Dans les rouages de nombreux services numériques, l’intelligence artificielle et les algorithmes y sont reine et roi. Quasi-omniprésents dans nos moteurs de recherches, cartographie en ligne ou réseaux sociaux, pour ne citer que les plus connus, ils sont censés améliorer la pertinence de leur action. 

Cependant, ces technologies restent à améliorer sur de nombreux aspects. Encore en développement, elles nécessitent pour fonctionner une quantité astronomique de données : les nôtres. Afin de comprendre et d’exécuter les instructions, les algorithmes ont besoin de matière. Celle-ci provient de nos usages tracés sur le web par les plateformes, utilisées ou revendues pour ce type de processus. Si c’est gratuit, c’est vous le produit, dit-on souvent. 

Les externalités négatives ne s’arrêtent malheureusement pas là. Directement liées à la diffusion des informations sur Internet, les algorithmes se retrouvent à favoriser des contenus très partagés, notamment des fake news. Cette participation à la prolifération de mauvaises informations peut mettre à mal la communication et la confiance au sein de nos sociétés, creusant les clivages entre groupes d’individus. 

Un autre problème ressort dans la conception de l’intelligence artificielle : la reproduction de biais et de discrimination. Le fonctionnement reposant encore sur des données produites par des individus, ceux-ci sont en partie porteurs de stéréotypes. Pourtant argument de vente à la base pour ces technologies, celles-ci ne peuvent plus être décrites comme neutres. Les résultats des moteurs de recherche participent à faire de la discrimination de genre, d’ethnie ou encore de religion. Au travers les différents problèmes évoqués, une partie du pouvoir reste entre les mains des concepteurs des services numériques et de ces technologies. Cependant, des pistes de solution sont accessibles pour les utilisateurs. C’est ce que nous tentons d’aborder dans ce podcast.

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