe quel endroit de la pile, garantissant que les composants IA de l’application sont impartiaux et justes.
L’avenir de l’IA éthique
L’aventure éthique de l’IA est un domaine dynamique et en constante évolution, à tel point qu’il reste très important même à mesure que nous avançons. Les progrès technologiques et méthodologiques, combinés à une compréhension croissante au sein de la population générale des considérations éthiques, facilitent la transition vers des systèmes d’IA plus équitables. La préoccupation est de s’assurer que les dommages ont cessé de se produire et également d’utiliser le potentiel de l’IA pour le bénéfice de la société et le bien-être humain.
En conclusion, les préjugés dans l’IA et les questions d’équité figurent en tête des divers défis éthiques urgents auxquels la communauté de l’IA est actuellement confrontée. En outre, la diversité et l’éthique, la vigilance continue, la transparence, la responsabilité et la surveillance des opérations de recherche impliquées dans son développement favoriseront non seulement des résultats innovants mais également justes pour toutes les personnes issues d’horizons différents.
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