L’Intelligence Artificielle : Un Acteur Pertinent dans le Présent
L’intelligence artificielle (IA) a cessé d’être une promesse futuriste pour devenir un acteur pertinent du présent. Des personnalités publiques comme Sam Altman et Elon Musk ont exprimé leurs préoccupations à ce sujet, tandis que des entreprises comme Accenture investissent massivement dans ce domaine, doublant leur personnel axé sur l’IA à 80 000.
Les Biais Inhérents à l’IA sont en Danger
Malgré tous nos progrès technologiques, nous n’avons pas encore réussi à éliminer complètement le biais dû à l’intervention humaine tant dans la construction que dans la collecte de données. Ce défi devient plus urgent face à l’adoption accélérée de l’IA par les entreprises.
Nous trouvons un exemple clair dans les modèles génératifs : si un modèle est formé pour déterminer l’éligibilité à recevoir une hypothèque basée uniquement sur des décisions individuelles précédentes, il pourrait reproduire inconsciemment des préjugés humains profondément ancrés.
Opportunités Uniques avec l’IA
Cependant, nous devons également reconnaître que l’IA offre une opportunité unique : standardiser les services en évitant les biais et discriminations historiques. Mais cela ne sera possible que si nous limitons effectivement le biais dans nos systèmes.
Trois Étapes Clés Pour Minimiser Les Biais
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- Choisir correctement comment nous allons entraîner notre modèle génératif :
Il existe différentes formes -comme ChatGPT-, mais nous devons toujours faire attention à l’utilisation excessive ou incorrecte des big data ; par exemple lorsqu’il s’agit d’informations médicales sensibles.
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- Maintenir un équilibre entre la littérature scientifique et les données changeantes du monde réel :
Il est crucial de reconnaître les différences entre groupes ethniques ou âges avant de l’introduire dans le modèle sans comprendre son contexte ; comme le cas Fannie Mae qui a corrigé ses biais en intégrant l’historique des revenus des travailleurs de l’économie gig démontre cela.
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- Promouvoir la transparence au sein du modèle génératif :
suivre les sources originales et expliquer les résultats obtenus par les modèles nous permettra de détecter des erreurs et des imprécisions futures
À Propos De L’Auteur Original
Dr Michal Tzuchman-Katz, co-fondateur CEO de Kahun Medical, a une vaste expérience dans le secteur et connaît bien l’importance d’une approche correcte du problème.
Sandra est spécialiste en marketing digital et experte en réseaux sociaux. Elle a obtenu un post-diplôme en Communication et RP pour les marques de mode à Idep Barcelone, ainsi qu'un autre en Marketing et réputation en ligne : communautés virtuelles. Sandra est au courant des dernières tendances et des meilleures pratiques sur les réseaux sociaux, ce qui se reflète dans son travail quotidien en générant un impact positif dans le monde numérique.
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