Comprendre les biais cognitifs humains

Nous, les humains, sommes des êtres rationnels. C’est du moins ce que nous aimons à penser de nous-mêmes. Pourtant, nos comportements, nos choix et nos décisions sont souvent orientés par nos biais cognitifs. Ces biais sont des sortes de raccourcis que notre cerveau utilise pour faciliter le traitement des informations. Parfois, ces raccourcis peuvent mener à des erreurs de perception, de raisonnement ou de jugement.

L’incidence de ces biais dans le développement de l’IA

Lorsque nous bâtissons des systèmes basés sur l’Intelligence Artificielle (IA), nous injectons une partie de notre raisonnement humain dans ces machines. Inévitablement, certains de ces biais cognitifs trouvent leur place dans les algorithmes d’IA. Ainsi, au lieu d’être des responsables impartiaux, ces systèmes peuvent renforcer des discriminations existantes, alimentant ainsi un cercle vicieux. Un exemple marquant est celui des algorithmes de recommandation employés par les plateformes d’emploi où les offres d’emploi à fort salaire sont moins proposées aux femmes.

Les controverses et problématiques liées à l’IA biaisée

L’IA biaisée peut avoir des conséquences sérieuses sur la société. Elle peut reproduire et amplifier des inégalités, notamment en matière de genre, de race ou de classe sociale. L’une des réponses à ce problème pourrait être d’incorporer une diversité de pensées et de perspectives lors de la conception de ces systèmes d’IA, afin de combattre ces biais. Malheureusement, ce n’est pas un défi facile à relever, étant donné que l’industrie de la technologie est elle-même frappée par un manque de diversité.

Sans aucun doute, l’IA a un potentiel incroyable pour transformer notre monde de manière positive. Néanmoins, si nous ne sommes pas vigilants, elle pourrait également servir à perpétuer certains de nos défauts humains les plus nuisibles.

En conclusion, dans ce débat triple couche d’interprétation – humain à machine, machine à humain, puis humain à humain – la prise en compte des conséquences des biais est impérative. Dans ce domaine complexe et passionnant, nous avons encore beaucoup à apprendre et à comprendre. Toute nouvelle technologie apportant son lot de défis et de questions, la nécessaire réflexion sur les biais dans l’IA ne fait que commencer!

Sources :

– Bias and Fairness in AI: An Introduction, D J Kleinberg, et al., 2018.

– Why predicting human behavior with AI can be biased, AI Magazine, New Scientist, 2020.

– Discrimination in Online Job Ads, Anikó Hannák, et al., at the 2017 ACM Conference on Human Factors in Computing.