Des chercheurs appellent à réguler l’intelligence artificielle

Le AI Now Institute de l’université de New York (NYU) met en avant les premières conséquences négatives des technologies dites d’intelligence artificielle, de plus en plus présentes dans la vie quotidienne.

Des systèmes d’IA (collectes et analyses de données à grande échelle, automatisation des processus, apprentissage autonome des machines…) sont mis en place dans des secteurs comme la santé, l’éducation, le recrutement ou encore la justice «sans garde-fous ni structures de contrôles appropriés», estiment les chercheurs.

Ils s’inquiètent notamment de l’utilisation de l’IA dans des domaines allant «des ressources humaines aux services sociaux, de la surveillance au suivi des immigrants et des minorités».

«Il apparaît de plus en plus clairement que dans divers domaines, l’IA amplifie les inégalités, place les informations et les moyens de contrôle dans les mains de ceux qui ont le pouvoir, démunissant du même coup ceux qui n’en ont déjà pas».

La reconnaissance faciale, déjà très répandue, et la reconnaissance émotionnelle par des machines, plus balbutiante, sont déployées beaucoup trop vite, selon cette étude.

Les gouvernements et entreprises devraient arrêter d’utiliser la reconnaissance faciale «dans des contextes sociaux et politiques sensibles», jusqu’à ce que les risques soient mieux compris, préconisent-ils.

L’identification des émotions par des machines devrait tout simplement être interdite, sachant les incertitudes sur cette technologie. «Elle ne devrait pas jouer un rôle dans les décisions importantes que prennent les humains, lors d’entretiens d’embauche, de consultations médicales, de rendez-vous avec un assureur ou de l’évaluation des élèves à l’école».

Les universitaires plaident en outre pour que les ingénieurs et développeurs soient mieux informés sur les implications et possibles conséquences des appareils et programmes qu’ils conçoivent.

Ils évoquent enfin le problème de la reproduction des préjugés par les technologies d’IA, qui peuvent renforcer le racisme ou le manque de diversité.

Si un algorithme de recrutement se fonde sur les données existantes, il risque de déduire, par exemple, que les infirmiers doivent être des infirmières, et les cadres techniques des hommes blancs de 40-50 ans.

Tout dépend donc de la façon dont ces algorithmes sont conçus, et par qui. «L’industrie de l’IA est terriblement homogène», déplore l’étude.