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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 2019 du sommet plus de 30 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 de nombreuses 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.

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique occupent une place de plus en plus importante dans le programme de travail de l'UIT en matière de normalisation, dans des domaines tels que l'orchestration et la gestion des réseaux, le codage multimédia, l'évaluation de la qualité de service, les aspects opérationnels de la fourniture de services et de la gestion des télécommunications, les réseaux câblés, la santé numérique, l'efficacité environnementale et la conduite autonome. 

Plateformes ouvertes qui font progresser divers aspects de l’intelligence artificielle et de l’apprentissage automatique  

Le Groupe spécialisé de l'UIT sur l'apprentissage automatique pour les réseaux futurs, y compris les réseaux 5G définit les exigences pour l'apprentissage automatique en ce qui concerne les interfaces, les protocoles, les algorithmes, les formats de données et les architectures de réseau.  

Le Groupe spécialisé de l'UIT sur l'efficacité environnementale de l'intelligence artificielle et d'autres technologies émergentes élaborera un comparatif des bonnes pratiques et décrira des voies à suivre en vue d'établir un cadre normalisé permettant d'évaluer les aspects environnementaux de l'adoption de technologies émergentes. 

Le Groupe spécialisé de l'UIT sur l'intelligence artificielle au service de la santé, dirigé par l'UIT et l'Organisation mondiale de la santé (OMS) dans le cadre d'une collaboration étroite, œuvre à la création d'un cadre et d'un processus connexe pour l'évaluation comparative de la performance des solutions d'intelligence artificielle au service de la santé.  

Le Groupe spécialisé de l'UIT sur l'intelligence artificielle au service de la conduite autonome et de la conduite assistée travaille en vue d'élaborer des normes internationales visant à contrôler et à évaluer la performance de l'intelligence artificielle, en termes de comportement, au volant des véhicules automatisés. 

L'Initiative mondiale sur les biens communs en matière d'intelligence artificielle et de données, créée en janvier 2020, vise à soutenir les projets menés dans le domaine de l'intelligence artificielle au service du bien social afin qu'ils aient un retentissement mondial. Cette Initiative offrira un ensemble de ressources qui permettra de lancer de nouveaux projets dans le domaine de l'intelligence artificielle s'accordant avec les ODD, et de transposer rapidement ce projets à grande échelle.

L’intelligence artificielle et l’apprentissage automatique dans les normes de l’UIT 

Les entreprises du secteur des TIC qui exercent des activités sur le marché des réseaux introduisent l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique dans leurs innovations afin d'optimiser l'exploitation des réseaux et d'améliorer la rentabilité en termes d'énergie et de coûts. Les nouvelles normes de l'UIT fournissent un cadre architectural pour l'intégration de l'apprentissage automatique dans les réseaux 5G et les réseaux futurs (UIT Y.3172), un cadre pour évaluer les niveaux d'intelligence sur différentes parties du réseau (UIT Y.3173), et un cadre  pour le traitement des données à l'appui de l'apprentissage automatique (UIT Y.3174). Ces normes de l'UIT reposent sur les travaux menés par le Groupe spécialisé de l'UIT-T sur l'apprentissage automatique pour les réseaux futurs, y compris les réseaux 5G*.

​​Ces normes sur l'apprentissage automatique dans les réseaux 5G orientent également les contributions soumises dans le cadre du Concours mondial de l'UIT sur l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique dans les réseaux 5G. Les concurrents rencontrent des partenaires – et accèdent à de nouveaux outils et à de nouvelles ressources de données – pour atteindre les objectifs fixés dans les énoncés des problèmes soumis par des acteurs du secteur privé et des établissements universitaires du monde entier. Les solutions remarquables proposées seront présentées lors de la Grande finale qui se tiendra de manière virtuelle du 15 au 17 décembre 2020, et qui permettra de désigner les vainqueurs du concours. 

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique jouent un rôle important dans le codage multimédia, un domaine de travail de l'UIT connu pour l'élaboration de normes de compression vidéo qui ont été récompensées par un Prime Time Emmy Award, à savoir les normes UIT H.264 sur le "codage vidéo évolué", UIT H.265 sur le "codage vidéo à haute efficacité" et UIT H.266 sur le "codage vidéo polyvalent". L'UIT a également créé un nouveau Groupe de travail ("Question") sur les applications multimédia faisant appel à l'intelligence artificielle (Q5/16). 

L'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique sont largement utilisés pour développer des modèles permettant d'évaluer la qualité de la parole, du son et de la vidéo, par exemple dans les normes de l'UIT relatives à l'évaluation de la qualité de la diffusion audiovisuelle en continu, en particulier la norme UIT P.1203 (téléchargement progressif et diffusion vidéo en continu à débit adaptatif) et la norme UIT  P.1204  (services de diffusion vidéo en continu jusqu'à 4K).​

De nouvelles normes de l'UIT relatives à l'évaluation de la qualité portent sur l'analyse et le diagnostic intelligent d'un​ réseau (UIT E.475) et sur la création et les tests de performance de modèles basés sur l'apprentissage automatique pour l'évaluation des incidences du réseau de transmission sur la qualité de la parole pour les services vocaux 4G (UIT P.565).

D'autres nouvelles normes importantes de l'UIT ayant trait à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique portent sur la durabilité environnementale, les réseaux câblés, et les aspects opérationnels de la fourniture de services et de la gestion des télécommunications. 

Une nouvelle norme de l'UIT contient les spécifications d'un système de gestion de l'infrastructure des centres de données (DCIM) fondé sur les mégadonnées et l'intelligence artificielle (UIT L.1305) qui aident les systèmes DCIM à réduire la quantité d'énergie nécessaire au contrôle de la température des centres de données. 

Une nouvelle norme de l'UIT définit le cadre applicable à une plate-forme de réseau câblé haut de gamme pour aider les professionnels à offrir des services multimédias évolués (UIT J.1600). Il s'agit de la première d'une nouvelle série de norme de l'UIT sur les réseaux câblés assistés par l'intelligence artificielle.

​L'intelligence artificielle est l'une des cinq caractéristiques d'un nouveau cadre de l'UIT visant à appuyer l'exploitation de services intelligents, la gestion de réseaux et la maintenance des infrastructures (UIT M.3041). Une nouvelle norme UIT en cours d'élaboration dans ce domaine portera sur l'exploitation et la gestion des télécommunications améliorées par l'intelligence artificielle, la réduction de la consommation d'énergie des réseaux d'accès radioélectrique 5G grâce à l'intelligence artificielle, et la surveillance intelligente des réseaux de télécommunications reposant sur des robots.


[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/


Dernière mise à jour: octobre 2020