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Société Editions ESKA
INTELLIGENCE ARTIFICIELLE
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Pascal MONTAGNON est directeur de la Chaire de recherche Innovation Digital, Data Science & Intelligence Artificielle, à l’INSEEC. Professeur permanent en stratégie et management, il est aussi conférencier international, partageant son expérience dans le domaine de l’intelligence artificielle et de la digitalisation des entreprises.
En s’appuyant sur d’énormes quantités de données, les systèmes de deep learning sont capables d’effectuer un très grand nombre de tâches de plus en plus complexes, parfois critiques, et souvent mieux que des humains.
Les algorithmes et l’intelligence artificielle sont partout. Ce sont eux qui suggèrent des « amis » et des activités sur les réseaux sociaux, qui ajustent les prix sur les sites d’e-commerce et indiquent aux clients le produit à acheter, qui affectent les étudiants dans les établissements d’enseignement supérieur, qui conduisent les automobiles autonomes, qui établissent les bulletins météo, qui répondent de façon quasiment spontanée à une demande de clients sous la forme d’un chatbot, etc.
Or, le fonctionnement des algorithmes est indissociable du big data, de la production et de la diffusion de masses de données, dont une part non négligeable est constituée d’informations personnelles.
Cette prolifération des IA dans la vie courante va obliger la société à procéder à des arbitrages difficiles – moral, social, réglementaire… – pour intégrer sereinement ces technologies et leurs impacts.
Il est incontestable que l’éthique tient une place majeure dans les débats liés à l’intelligence artificielle aujourd’hui. Mais comment avoir confiance dans cette intelligence artificielle alors que nous ne sommes pas en mesure de la comprendre ?
Il n’existe pas encore à l’heure actuelle de réglementation spécifique encadrant le fonctionnement des IA et permettant de s’assurer qu’elles n’enfreignent pas de règles éthiques. Le Règlement Général sur la Protection des Données (RGPD), entré en vigueur en Europe en mai 2018 représente une avancée significative.
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