[Ideas] Que disent les chartes éthiques sur l’IA des acteurs publics, privés, ONG ?

Tiphaine Viard, Maîtresse de conférences « Numérique, organisation et société » à Telecom Paris, répond à nos questions autour de son étude sur les chartes éthiques des acteurs publics, privés et ONG.

Le sujet de la régulation de l’IA est beaucoup abordé ces derniers temps : l’IA Act européen devrait voir le jour cette année et, de ChatGPT à l’utilisation des algorithmes pour sécuriser les prochains JO, les sujets d’éthique émergent de plus en plus dans le débat. Tiphaine Viard, maîtresse de conférences de l’équipe Numérique, organisation et société, a consacré une étude aux chartes éthiques des acteurs publics et privés pour analyser leurs visions de l’éthique de l’IA et leurs définitions de l’IA de confiance.

Que peuvent nous apporter les sciences sociales sur les sujets d’explicabilité et de régulation de l’intelligence artificielle ?

Propos recueillis par Isabelle Mauriac.

Retrouvez cette interview en format audio dans le cadre du podcast Le ¼ d’heure du chercheur :

Podcast Michel Desnoues, Télécom Paris

Entretien

—Tiphaine, vous venez de terminer un travail sur les chartes éthiques des acteurs publics et privés pour analyser leurs visions de l’éthique de l’IA et leurs définitions de l’IA de confiance. Pourquoi avoir choisi ce sujet ?

Oui effectivement, avec Mélanie Gornet qui est doctorante à Télécom Paris aussi, nous avons mené un travail d’analyse des chartes éthiques. Il y a énormément d’acteurs, qu’ils soient privés, institutionnels, académiques aussi, ou même des collectifs de citoyens ou des ONG, qui se positionnent sur le sujet de l’éthique de l’IA en publiant des chartes ou des manifestes. Et on imagine en général, quand on parle de manifestes, des documents assez courts, non contractuels et souvent un peu vagues. Nous avons voulu à la fois vérifier si c’était le cas sur le thème de l’IA et étudier en profondeur leur positionnement, quels mots sont utilisés, quels concepts sont mobilisés et ce que cela dit, en creux, du champ de l’éthique de l’intelligence artificielle. Nous avons étudié 75 documents mais nous en avons collecté plusieurs centaines…

—Alors, pour que ce soit un peu plus concret, pouvez-vous nous décrire quels sont ces acteurs que vous avez étudiés, publics et privés ?

—Oui… donc on voit que les approches sont diverses mais on voit aussi que tous ces acteurs se sont aujourd’hui dotés de chartes. On a vraiment l’impression que les problématiques de régulation prennent de l’ampleur ces derniers mois, même si l’essor de l’IA et donc l’intérêt pour les sujets d’éthique ne date pas d’hier… Pour nous aider à mettre tout cela en perspective, pouvez-vous nous rappeler les évolutions marquantes et l’actualité de ce sujet ?

Effectivement, les méthodes d’intelligence artificielle ont suscité de plus en plus d’attention ces dernières années, notamment avec des avancées mathématiques et informatiques qu’on regroupe souvent sous le terme de deep learning, qui englobe à la fois la puissance de calcul, la disponibilité des données et les méthodes d’optimisation mathématique qui permettent de calculer sur des gros volumes de données en un temps raisonnable. Sachant que les premières avancées techniques ne sont pas si récentes en fait et datent plutôt des années 1990(…) mais depuis 2010 et après il y a vraiment une explosion des modèles, des applications et des usages autour de l’intelligence artificielle.

Et donc de ce fait, conjointement à cela s’est posée la question de comment réguler cela, quelles limites on veut mettre, que désire-t-on en tant que citoyen, en tant que législateur(…) veut-on considérer qu’il y a des usages inacceptables, veut-on encadrer certains usages ou au contraire partir du principe que la technique s’encadrera toute seule… Il y a tout un champ de possibles, de façon un peu similaire à ce qui s’est passé pour les réseaux sociaux, avec une innovation technologique qui change énormément d’usages…

L’Union européenne, dans la foulée du succès du Règlement Général pour la Protection des Données, a décidé de proposer un texte considéré comme cadre régulant l’intelligence artificielle au sens large, avec toutes les difficultés que cela peut impliquer de définir ce qu’est et n’est pas l’intelligence artificielle.

Ce document est actuellement en discussion animée afin de définir les usages acceptables, les usages à interdire, quel que soit le contexte, ceux que l’on voudrait encadrer, etc.

Il y a beaucoup d’applications qui suscitent des interrogations en matière de régulation. Celles dont on a beaucoup parlé autour de ChatGPT ou sur la surveillance vidéo au moment des Jeux Olympiques, ainsi que de nombreux cas d’utilisation autour des véhicules autonomes et de la robotique. C’est aussi le cas de sujets qui ont l’air moins saillants mais aussi importants sur les outils automatisés (comme trier des candidatures, trier des demandes d’allocations ou de prêts, par exemple) qui au final ont recours aussi au sens large à des IA et sont peut-être moins flamboyants ou moins apparents, mais sont tout aussi importants et ont des conséquences sociales tout aussi réelles.

En tant que chercheur et chercheuse, on a un peu une double position, à la fois de contribuer en termes de modèles mais aussi d’agir plus concrètement sur le terrain. Par exemple, les chercheurs en sciences sociales chercheront à rendre plus transparents les processus sociaux qui traversent ces espaces-là ou à étudier la façon dont ces processus sont ou non démocratiques. Et de l’autre, ce sera plus un travail en lien avec des ministères pour orienter les textes de loi ou pour donner un avis éclairé sur tel ou tel projet.

—Si on en revient maintenant à votre travail… qu’avez-vous appris de l’analyse des chartes éthiques ?

Déjà nous avons confirmé un peu nos a priori sur le fait que ces documents-là sont souvent plutôt courts et non contractuels… La plupart d’entre eux (80% de mémoire) font moins de 2 pages, même s’il y a des exceptions (comme celui de la chambre des lords de Royaume-Uni qui fait plusieurs centaines de pages).

Ils sont effectivement en général très vagues et ils utilisent un peu tous les mêmes vocabulaire. Il y a des grands thèmes qui reviennent, notamment l’équité algorithmique (fairness), des questions sur la vie privée et le respect des droits fondamentaux entre autres.

Nous nous sommes rendu compte que le même vocabulaire ne voulait pas forcément dire exactement la même chose, notamment parce qu’il y a beaucoup de circulation d’informations. Par exemple le terme d’explicabilité, c’est à dire la capacité d’expliquer un algorithme, est un terme d’origine informatique venant vraiment du monde des entreprises et des labos de recherche.

Ce terme a progressivement été repris institutionnellement par le secteur public qui prend maintenant le devant de la scène. Ainsi aujourd’hui, quand on parle d’explication d’un algorithme d’intelligence artificielle, on pense tout de suite au terme d’explicabilité mais sans forcément les mêmes implications. Un ou une juriste, ou bien un ou une députée n’a pas forcément les mêmes attentes en pensant explicabilité qu’une chercheuse en informatique par exemple, qui a une idée qui est très claire de ce que ça veut dire en termes de méthode mathématique. Ce côté polysémique est très intéressant.

Au-delà, nous nous sommes aussi rendu compte qu’il y avait des partis pris assez récurrents et des sujets quasi systématiquement oubliés et absents de ces documents. Pour donner quelques exemples, il y a typiquement le thème du travail qui est beaucoup abordé dans ces chartes, mais avec une approche de la façon dont l’intelligence artificielle a le potentiel de changer le monde du travail dans les pays plutôt européens ou plutôt « premier monde » et sur la façon dont cela bouscule des choses existantes. Mais les questions sur les dynamiques de division injuste du travail, déjà existantes, ne sont quasiment jamais abordées, notamment le fait de sous-traiter dans des pays du sud global, le fait de bénéficier de données qui ont été publiées par d’autres personnes qui elles n’en bénéficient pas. Ces questions sont notamment traitées par mon collègue Antonio Casilli. Ce sujet-là est un sujet tristement absent…

Un autre absent est l’écologie et l’impact environnemental de l’intelligence artificielle qui, quand il est abordé, l’est de manière encore plus superficielle que le reste, car il y a encore assez peu d’éléments techniques concrets à donner, bien qu’il y ait des recherches. Ce sujet est peu abordé, ainsi que le contexte social et environnemental qui pourrait inciter à limiter voire s’abstenir d’utiliser d’intelligence artificielle.

Enfin un dernier grand résultat est que tous ces thèmes sont très peu « opérationnalisés ». On est plutôt face à une liste de desiderata : l’IA doit être au bénéfice de la société… on sait pas trop ce que ça veut dire mais c’est difficile d’être contre ça. L’IA doit être efficace, l’IA doit être soutenable … mais sans vraiment de traduction concrète.

On ne dit jamais par exemple « une IA soutenable signifie réguler le bilan carbone des serveurs : donc pas plus de tant de kilos de CO2 pour un modèle » ou le mettre en regard du nombre de personnes à qui elle bénéficie. Ces questions sont délicates, mais ne pas les trancher peut mener à des conflits de valeurs, qui commencent tout juste à être étudiés. On veut plus de transparence, c’est très bien, mais on veut aussi protéger la vie privée des gens… et ces deux besoins là se contredisent un petit peu l’un l’autre. Comment veut-on arbitrer par exemple ? Ce sont des questions très intéressantes mais complexes.

—Alors, pour caricaturer on pourrait dire qu’il y a presque autant de dimensions de l’IA que d’acteurs ou en tous cas qu’il y a des différences notables de perception… Comment peut-on de ce fait se situer par rapport à ces notions de transparence, d’équité ou d’explicabilité ? Avez vous, en tant que chercheurs, votre propre définition de l’IA de confiance ?

Une des conclusions de notre travail a été de dire que c’est difficile d’avoir une définition très claire de l’IA de confiance. Déjà parce que c’est difficile d’avoir une définition très claire de ce que c’est l’intelligence artificielle tout court donc en rajoutant des mots ça devient plus compliqué.

Mais en même temps, de ce fait, cela renforce l’importance d’avoir une diversité d’acteurs, d’actrices et de personnes impliquées qui vont pouvoir en parler, donner leur avis et pouvoir peser dans les débats. Bien sûr, des chercheurs, des chercheuses des professionnels en entreprises et dans les labos privés connaissent les enjeux de façon très pointue, mais c’est aussi le cas des personnes dans les ONG qui connaissent beaucoup plus le rapport aux droits fondamentaux. Idéalement, cela devrait être aussi le cas des personnes qui contribuent à nourrir et à étiqueter ces bases de données, en général très souvent exclues des bénéfices des systèmes d’intelligence artificielle ensuite, des législateurs, des juristes, etc.

À partir de tous ces regards croisés et de tous les dissensus et des consensus que cela implique et de toute la complexité que cela apporte, je pense qu’on pourra petit à petit faire émerger quelque chose qui, au lieu de renforcer les dynamiques de pouvoir existantes, sera vraiment en mesure de les rééquilibrer, ce qui me paraît souhaitable.

Tiphaine Viard, maîtresse de conférences Numérique, Organisation et Société à Télécom Paris, mars 2023.