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SDG

L'intelligence artificielle au service du bien social

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Aperçu


L’intelligence artificielle et les promesses qu'elle renferme


Les logiciels sont devenus de plus en plus intelligents ces dernières années.

Le développement actuel de l'intelligence artificielle est dû aux progrès réalisés dans le domaine de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique passe par l'utilisation d'algorithmes qui permettent aux ordinateurs d'apprendre par eux-mêmes en parcourant des données et en effectuant des tâches fondées sur des exemples, plutôt qu'en s'appuyant sur des programmes expressément conçus par une personne. [1]

Suivant une technique d'apprentissage automatique appelée “apprentissage profond" et inspirée de réseaux neuronaux biologiques, il est possible d'identifier et de mémoriser des formes dans de grands volumes de données. Les systèmes d'apprentissage profond effectuent des tâches en examinant des exemples, généralement sans programmation, et obtiennent de meilleurs résultats que les algorithmes d'apprentissage automatique traditionnels. [2]

Les mégadonnées, qui correspondent à de très grands ensembles de données pouvant être analysés par des outils de calcul pour révéler des formes et des tendances et établir des associations, [3] combinées au potentiel de l'intelligence artificielle et au calcul haute performance, génèrent de nouvelles formes d'information et de connaissance qui sont essentielles pour répondre aux plus grands défis de l'humanité.

Les quelques exemples ci-après montrent comment l'intelligence artificielle peut être mise au service du bien social:

Défis


Bien qu'elle offre de grandes possibilités, l'intelligence artificielle n'est pas sans présenter des risques.

Les ensembles de données ainsi que les algorithmes peuvent refléter ou renforcer des préjugés sexistes, raciaux ou idéologiques. [4] Un système d'intelligence artificielle qui s'appuie sur des ensembles de données (alimentés par des personnes) incomplets ou biaisés peut produire des conclusions qui sont elles aussi biaisées.

De plus en plus de personnes utilisent les technologies d'apprentissage profond pour décider qui peut obtenir un prêt ou un emploi. Or, le fonctionnement des algorithmes d'apprentissage profond est opaque et les personnes n'ont pas les informations qui leur permettent de comprendre pourquoi le système IA établit telle ou telle association ou conclusion, ou quand des défaillances peuvent se produire, ou encore quand et comment les applications IA sont susceptibles de se faire l'écho de préjugés.[5]

L'intelligence artificielle peut creuser les inégalités en automatisant des tâches courantes et en conduisant à la suppression d'emplois.

Les logiciels, y compris ceux qui commandent des téléphones portables, des caméras de surveillance et des réseaux électriques, peuvent présenter des défaillances de sécurité. [6] Celles-ci peuvent entraîner des vols d'argent, des usurpations d'identité, des défaillances du réseau Internet ou des pannes d'électricité.

De nouvelles menaces à la paix et à la sécurité internationale peuvent se profiler du fait des progrès accomplis en matière de technologies IA. A titre d'exemple, l'apprentissage automatique peut être utilisé pour générer de faux enregistrements vidéo et audio, afin d'influencer les votes, l'élaboration des politiques et la gouvernance.[7]

Une solution: veiller à ce que l’intelligence artificielle soit mise au service du bien social


Avec l'élaboration et l'adoption de normes internationales pertinentes, ainsi que la mise à disposition de logiciels à code source ouvert, on disposera d'un langage commun et d'un outil de coordination favorisant la participation de nombreux acteurs indépendants à l'élaboration d'applications IA. De cette manière, les avantages découlant des progrès réalisés dans le domaine de l'intelligence artificielle pourront être mis à la portée du monde entier, tout en réduisant les effets négatifs.

En effet, il est crucial que différents acteurs puissent guider la conception, l'élaboration et la mise en oeuvre des systèmes fondés sur l'intelligence artificielle. Si l'on veut obtenir des conclusions au moyen de l'intelligence artificielle qui soient précises et représentatives, il faut que les ensembles de données soient eux aussi précis et pleinement représentatifs. En outre, il est nécessaire de mettre en place des protections dans le souci de promouvoir une utilisation légale, éthique, privée et sûre de l'intelligence artificielle et des mégadonnées.

Le renforcement de la transparence dans le fonctionnement de l'intelligence artificielle, lorsque l'objectif est d'appuyer la prise de décision éclairée dans les domaines juridique et médical, nous permettra de mieux comprendre pourquoi l'intelligence artificielle établit telle ou telle association ou conclusion. En retour, les personnes se sentiront encouragées à mettre à profit leur expertise, leur expérience et leur intuition pour valider les conclusions suggérées ou prendre une décision différente de celle proposée par la machine. Même si la machine analyse des données et dresse des conclusions de manière beaucoup plus rapide et plus précise qu'avant, c'est toujours aux personnes que revient le pouvoir de remettre en question les conclusions proposées par la machine et de prendre les décisions finales.

Pour contrebalancer les répercussions de l'intelligence artificielle sur l'emploi et tirer parti des nouveaux débouchés professionnels offerts par l'intelligence artificielle, il est essentiel de créer des environnements propices à l'acquisition de compétences numériques, que ce soit par l'intermédiaire d'un enseignement théorique ou d'une formation sur le lieu de travail. En particulier, grâce à l'intelligence artificielle, les personnes dotées de compétences numériques avancées pour créer, gérer, mettre à l'essai et analyser les TIC pourront accéder à des possibilités d'emploi.

Des efforts de protection de la sécurité, de la vie privée, de l'identité, de l'argent et des biens de l'utilisateur final doivent être déployés de manière à résoudre les problèmes de sécurité liés à l'intelligence artificielle, dans des domaines aussi variés que la cyberfinance, la cybergouvernance, les villes intelligentes et durables et les voitures connectées.

Comment l’UIT contribue à mettre l’intelligence artificielle au service du bien social


​En 
facilitant l'adoption de politiques et de réglementations favorables

En sa qualité d'institution spécialisée des Nations Unies pour les technologies de l'information et de la communication, l'UIT rassemble des acteurs représentant des gouvernements, des entreprises, des établissements universitaires et des groupes issus de la société civile du monde entier, dans le souci de mieux faire connaître les questions liées au thème de l'intelligence artificielle au service du bien social.

Forte du succès de la première édition du Sommet mondial de l'UIT sur l'intelligence artificielle au service du bien social, l'Union a rassemblé dans le cadre de l'édition de 2018 du sommet 32 institutions des Nations Unies et d'autres acteurs internationaux afin d'identifier des stratégies pour veiller à ce que les technologies IA soient élaborées en toute confiance et de manière sûre et inclusive, tout en garantissant un accès équitable aux avantages offerts. Le sommet a été l'occasion de voir jaillir plus de 30 propositions de projets innovants sur le thème de l'intelligence artificielle au service du bien social, notamment sur le développement et l'amélioration des soins de santé, le renforcement du suivi de l'agriculture et de la biodiversité au moyen de l'imagerie par satellite, le développement urbain intelligent et la confiance dans l'intelligence artificielle.

L'UIT tient un répertoire IA que quiconque travaillant dans le domaine de l'intelligence artificielle peut alimenter avec des informations pertinentes sur la manière de mettre l'intelligence artificielle au service du bien social. Il s'agit de l'unique répertoire au monde qui recense les projets, les travaux de recherche, les groupes de réflexion, ainsi que les organisations dans le domaine de l'intelligence artificielle visant à accélérer la réalisation des 17 ODD des Nations Unies.

L'UIT rassemble régulièrement des responsables d'organismes de réglementation des TIC venus du monde entier pour échanger des vues et des nouveautés sur l'intelligence artificielle et d'autres questions réglementaires cruciales, examiner des points relatifs à la gouvernance et renforcer la collaboration aux fins de l'utilisation de l'intelligence artificielle au service du bien social.

En établissant des normes

Dans l'avenir, les normes internationales, c'est-à-dire les spécifications et prescriptions techniques auxquelles les technologies IA et d'autres technologies devront se conformer pour fonctionner correctement, pourront aider à remédier aux risques que présente l'intelligence artificielle, en favorisant une utilisation éthique, prévisible, fiable et efficace de l'apprentissage automatique.

Le Groupe spécialisé de l'UIT-T sur l'apprentissage automatique pour les réseaux futurs, y compris les réseaux 5G, examine comment la normalisation technique peut appuyer les nouvelles applications d'apprentissage automatique dans des domaines tels que l'analyse des mégadonnées, ainsi que la sécurité et la protection des données, à mesure que l'ère de la 5G se profile. Ce groupe va élaborer des projets de spécifications pour faire en sorte que les réseaux TIC et leurs composants adaptent leur comportement en toute autonomie, afin de promouvoir les aspects liés à l'éthique, à l'efficacité et à la sécurité, et de garantir une expérience optimale pour l'utilisateur.

Au lendemain de l'édition de 2018 du Sommet mondial sur l'intelligence artificielle au service du bien social, l'appel en faveur d'une normalisation accrue des applications de santé s'est concrétisé par la création du Groupe spécialisé de l'UIT-T sur l'intelligence artificielle au service de la santé (FG-AI4H). Ce groupe a notamment pour mission de définir un cadre de référence applicable à l'évaluation des algorithmes d'intelligence artificielle utilisés dans les applications de soins de santé.

[1] https://www.wired.com/story/guide-artificial-intelligence/
[2] https://www.wired.com/story/new-theory-deep-learning/
[3] https://en.oxforddictionaries.com/definition/big_data
[4] https://www.wired.com/story/machines-taught-by-photos-learn-a-sexist-view-of-women/
[5] https://www.technologyreview.com/s/604087/the-dark-secret-at-the-heart-of-ai
[6] https://www.wired.com/story/as-artificial-intelligence-advances-here-are-five-projects-for-2018/
[7] https://maliciousaireport.com/​