Éthique de l'IA : où est la limite ?

Éthique de l'IA

Joe Franklin

Associate Data Literacy and Essentials Manager, DataCamp

Le paradoxe de la confidentialité et de la personnalisation

  • L'IA personnalise l'expérience utilisateur, renforçant ainsi l'attrait
  • Le paradoxe de la confidentialité et de la personnalisation
    • La personnalisation peut compromettre la confidentialité des utilisateurs
  • Solution :
    • Maîtrise de l'IA
    • Politiques de confidentialité claires
  • Exemple : Spotify

An image of the Spotify logo.

Éthique de l'IA

Le dilemme entre partialité et équité

  • Le dilemme entre partialité et équité :
    • L'IA apprend à partir de données susceptibles de refléter des biais sociaux
  • Résultat :
    • L'IA pourrait amplifier ces préjugés
  • Exemple :
    • Versions antérieures de chatGPT
  • Solution :
    • Entraîner les modèles d'IA avec des données équitables et sans biais

An image of the Chatgpt logo.

Éthique de l'IA

Le compromis entre transparence et complexité

  • Compromis entre transparence et complexité :
    • Les modèles d'IA complexes manquent de transparence, mais sont extrêmement précis

An icon depicting a complex algorithm, representing the complexity of AI models.

An image of the AlphaGo logo.

  • Les modèles plus simples sont plus transparents mais moins précis
  • La maîtrise de l'IA est essentielle pour la compréhension et les implications éthiques
1 Icône réalisée par Freepik, www.flaticon.com
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Le dilemme de l'autonomie et du contrôle

  • Dilemme de l'autonomie et du contrôle :

    • L'IA peut agir de manière autonome, mais peut opérer sans contrôle humain

  • Question :

    • Devrions-nous privilégier l'autonomie ou le contrôle ?
      • Il n'existe pas de réponse unique
  • Exemple :
    • Le système Autopilot de Tesla met l'accent sur la vigilance du conducteur et sa capacité à prendre le contrôle du véhicule

An image of the Tesla logo.

Éthique de l'IA

Relever les défis

  • La gestion des dilemmes éthiques liés à l'IA nécessite des compromis réfléchis
  • Importance du facteur humain dans la prise de décision
  • S'efforcer de prendre de meilleures décisions dans des situations complexes
  • Nécessité d'impliquer divers acteurs et d'assurer une surveillance continue de l'IA
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Passons à la pratique !

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