Un article du Devoir nous apprend que le document affirme que « le principal problème avec l’intelligence artificielle (IA) est que les Canadiens ne la comprennent pas. »Les Canadiens ne comprennent pas ce qu’on appelle communément l’intelligence artificielle, en commençant par les membres de son gouvernement, incluant Evan Solomon, ministre fédéral de l’Intelligence artificielle (ou artificieuse, selon le point de vue).
C’est quoi ?
Les mots utilisés sont de plus en plus vagues et laissent à penser que des solutions aussi vagues vont résoudre des problèmes gigantesques. Notamment par l’emploi de “machine qui pense”, une définition qui n’est pas suffisamment précise car elle ne permet pas de penser le terme de “machine”, ni de “penser”, mais juste fait référence au “test de Turing”.
Nous devons pointer les questions et montrer comment les termes sont vagues et parfois ridicules,il faut résister aux storytelling et à cette stratégie de solutionnisme, et se poser des vraies questions
Qu’est-ce qui a besoin d’être automatisé ? Qu’est-ce qui va être laissé à l’automatisation ? […] Qui bénéficiera de cette technologie ? Qui en sera détenteur ? Qui et quelle organisation en bénéficie ou en tireront bénéfice ? Nous avons vu de nombreux cas où l’automatisation avait rendu les riches de plus en plus riches et les pauvres de plus en plus pauvres. Souvent les sociétés utilisent le mot automatisation comme excuse pour remplacer des métiers rémunérés et stables, par de beaucoup plus précaire et beaucoup moins bien payé.
Et puis, il faut aussi se poser la question: comment le système est développé ?Quel type de données sont travaillées ou collectionnées ? Et dans quel but ? Ensuite, s’interroger sur la rapidité s’il s’agit d’aller vite. Remettre en question la vitesse avec la Fast Fashion ou le fast-food qui, de la même manière que la Fast IA produit autant d’exploitation que de conditions de travail extrêmement précaire.
En gros, le terme intelligence artificielle est un fourre-tout qui désigne des applications informatiques disparates qui utilisent diverses sortes de stratégies algorithmiques (lorsque j’étais à l’université, à la fin des années 1980, c’était la mode des systèmes experts).