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Titre : Faut-il avoir peur des algorithmes ?
Intervenant·e·s : Aurélie Jean - Jean-François Bonnefon - Ali Rebeihi
Lieu : Émission Grand bien vous fasse, France Inter
Date : février 2020
Durée : 45 min 20 [NB : la chronique « Pas son genre » de Giulia Foïs n'est pas transcrite]
Écouter le podcast sur le site de l'émission [8]
Licence de la transcription : Verbatim [9]
Illustration : Voiture autonome, Séquence voiture autonome [10] - Licence Créative Commons CC BY-NC-ND 3.0 FR robot24.fr-2014
NB : transcription réalisée par nos soins, fidèle aux propos des intervenant·e·s mais rendant le discours fluide.
Les positions exprimées sont celles des personnes qui interviennent et ne rejoignent pas nécessairement celles de l'April, qui ne sera en aucun cas tenue responsable de leurs propos.
Description
On s’intéresse notamment aux dilemmes moraux que pose l’intelligence artificielle quand par exemple les voitures sans conducteur décideront de sauver ou non un individu sur leur chemin. Vous verrez que les algorithmes posent des questions éthiques vertigineuses.
Transcription
Ali Rebeihi : Bonjour à tous. Soyez les bienvenus en direct ou en podcast. Vous le verrez ce matin, un algorithme est une suite d’opérations ou d’instructions qui permettent de résoudre un problème ou d’obtenir un résultat.
Les algorithmes numériques nous accompagnent dans tous les domaines de notre existence quand nous utilisons, par exemple, nos smartphones ou nos ordinateurs ? Faut-il vraiment avoir peur des algorithmes numériques ? Quels dangers réels représentent ces algorithmes dont on ne peut plus se passer ?
Le vrai danger c’est peut-être les biais algorithmiques, l’équivalent des biais cognitifs pour les humains. Des biais algorithmiques qui peuvent conduire à des erreurs et à des discriminations quand, par exemple, les tout premiers outils de reconnaissance faciale ne prenaient pas en compte les peaux noires.
On s’intéressera également aux vertigineux dilemmes moraux que posent les algorithmes des voitures sans conducteur qui devront privilégier soit la sécurité des passagers soit celle des piétons.
Pour nous éclairer ce matin, l’entrepreneur Aurélie Jean et le chercheur Jean-François Bonnefon.
Avez-vous peur des algorithmes ou alors pas du tout ? 01 45 24 7000, sans oublier la page Facebook de Grand bien vous fasse et l’appli France Inter.
Vers 11 heures moins 25 vous retrouverez la chronique « Pas son genre » de Giulia Foïs.
Bienvenue dans Grand bien vous fasse, la vie quotidienne, mode d’emploi.
Voix off : France Inter, Grand bien vous fasse, Ali Rebeihi.
Ali Rebeihi : Bonjour Aurélie Jean.
Aurélie Jean : Bonjour Ali.
Ali Rebeihi : Vous êtes docteure en sciences et chef d’entreprise, ancienne élève de Normale Sup, de Mines Paris Tech, chercheuse au MIT aux États-Unis.
Aurélie Jean : Ancienne chercheuse.
Ali Rebeihi : Ancienne chercheuse mais tout de même. Vous publiez aux éditions de L’observatoire De l’autre côté de la machine. Voyage d’une scientifique au pays des algorithmes, ce titre fait évidemment référence à Lewis Carroll, De l’autre côté du miroir, c’était la suite de Alice au pays des merveilles
Aurélie Jean : Oui. Absolument c’est une belle référence à Lewis Carroll et je parle d’ailleurs dans le livre de cette œuvre qui m’est très chère.
Ali Rebeihi : Pourquoi ce titre ?
Aurélie Jean : Déjà parce que c’était dans le concept, l’ADN de la collection De facto créée par Gaspard Koenig au sein de L’observatoire et c’est vrai que c’est intéressant parce que le meilleur moyen pour faire comprendre les choses aux gens c’est de les emmener de l’autre côté de l’objet qui les sépare de ce monde et en l’occurrence, dans mon cas, c’était le monde des algorithmes et c’est une manière assez douce pour les amener gentiment, justement, vers ce monde dont ils ont peur.
Ali Rebeihi : Bonjour Jean-François Bonnefon.
Jean-François Bonnefon : Bonjour.
Ali Rebeihi : Vous êtes docteur en psychologie cognitive, directeur de recherche à la fameuse Toulouse School of Economics, vous êtes médaille de bronze du CNRS et vous publiez chez HumenSciences La voiture qui en savait trop. L’intelligence artificielle a-t-elle une morale ?. Votre titre se réfère bien évidemment au célèbre film de Hitchcock, L’Homme qui en savait trop.
Jean-François Bonnefon : C’est ça.
Ali Rebeihi : Il sera question de psychologie morale, avec vous, dans la seconde partie de l’émission. Expliquez-nous ce qu’est la psychologie morale en quelques mots.
Jean-François Bonnefon : La psychologie morale c’est comprendre comment les gens décident de ce qui est bien ou ce qui est mal. C’est très différent, par exemple, de la philosophie morale qui essaie de déterminer ce qui est bien et ce qui est mal. La psychologie morale c’est une description de comment les gens arrivent à ce genre de jugement.
Ali Rebeihi : Comment expliquer ce qu’est un algorithme à un enfant de dix ans, Aurélie Jean ? J’ai parfois utilisé, dans cette émission, l’exemple de la recette de cuisine pour expliquer ce qu’est un algorithme et je mérite un gros pan sur le bec, Aurélie Jean.
Aurélie Jean : Non parce qu’en fait, comme vous l’avez très bien dit, vous avez donné un exemple. La recette de cuisine est un algorithme mais dire que l’algorithme est une recette cuisine, je trouve que c’est un petit peu…
Ali Rebeihi : Simpliste.
Aurélie Jean : Oui. En fait c’est trop simpliste parce qu’après, du coup, on a du mal à comprendre des concepts un peu plus abstraits qui sont propres à l’algorithmique. Ce que je dis c’est que la recette de cuisine est un algorithme, mais que l’algorithme n’est pas une recette de cuisine.
Ali Rebeihi : Alors c’est quoi un algorithme ?
Aurélie Jean : C’est ce que vous avez dit en introduction et c’est très bien dit, c’est-à-dire que c’est un ensemble d’opérations à exécuter selon une certaine logique pour résoudre un problème, répondre à une question, obtenir un résultat par rapport à un problème donné.
Ali Rebeihi : Vous comprenez que ça fasse peur les algorithmes ? Le mot algorithme ?
Aurélie Jean : Oui, le mot fait peur parce qu’en fait on l’associe à tous les scandales qu’on a pu entendre, voir, sur lesquels on a pu lire ces deux dernières années. C’est vrai que dès qu’on parle d’algorithmique et des algorithmes on les personnifie, c’est-à-dire qu’on leur attribue des caractères anthropomorphiques : on parle d’algorithmes sexistes, injustes, discriminatoires, racistes. Ce sont des choses qui font relativement peur, donc il faut sortir de cette passion pour raisonner sur les débats actuels.
Ali Rebeihi : Pouvez-vous nous donner des exemples d’algorithmes numériques utilisés dans la vie de tous les jours, des algorithmes présents dans notre vie quotidienne, du matin au soir, toute l’année, qui nous accompagneront certainement jusqu’à notre dernier souffle.
Aurélie Jean : Il y en a plein, la liste est longue. Par exemple, quand vous décidez d’utiliser une application qui va vous définir le chemin le plus optimal pour aller d’un point à un autre, que ce soit dans les transports en commun ou à pied ou en voiture, ce sont trois modes différents, ça dépend des outils. Il y a des algorithmes qui vont regarder le chemin le plus court, d’autres algorithmes qui vont prendre en considération le trafic des voitures et d’autres algorithmes qui vont aussi prendre en considération le trafic des transports en commun, à savoir lorsqu’il y a des grèves ou des accidents. Donc c’est un exemple parmi tant d’autres.
Ali Rebeihi : Les applis de rencontre aussi ?
Aurélie Jean : Les applis de rencontre aussi, plein de choses. Quand vous allez, par exemple, sur un site pour aller acheter un produit en particulier il y a des algorithmes, entre autres, de captologie ou des algorithmes d’optimisation pour optimiser votre « parcours client », comme on dit, des choses comme ça.
Ali Rebeihi : Quelle est l’origine du mot « algorithme », qui s’écrit sans « y ». Il faut partir du côté de la Perse.
Aurélie Jean : Oui, exactement, vous avez très bien dit. Même si aujourd’hui on parle d’algorithmes numériques qui sont censés être écrits, codés dans un programme informatique pour tourner sur un ordinateur, traditionnellement, historiquement l’algorithme est fait pour être écrit à la main et résolu à la main. Le mot « algorithme » vient du mot latin Algoritmi qui est, en fait, le nom latin du grand mathématicien perse Al-Khwârizmî dont le nom provient aussi, en fait, du mot algèbre. En fait, le concept de science algorithmique est même bien plus ancien, au 3e siècle avant notre ère : Al-Khwârizmî c’est 9e siècle de notre ère. C’est aussi 3e siècle avant notre ère avec les cours de logique d‘Euclide et son livre, son œuvre les Éléments qui donne des processus de raisonnement logique pour résoudre des problèmes et entre autre démontrer des théorèmes.
Ali Rebeihi : Je redis le nom de ce mathématicien, Muhammad Ibn Mūsā al-Khuwārizmī, et son nom a été latinisé en Algoritmi qui donnera donc algorithme.
Vous, votre premier algorithme vous l’écrivez à l’âge de 19 ans, Aurélie Jean ?
Aurélie Jean : Oui. C’est intéressant parce que je le fais écrire dans le livre par les gens. C’est une belle manière de démystifier la discipline et de leur montrer que c’est possible.
Moi c’est à l’âge de 19 ans. Je faisais des cours de maths et de physique à Sorbonne Universités et j’ai décidé de prendre un cours optionnel de sciences informatiques, d’abord par une frustration de ne pas comprendre ce que sont les sciences informatiques, je ne sais pas si c’est la meilleure motivation mais c’est un driver comme un autre. En fait, durant ce cours, j’ai passé mes six premiers mois avec un papier et un crayon à écrire des algorithmes. Ça a été la découverte de cette science. Mon premier algorithme, dont je parle dans le livre et que les gens peuvent écrire avec moi, c’est un algorithme assez simple en soi.
Ali Rebeihi : Je l’ai compris !
Aurélie Jean : Vous l’avez compris ? C’est bien. C’est un algorithme pour trier dans l’ordre croissant des nombres entiers, des nombres naturels dans un tableau. C’est très rigolo. Au début, quand j’explique, je dis « tout le monde sait résoudre ce problème, c’est facile, maintenant c’est : est-ce que vous allez pouvoir le résoudre le plus rapidement possible ? » Et c’est là où la science algorithmique intervient.
Ali Rebeihi : Qu’est-ce qui vous fascine dans la science algorithmique ?
Aurélie Jean : Il y a plusieurs choses. Déjà j’adore le caractère mathématique appliquée de la science algorithmique. Ce que j’aime beaucoup, en fait, c’est que ça permet de résoudre des problèmes concrets par une voie optimale en termes de nombres d’opérations à exécuter. C’est vraiment le côté résoudre des problèmes concrets.
Ali Rebeihi : Un exemple ?
Aurélie Jean : Typiquement, le cas du tableau est un exemple parce que c’est vrai qu’on passe sa vie à trier des choses dans les problèmes aujourd’hui. Par exemple ce que j’ai fait dans ma thèse ou même plus tard dans ma recherche quand j’ai travaillé sur le traumatisme crânien, c’est grâce à des modèles mathématiques que j’ai traduit sous forme algorithmique pour faire des simulations, que j’ai pu établir une loi qui a estimé, qui estime toujours d’ailleurs, les risques d’un humain d’avoir un traumatisme crânien par rapport à l’énergie, au type de choc qu’il ou elle a pu recevoir à la tête. Je trouve que c’est quand même fascinant d’arriver à résoudre un problème concret. Après c’est un ensemble, ce n’est pas un algorithme, il y a plein d’algorithmes dans ce modèle, mais c’est quand même dingue de voir qu’on arrive à résoudre des problèmes concrets en passant par le virtuel parce que, quelque part, l’algorithmique, en tout cas numérique, c’est aussi passer par la virtualisation des phénomènes, de l’autre côté de la machine, dans la machine, en l’occurrence dans l’ordinateur.
Ali Rebeihi : Jean-François Bonnefon, on peut peut-être avoir peur des algorithmes des voitures sans conducteur ? C’est toute la question de votre livre.
Jean-François Bonnefon : Oui, parce que l’algorithme d’une voiture sans conducteur c’est vraiment un cas extrême de décision automatique, en partie à cause de ses enjeux puisque là on parle de l’intégrité physique des passagers ou des gens qui sont sur la route donc de conséquences qui sont assez graves potentiellement. Et aussi parce que, en général, quand il y a une décision qui est prise par un algorithme, c’est plutôt une suggestion, surtout quand il y a des conséquences potentiellement graves, il y a un humain qui va, à un moment, être dans la boucle, valider la décision, l’examiner.
Les voitures sans conducteur, la prise de décision automatique se produit à un tel rythme qu’on est dans un cas où il est difficile de mettre un humain dans la boucle à chaque fois.
Ali Rebeihi : « Faut-il avoir peur des algorithmes ? », c’est le titre de cette émission, mais n’oublions pas leurs bienfaits, notamment dans le domaine de la recherche médicale. Aurélie Jean.
Aurélie Jean : Oui, pas que dans la recherche, même dans la pratique médicale clinique aujourd’hui. Les algorithmes interviennent par exemple pour faire des tests biologiques où on va pouvoir analyser des prélèvements de façon automatique, mais ça fait très longtemps qu’on est capable de faire ça. Par exemple, on parle beaucoup des algorithmes qui vont aller détecter, pré-détecter des tumeurs sur des radiographies. Ça peut être beaucoup de choses, des algorithmes qui vont peut-être optimiser certains diagnostics, il y a plein de choses qui se font, mais, comme le dit très bien Jean-François, il faut le redire, l’algorithme fournit une suggestion. La décision nous appartient.
Ali Rebeihi : Ça, on l’oublie souvent !
Aurélie Jean : On l’oublie souvent et je trouve que c’est intéressant de le dire parce que ça nous permet de nous positionner par rapport à ces algorithmes qui nous donnent des suggestions. Et je le dis d’autant plus que dans le cas de la voiture autonome, comme vous l’avez dit, c’est un peu une décision unilatérale, mais c’est vrai qu’il y a beaucoup de choses où on a l’impression qu’on n’a pas le choix alors qu’en fait on l’a. Par exemple lorsque vous parliez des applications de rencontre, l’application de rencontre vous donne une suggestion d’individu, ça ne veut pas dire que c’est la bonne personne !
Ali Rebeihi : Est-ce que nous sommes atteints d’anti-algorithmie primaire, dans le grand public, dans les médias ?
Aurélie Jean : Je n’espère pas sinon mon métier est en danger ! Plus sérieusement, je pense que les gens ont peur de cette discipline parce qu’ils ne la comprennent pas et parce que, aussi, il y a beaucoup de gens qui créent des fantasmes autour de ces entités mathématiques : on imagine que l’algorithme va tout remplacer, l’algorithme va pouvoir avoir des émotions, va pouvoir avoir une âme. Non, ce n’est pas possible, c’est impossible. Le vrai discours est un peu moins sexy, peut-être, mais en tout cas vrai et beaucoup plus rationnel.
Ali Rebeihi : Nous avons peur parce que nous n’avons pas la culture scientifique suffisante, peut-être, dans le grand public, pour comprendre tous ces grands enjeux ?
Aurélie Jean : Oui. C’est le cas de beaucoup de sujets, en fait, ce n’est pas propre qu'aux algorithmes. Lorsqu’on a commencé à travailler sur la génétique, par exemple, ça a créé beaucoup de fantasmes et ça a fait très peur, alors qu’aujourd’hui on fait beaucoup de choses en génétique et ça nous parait normal. Je pense que c’est vraiment essayer de démystifier, essayer aussi de montrer les vraies menaces. Vous parliez de biais algorithmiques, c’est une vraie menace que les gens commencent à connaître, mais en fait ça fait longtemps, très longtemps qu’on travaille dessus.
Ali Rebeihi : Expliquez en deux mots parce qu’on va y revenir largement dans l’émission. Qu’est-ce qu’un biais algorithmique ?
Aurélie Jean : En fait, comme vous l’avez très bien dit, on a tous des biais cognitifs dus à notre histoire, notre langue, notre religion, peu importe, notre culture, et typiquement on a tendance à introduire des biais cognitifs dans les choses qu’on développe. Ça peut être un texte, ça peut être un produit tangible, donc ça peut être aussi un algorithme. En fait, on transfère nos propres biais cognitifs aux algorithmes et ça devient des biais algorithmiques qui ont comme conséquence, comme vous l’avez très bien dit, par exemple d’écarter une partie de la population de l’usage de l’outil et c’est le cas des premiers algorithmes de reconnaissance faciale qui ne reconnaissaient pas les peaux noires.
Ali Rebeihi : Je m’adresse au docteur en psychologie cognitive. C’est quoi un biais cognitif ? Donnez-nous un exemple de biais cognitif.
Jean-François Bonnefon : Par exemple, on peut avoir le biais de ne chercher que des informations qui nous confortent dans ce que nous croyons déjà et éviter des informations qui nous mettent en doute. Un biais cognitif c’est un processus psychologique qui nous pousse toujours dans la même direction pour des résultats qui sont suboptimaux.
Ali Rebeihi : Avez-vous peur des algorithmes ou alors pas du tout ? N’hésitez pas à nous appeler, à poser toutes vos questions au 01 45 24 7000.
Alexia Rivière, Julia Macarez et Clément Martin m’ont aidé à préparer cette émission réalisée par Claire Destacamp. Belle journée à l’écoute de France Inter.
Pause musicale : Aline par Christophe.
Ali Rebeihi : Christophe interprétait em>Aline.
Voix off : « Je pense avoir trouvé l’algorithme pour se faire des amis. – Arrête il n’y a pas d’algo pour se faire des amis. – Allô ! Tu as peut-être le temps de boire une boisson chaude, les plus appréciées sont le café ou le chocolat. »
Ali Rebeihi sur France Inter.
Ali Rebeihi : 10 heures 21. Faut-il avoir peur des algorithmes ?, c’est notre thème ce matin avec la docteure en sciences Aurélie Jean et le chercheur en psychologie cognitive Jean-François Bonnefon. Standard ouvert au 01 45 24 7000.
Je vous verrais bien, Aurélie Jean, dans la bande de The Big Bang Theory !
Aurélie Jean : Oui, carrément. Mais je me reconnais pas mal sur le côté un peu nerdy, j’avoue.
Ali Rebeihi : Un peu geek.
Aurélie Jean : Oui.
Ali Rebeihi : La mathématicienne Cathy O'Neil1, qui est venue dans cette émission, nous a dit que les algorithmes ne sont pas nécessairement équitables car c’est la personne qui les conçoit qui définit leur fonctionnement et leurs résultats. Aurélie Jean, rappelez-nous ce qu’est un biais algorithmique pour ceux qui nous prennent en route. C’est ça un biais algorithmique ? C’est ce que nous dit Cathy O'Neil ?
Aurélie Jean : En fait, ce que dit Cathy O'Neil, c’est qu’on a tendance à croire qu’un algorithme est objectif, dû à l’impartialité des mathématiques, mais c’est oublier, en fait, que l’algorithme est développé par un humain, par des humains, que ce soit dans les critères explicitement définis par l'humain, mais ça peut aussi être le choix des données sur lequel le calibrer ou l’entraîner dans le cas de critères implicites. C’est vrai, pour reprendre ce qu’est un biais algorithmique, que nous on a des biais cognitifs, on va les transférer à l’algorithme qu’on écrit et, comme l’a dit Jean-François, on peut, en fait, sans s’en rendre compte, écarter des gens, ne pas penser à certaines données, à certains individus, à certains scénarios lorsqu’on écrit l’algorithme.
Ali Rebeihi : On va prendre des exemples concrets. Vous vous rendez compte de l’importance des biais algorithmiques quand un chercheur vous demande d’utiliser les algorithmes pour comprendre la croissance du muscle cardiaque en laboratoire. Racontez-nous.
Aurélie Jean : C’était en 2009, exactement, j’étais à l’université d’État de Pennsylvanie où j’ai commencé ma recherche avec le professeur Joshua Entsminger qui est maintenant un très bon ami à moi. Je développais des modèles et des algos pour comprendre la croissance d’un muscle cardiaque en laboratoire, pour aller remplacer un muscle malade après un infarctus. C’est passionnant, ça s’appelle l’ingénierie des tissus pour les gens qui veulent savoir. Je l’écris dans le bouquin, mon professeur me dit : « Aurélie, tu ne peux pas faire un modèle là-dessus si tu n’as jamais disséqué un cœur et compris comment ça fonctionne. » Du coup on part tous les deux disséquer un cœur, c’est génial et, à un moment donné, durant le processus, il me dit : « Au fait, est-ce que c’est possible d’avoir des biais dans des algos ? » J’ai commencé à rire en lui disant « eh bien non, ce sont des maths, il ne peut pas y avoir de biais ! » Il me dit : « Mais tu sais, moi, quand je fais mes études cliniques, il y a des biais. » Du coup on commence à partir sur cette conversation et c’est là, en fait, où j’ai entendu le mot « biais algorithmique » et que j’ai compris que c’était possible de mettre des biais dans mes algos pour plein de raisons. Déjà parce que, comme me le disait mon professeur : « Tu vois le monde avec ton propre angle. Tu te bases sur des données dans des papiers scientifiques médicaux qui sont peut-être biaisées, sur des études biaisées, sur des expérimentations biaisées, donc il y a plein de manières de biaiser in fine ton algorithme, donc il faut avoir un œil critique comme le ferait un médecin ou un chercheur en médecine sur ses expériences. »
Ali Rebeihi : Le biais algorithmique peut provenir également de la collecte des données. Prenons un autre exemple : lors de votre simulation numérique des traumatismes crâniens – vous travaillez sur ce domaine-là – vous collectez des données sur les dimensions moyennes de têtes humaines et inconsciemment votre standard c’est quoi ?
Aurélie Jean : En fait c’est moi. Pas complètement parce que j’étais assez fière, à l’époque j’étais au MIT et je devais rechercher les données morphologiques, comme vous l’avez dit, du crâne humain, donc j’étais très fière de moi parce que, en plus je suis assez féministe, j’ai cherché des femmes, des hommes, des plus vieux, des moins vieux, des jeunes, des enfants, des Afro-Américains, des Blancs, des gens d’Amérique du Sud, j’étais hyper-fière de moi en disant « je sais faire, je sais prendre en compte la diversité étant moi-même issue d’une minorité dans mon milieu ». En fait, mon directeur de recherche, le professeur Raul Radovitzky, me dit : « Aurélie, tu as oublié une population ». Je dis : « Mais non, pas du tout ! » Il me fait : « Si, si, les populations asiatiques ont des morphologies très différentes — et je dis — C’est marrant parce que moi je pensais qu’ils avaient des morphologies comme les nôtres, sous-entendu caucasiens », c’est quand même dingue !
Ali Rebeihi : Exactement, l’homme blanc occidental.
Aurélie Jean : Il me dit : « Mais non, pas du tout, il faut que tu les considères aussi. »
Ali Rebeihi : Et vous rectifiez le tir.
Aurélie Jean : Et je rectifie le tir. Après, savoir si ça aurait eu une influence sur mon algorithme ou la réponse de mon algorithme, je ne sais pas. En tout cas on a considéré ça quand on a ensuite écrit l’algorithme et le modèle pour justement essayer de calibrer la loi sur des données morphologiques de crânes humains qui sont une protection naturelle pour notre cerveau. C’est vrai que je suis plutôt contente et j’en parle dans le livre, parce que j’ai fait une erreur, j’ai été rattrapée au vol par quelqu’un qui avait un meilleur background que moi dans le milieu médical. Et, au final, c’est vrai que j’avais écrit une loi pour estimer les risques de traumatisme crânien d’un humain en fonction du choc qu’il avait reçu à la tête, peut-être qu’en ne considérant pas les populations asiatiques, peut-être que ma loi n’aurait pas marché sur les populations asiatiques. On ne le saura jamais, mais c’est important de se dire qu’on essaye d’être le plus représentatif possible dans les données qu’on utilise pour calibrer ou entraîner un algorithme.
Ali Rebeihi : Un autre point qui peut biaiser, fausser l’algorithme, c’est l’origine des paramètres utilisés.
Aurélie Jean : Oui, l’origine des paramètres utilisés, sous-entendu les critères qu’on rentre dans l’algorithme. Pour que les gens comprennent, je classe les algorithmes en deux familles :
la famille explicite c’est lié à la symbolique. L’intelligence artificielle symbolique c’est lorsqu’on va définir entièrement à la main l’algorithme, les équations mathématiques, les critères, les conditions, les hypothèses ;
et puis tout ce qui est implicite, à savoir tout ce qui est lié aux techniques d’apprentissage où l’algorithme va créer lui-même ses critères, donc implicitement, en étant entraîné sur des données.
Donc ça vient aussi de ça, c’est-à-dire que quand écrit soi-même l’algorithme, on peut aussi mettre des critères qui sont biaisés parce qu’on voit le monde sous notre propre prisme, donc sous un prisme biaisé puisqu’on est humain.
Ali Rebeihi : Pour bien comprendre ce qu’est un biais algorithme implicite, prenons peut-être l’exemple d’un algorithme qui chercherait à reconnaître un chien sur une photo.
Aurélie Jean : Très bon exemple que je donne dans le livre. C’est bien, vous avez bien lu le livre !
Dans le livre je donne l’exemple du chien sur une photo. Il y a deux manières de faire : la première c’est de se dire « on va décrire mathématiquement ce qu’est un chien sur une photo », mais on se rend compte que ça ne marche pas très bien, c’est compliqué. Du coup on fait la méthode plus efficace et plus rapide qui est de dire « on va entraîner l’algorithme sur des photos qui contiennent des chiens ou pas, puis on va le rectifier, on va le superviser et, au final, l’algorithme va être assez efficace pour reconnaître un chien sur une photo ». Ce qui va se passer c’est que, justement, on va donner plein de photos à l’algorithme et implicitement – je dis implicitement parce qu’en fait ce n’est jamais défini explicitement on a du mal à retrouver ces critères après, a posteriori, dans les invariants de réseau neuronal entre autres si on prend les termes techniques – ce qui se passe c’est que l’algorithme va définir des critères implicitement pour identifier, ou pas, un chien sur une photo. Ce qui est très intéressant c’est que l’algorithme ne sait pas pour autant décrire ce qu’est un chien, par contre il va reconnaître, ou pas, un chien.
Ali Rebeihi : Jean-François Bonnefon, si on applique ça à la voiture sans conducteur ?
Jean-François Bonnefon : Bien sûr, la voiture sans conducteur va aussi être entraînée à reconnaître typiquement les différents usagers de la route, mais là on va plutôt passer du biais au dilemme. C’est-à-dire qu’on va moins s’intéresser au biais d’entraînement mais plus au fait que quand on crée un algorithme on lui donne un but. S’il n’y en a qu’un c’est assez facile, mais quand il y en a plusieurs, il va falloir qu’il arbitre entre ses buts. Et quand on ne peut pas les satisfaire tous à la fois, va se poser le problème du dilemme.
Ali Rebeihi : Il y a une forte responsabilité qui pèse sur les concepteurs d’algorithmes, Aurélie Jean ?
Aurélie Jean : Pas qu’eux, c’est-à-dire que c’est vrai que je dis, comme Cathy O'Neil, que les concepteurs ont une part de responsabilité, mais ce ne sont pas les seuls responsables.
Ali Rebeihi : Qui sont les autres responsables ?
Aurélie Jean : Tout le monde sur la chaîne d’un algorithme, c’est-à-dire les gens qui pensent à l’idée d’un modèle, l’idée de répondre à une question par un algorithme. Il y a les gens qui vont concevoir l’algorithme, les gens qui vont l’écrire, l’implémenter, le tester aussi ; les gens qui vont le marketer, donc vendre l’outil, et puis il y a des gens qui vont l’utiliser. Tous ces gens sur la chaîne de fonctionnement, de production, d’un algorithme ont, en fait, une part de responsabilité sur l’algorithme qu’ils développent, qu’ils pensent, qu’ils marketent, qu’ils vendent ou qu’ils utilisent. En fait c’est beaucoup plus compliqué et c’est vrai, c’est ce que je dis souvent, c’est-à-dire que nous, concepteurs, on doit travailler avec les gens du métier : par exemple, je n’aurais pas pu développer ce que j’ai fait si je n’avais pas travaillé avec des médecins. Encore aujourd’hui je fais de la recherche dans le domaine médical, si je n’étais pas entourée de médecins je ferais d’énormes bêtises et, de toutes façons, je ne saurais pas quoi faire pour être tout à fait honnête avec vous, pareil dans le domaine de la finance, et ces gens-là doivent aussi comprendre ce que je fais. Donc il y a vraiment un travail de collaboration et ça va très loin. Je considère que les gens, les entités, les entreprises qui vont développer des outils ont la responsabilité que les gens qui les utilisent les comprennent. Comme je dis beaucoup, les utilisateurs sont nos meilleurs ennemis. Pourquoi ? Parce qu’en fait ils vont nous aider à améliorer l’outil, donc il faut qu’ils comprennent ce qui se passe.
Pour la reconnaissance faciale, un exemple tout bête, il y a des distributeurs de savon qui reconnaissent la peau. En fait, il y a très longtemps, ces outils ne fonctionnaient pas sur les peaux noires. Les gens qui utilisaient ces machines, qui étaient Noirs et pour lesquels ça ne marchait pas, se sont juste dit « ça ne marche pas ». Ils ne se sont pas dit « tiens, il y a biais algorithmique, il y a un bug ». Or, si ces gens comprennent, ils vont pouvoir reconnaître le biais algorithmique très tôt, du coup on va tout de suite pouvoir le fixer si on arrive facilement à le fixer.
Ali Rebeihi : Jean-François Bonnefon, les concepteurs des algorithmes des voitures sans conducteur ont une sacrée responsabilité morale !
Jean-François Bonnefon : Oui. Encore une fois parce que ces algorithmes ont entre leurs mains la vie ou l’intégrité physique des utilisateurs, en effet.
Ali Rebeihi : Il faut concevoir des voitures sans conducteur qui devront, allez, je le dis vite, soit sacrifier le passager, soit le ou les piétons en cas d’accident. Et ça rappelle le célèbre problème du tramway. Racontez-nous ce fameux problème. Dans sa forme simplifiée, il faut imaginer un tramway sur le point d’écraser cinq personnes.
Jean-François Bonnefon : Le tramway est sur le point d’écraser cinq personnes, mais un être humain a la possibilité d’actionner un levier qui va, disons, dévier le tramway sur une autre voie, mais il se trouve qu’il y a une personne sur cette autre voie.
Ali Rebeihi : Qu’il n’aura pas le temps d’éviter.
Jean-François Bonnefon : Qu’il n’aura pas le temps d’éviter. La question c’est : est-ce qu’il est légitime de rediriger le tramway et de tuer une personne dans le but d’en sauver cinq ?
Ali Rebeihi : Là c’est une étude de l’esprit, ce problème du tramway c’est peu probable, sauf que la voiture sans conducteur rend réaliste et réalisable ce problème du tramway.
Jean-François Bonnefon : Elle le rend réaliste oui, même s’il faut toujours le dire, c’est un cas limite, totalement extrême, d’un problème qui est plus vaste et statistique qui est comment la voiture va distribuer le risque sur les différents usagers de la route, mais la forme, comme vous le dites, la plus frappante de ce problème-là, c’est son cas limite, le cas où vraiment la voiture a à décider de tuer un certain groupe de victimes ou un autre, dans une situation de crash inévitable.
Ali Rebeihi : C’est abusif de dire que dans les prochaines années l’algorithme de l’automobile sans conducteur décidera du sort soit des piétons soit des passagers de l’automobile ?
Jean-François Bonnefon : Décider, pour une voiture, c’est un peu l’anthropomorphiser, c’est sûr.
Ali Rebeihi : Je parle des algorithmes.
Jean-François Bonnefon : L’algorithme va faire ce qu’on lui a dit de faire. Il va optimiser la fonction qu’on lui a demandé d’optimiser. Ça veut dire qu’à un moment il y a des humains qui vont devoir dire qu’est-ce que nous souhaitons que l’algorithme fasse dans ces situations ?
Ali Rebeihi : Vous avez réalisé des études pour essayer de comprendre ce que les gens susceptibles d’acheter ces voitures attendent de ce genre d’automobile. Globalement, les individus souhaitent que les voitures sans conducteur puissent sacrifier leurs passagers pour sauver un plus grand nombre de piétons, mais ils ne veulent pas acheter une voiture qui pourrait les sacrifier eux-mêmes.
Jean-François Bonnefon : C’est cela et j’ai envie de dire que je les comprends. Ce n’est pas de l’hypocrisie. Je comprends bien que dans un monde idéal la voiture devrait faire le moins possible de victimes, donc, parfois, peut-être sacrifier son passager pour sauver dix piétons. Mais est-ce que j’ai envie de rouler dans une voiture comme ça moi-même ? Non, pas forcément, je comprends que c’est peut-être le meilleur des mondes, mais je n’ai pas envie de faire ce sacrifice-là moi-même. C’est complètement compréhensible et c’est, disons, une des formes de ce qu’on appelle en économie un dilemme social, c’est-à-dire que je comprends qu’il y a un monde idéal où tout le monde ferait cette action-là mais moi je n’ai pas très envie de la faire.
Ali Rebeihi : Et pourquoi ne pas laisser faire le hasard ?
Jean-François Bonnefon : Peut-être parce que le hasard c’est une façon de nous échapper, de ne pas prendre nos responsabilités. Il y a d’autres domaines, par exemple le don d’organes, où on se trouve dans cette situation : par exemple il n’y a pas assez de reins pour tous les gens qui les attendent, eh bien on ne fait pas une loterie, on prend nos responsabilités, on définit des critères pour les attribuer. Je n’ai jamais entendu quelqu’un me dire « il faut que les organes soient distribués par loterie. »
Ali Rebeihi : Ça peut freiner l’achat de ces voitures sans conducteur si la voiture sacrifie le passager au profit des piétons ?
Jean-François Bonnefon : Ça pourrait. Je ne sais pas trop ce qui pourrait se passer. On a eu un exemple, en particulier quand un cadre de Mercedes avait dit dans une interview : « Nos voitures privilégieront tout le temps la vie de leurs passagers aux dépens de celle des autres usagers. » On a envie de se dire que c’est peut-être séduisant pour les consommateurs potentiels de ces voitures, mais ils ont dû faire marche arrière en quelques jours après le scandale que ces propos ont déclenché. Les gens disaient : « Ah bon ? Ça veut dire que les riches possesseurs de Mercedes ont le droit de rouler sur tout le monde ? ». La publicité était tellement mauvaise pour Mercedes qu’ils ont été obligés de revenir sur cette parole-là.
Ali Rebeihi : Dans quelques instants on s’intéressera à la Moral Machine2 que vous avez cocréée, Jean-François Bonnefon, qui a connu un succès absolument extraordinaire. Vous la connaissez, Aurélie Jean, cette machine ?
Aurélie Jean : Oui, je l’ai testée moi-même.
Ali Rebeihi : On va expliquer tout à l’heure ce qu’est cette machine, vous me dites si je dis une bêtise, qui permet de collecter les préférences morales des gens, une base de données pour déterminer les algorithmes les plus acceptables pour les populations concernant la voiture sans conducteur.
Jean-François Bonnefon : Là vous avez utilisé le mot correct « les plus acceptables ». Ça ne veut pas dire qu’on dicte aux gouvernements ce qu’il faudrait faire ou aux constructeurs ce qu’il faudrait faire. On les informe juste de ce que la population juge le plus acceptable.
Ali Rebeihi : D’ailleurs vous présidez une commission auprès de la Commission européenne.
Jean-François Bonnefon : Oui, un groupe expert à la Commission européenne pour faire des suggestions sur la régulation de ce genre de situation.
Ali Rebeihi : De ce genre de voiture sans conducteur. On verra ça juste après la chronique « Pas son genre » de Giulia Foïs.
[Virgule sonore]
[Chronique « Pas son genre » de Giulia Foïs. La chronique n'est pas transcrite]
Ali Rebeihi : Grand bien vous fasse sur France Inter.
Ali Rebeihi : 10 heures 43 Faut-il avoir peur des algorithmes ? C’est notre thème ce matin avec la docteure en Science Aurélie Jean et le chercheur en psychologie cognitive Jean-François Bonnefon. Standard ouvert au 01 45 25 7000.
Voix off : C’est un accident qui pourrait remettre en cause la voiture Tesla. Équipée d’un système d’auto-pilote, nul besoin de tenir son volant pour conduire cette voiture. Mais le 7 mai dernier aux États-Unis un de ces modèles a été impliqué dans un violent accident. Le véhicule était sur lune autoroute à double sens quand soudain un poids lourd a voulu se rabattre. Ni l’auto-pilote ni le conducteur n’ont détecté la manœuvre.
« Il est allé beaucoup trop vite je ne l’ai pas vu. »
Dans cette vidéo filmée par le conducteur, l’impact avait déjà été évité. Selon l’automobiliste, c’est sa voiture qui lui aurait sauvé la vie.
Cet accident met la compagnie dans une situation très inconfortable alors que son patron avait, quelques semaines plus tôt, promis de révolutionner la conduite autonome : « Je peux vous dire avec confiance que dans trois ans la voiture pourra vous amener d’un point à l’autre sans que vous ne touchiez quelque chose. Vous pouvez dormir pendant tout ce temps. »
Ali Rebeihi : Extrait de CNEWS en 2016. Il s’agit là d’une voiture avec conducteur, dotée d’un pilotage automatique. La voiture sans conducteur fascine et effraie à la fois. Jean-François Bonnefon, je rappelle que vous publiez La voiture qui en savait trop. L’intelligence artificielle a-t-elle une morale ?
Jean-François Bonnefon : Oui, c’est un exemple fascinant parce que c’est un objet qu’on a eu dans nos vies depuis longtemps et qui, tout à coup, change de statut.
Ali Rebeihi : La voiture sans conducteur est un objet de science-fiction et ça va devenir réalité.
Jean-François Bonnefon : Oui. Peut-être au sens où Elon Musk en parlait là : la voiture qui va vous amener de n’importe quel point A à n’importe quel point B sans que vous ne touchiez jamais un volant, je ne sais pas si on y arrivera. En tout cas, dans certaines conditions, une voiture qui se conduit de façon parfaitement autonome, oui, on y arrive.
Ali Rebeihi : Les algorithmes des voitures sans conducteur vont nous confronter à des choix moraux très importants. Vous avez conçu, Jean-François Bonnefon, une machine qui a obtenu un succès planétaire, la Moral Machine. Je crois qu’il y a eu combien ? 100 millions de personnes qui ont testé cette Moral Machine ?
Jean-François Bonnefon : 100 millions de réponses.
Ali Rebeihi : De réponses.
Jean-François Bonnefon : Bien sûr. Certaines personnes jouent longtemps, donnent plein de réponses, mais on a probablement plus de 10 millions de personnes maintenant.
Ali Rebeihi : Cette Moral Machine permet de collecter les préférences morales des gens au volant d’une voiture sans conducteur, évidemment c’est virtuel. C’est une base de données pour déterminer les algorithmes les plus acceptables pour les populations ? C’est ça ?
Jean-François Bonnefon : Oui. Au sens où la Machine Morale vous donne systématiquement le choix entre plusieurs accidents. La voiture autonome va s’écraser et va faire des victimes, mais vous avez, à chaque fois, la possibilité de choisir ces victimes. Grâce à la masse de données que nous obtenons avec ce site nous pouvons tester des situations extrêmement complexes et extraire les préférences des gens selon de multiples dimensions.
Ali Rebeihi : Pouvez-vous donner un exemple ? Je suis au volant de cette voiture sans conducteur, je ne suis pas au volant, je suis dans cette voiture sans conducteur, quelles sont, par exemple, les options ?
Jean-François Bonnefon : Quand nous avions commencé à travailler sur ce sujet, nous nous contentions de situations extrêmement simples, en disant « il y a une personne à gauche et deux personnes à droite, qu’est-ce que la voiture devrait faire ? » C’était un peu limité. Dans la Machine Morale nous avons pu insérer des millions de situations du type « en face de moi il y a une femme enceinte et deux grand-mères ; de l’autre côté il y a deux petites filles qui traversent au rouge, qu’est-ce que la voiture devrait faire ? »
Ali Rebeihi : Quel est le consensus moral que vous avez pu recueillir dans vos recherches ? Quelles sont d’abord, peut-être, les dimensions morales explorées par cette machine ?
Jean-François Bonnefon : Je ne vais peut-être pas toutes les citer parce qu’il y en a neuf.
Ali Rebeihi : Je vais les citer, elles sont page 60 de votre livre :
- 1. Le nombre de personnages : préférez-vous sauver le groupe le plus nombreux ?
- 2. Le sexe des personnages : préférez-vous sauver les hommes ou les femmes ?
- 3. L’âge : préférez-vous épargner les bébés, les enfants, les adultes ou les personnes âgées ?
- 4. L’état de santé : préférez-vous sauver des personnes en bonne forme physique ?
- 5. Le statut social : préférez-vous épargner des individus au statut social plus élevé ?
- 6. L’espèce : préférez-vous sauver les humains ou les animaux ?
- 7. La situation sur la route : préférez-vous sauver les passagers ou les piétons ?
- 8. La légalité : préférez-vous sauver les piétons qui traversent légalement ou sacrifier ceux qui traversent illégalement ? C’est ce que je ferais ! Non, je plaisante !
- 9. Le statu quo : préférez-vous ne rien faire et laisser la voiture continuer tout droit plutôt que de la faire dévier ?
Voilà les neuf dimensions morales que vous avez soumises à la sagacité des internautes. Qu’est-ce qui se dégage ?
Jean-François Bonnefon : Ce qui se dégage c’est déjà un grand top 3, très clair : les humains plutôt que les animaux.
Ali Rebeihi : Ouf !
Jean-François Bonnefon : Il y a des gens qui pourraient ne pas être d’accord.
Le nombre de personnes, plus plutôt que moins, et puis l’âge avec une forte préférence pour prioriser la sécurité des enfants.
Ensuite, on va rentrer dans des choses qui sont moins fortes et nettement plus controversées : vous avez parlé du statut social. Les gens préfèrent sacrifier les sans-abri dans les scénarios de Moral Machine, ce qui est un paramètre qu’on nous a énormément reproché pendant tout le temps où on a collecté ces données. On nous disait : « Pourquoi est-ce que vous avez mis un sans-abri dans ces histoires ? Déjà les voitures ne les reconnaîtront pas et puis c’est moralement répugnant, même de poser la question. » Ce qu’on voulait c’était précisément avoir un exemple où on s’attendait à ce que les gens sacrifient les sans-abris et on allait pouvoir dire « regardez, voilà un bon exemple de pourquoi on ne peut pas suivre aveuglément les choix que font les gens dans Moral Machine. »
Ali Rebeihi : On vous a accusés d’encourager la discrimination et d’autres vous ont reproché l’absence de certaines caractéristiques comme l’origine ethnique ou la religion.
Jean-François Bonnefon : Exactement. C’est un choix qu’on avait fait très tôt, je crois même dans le premier quart d’heure. On est dans une boulangerie à Cambridge, on commence à imaginer Moral Machine et on commence à lister les dimensions qu’on va mettre dedans. Comme j’étais le seul blanc de l’équipe, quelqu’un suggère « est-ce qu’on met la couleur de peau dans Moral Machine ? » et tous ont dit : « Non, il ne faut pas qu’on fasse ça, parce que c’est la recette garantie pour que des gens s’organisent dans des coins pas très recommandables d’Internet et viennent en masse sur Moral Machine sacrifier les gens dont la couleur de peau ne leur plaît pas. »
Ali Rebeihi : Rappelez-nous à quoi peut servir cette Moral Machine ?
Jean-François Bonnefon : Je répète, le but ce n’est pas de dire aux gouvernements « regardez, nous avons les données dans votre pays, vous n’avez plus qu’à suivre les préférences de vos citoyens. » Pour nous, l’intérêt c’était de permettre aux gouvernements d’anticiper des frictions dans leur opinion, de dire, par exemple, « vous pouvez faire le choix de ne pas prioriser la sécurité des enfants, c’est un choix tout à fait légitime, mais préparez-vous à bien expliquer ça à votre population et ayez un plan en place pour le jour où une voiture autonome tuera un enfant alors qu’elle aurait pu l’éviter parce que là, vous allez avoir dans l’opinion publique un bâclage qui va être très fort. »
Ali Rebeihi : Est-ce que les variations morales varient beaucoup selon qu’on habite Toulouse, Jérusalem, Moscou ou Douala ?
Jean-François Bonnefon : Elles varient beaucoup mais en un sens un peu précis, c’est-à-dire qu’elles ne changent jamais de direction.
Ali Rebeihi : C’est-à-dire ?
Jean-François Bonnefon : Quand je dis que les gens préfèrent sauver le plus grand nombre, ils préfèrent sauver le plus grand nombre dans tous les pays. Quand je dis que les gens préfèrent sauver les enfants, ils préfèrent sauver les enfants dans tous les pays. Donc la direction reste toujours la même, par contre il y a de grosses variations dans la force des préférences. Par exemple, la force de la préférence pour sauver les enfants est beaucoup plus élevée dans le monde occidental que dans les pays d’Asie ou du Moyen-Orient où la préférence pour sauver les enfants versus les personnes âgées commence à s’estomper.
Ali Rebeihi : Aurélie Jean, sur cette Moral Machine ? Vous avez publié un article.
Aurélie Jean : On avait testé avec le professeur Esposito, Terence Tse et Joshua Entsminger. On avait travaillé, on avait testé la Moral Machine il y a deux ans, je crois. Moi j’avais adoré. C’est embarrassant.
Ali Rebeihi : C’est très embarrassant.
Aurélie Jean : C’est très embarrassant, mais je trouve que intéressant de faire ce genre de test. On avait fait un papier3. Justement, à partir de ce test, on avait réfléchi à ce que voulait dire d’avoir la voiture autonome niveau 5, entièrement autonome, déployée dans le monde.
Ali Rebeihi : Ça veut dire quoi niveau 5 ?
Aurélie Jean : Niveau 5 c’est l’autonomie complète.
Ali Rebeihi : Totale.
Aurélie Jean : C’est-à-dire qu’il n’y a pas besoin de volant, il n’y a pas de conducteur du tout, parce qu’il y a déjà des voitures autonomes aujourd’hui, semi-autonomes j’entends. Donc il y aavait plusieurs raisons pour lesquelles, c’était notre conclusion de l’article, on ne peut pas les déployer dans le monde. Une raison d’abord technique, comme le dit Luc Julia, avoir une voiture autonome niveau 5 qui passe la place de l’Étoile ce n’est pas possible, sur les autoroutes oui. Par contre, il y a des considérations morales, typiquement il y a dilemmes, des questions auxquelles on ne va pas répondre, même si, en fait, avec ces voitures autonomes on aurait au final moins d’accidents que si on a des voitures pas autonomes, en fait l’erreur machine n’est pas acceptée socialement donc ce n’est pas possible. Il y avait aussi des questions légales. C’est-à-dire que si vous avez une voiture qui est construite au Canada, qui traverse la frontière pour aller rouler aux États-Unis, légalement les lois ne sont pas les mêmes, la culture est différente, les algorithmes seront différents donc qu’est-ce qu’on fait ?
Ali Rebeihi : Aurélie Jean dit une chose très intéressante : les erreurs machine. Les erreurs des algorithmes sont peu acceptables socialement dans les populations. Alors que l’erreur humaine, bon ! Elle passe beaucoup mieux.
Jean-François Bonnefon : C’est vrai, c’est un effet qu’on remarque : les gens pardonnent plus leurs erreurs aux humains qu’aux algorithmes et franchement on peut comprendre. Quand un humain fait une erreur, je n’en tire pas la conclusion que cet humain va faire des erreurs tout le temps à l’avenir. Alors qu’un algorithme qui fait une erreur, je peux me dire que c’est peut-être un signal sur son comportement dans le futur.
Aurélie Jean : Et aussi les questions de responsabilité.
Ali Rebeihi : Qu’est-ce qui empêchera les constructeurs d’automobiles sans conducteur de programmer des algorithmes pour toujours sauver les passagers ?
Jean-François Bonnefon : Déjà la régulation. On peut s’attendre à ce que les gouvernements prennent leurs responsabilités et disent que si les voitures autonomes augmentent la sécurité sur la route, il faut qu’elles augmentent la sécurité de tout le monde, pas qu’elles augmentent la sécurité uniquement d’un certain groupe d’usagers aux dépens de celle des autres. Je pense que c’est quand même une direction qu’on va prendre. Il y a aussi la très mauvaise publicité. Le marché des voitures autonomes ce n’est quand même pas encore énorme comparé au marché des voitures conventionnelles et l’histoire de Mercedes nous l’apprend.
Ali Rebeihi : Rappelez-nous cette histoire.
Jean-François Bonnefon : Un cadre de Mercedes laisse entendre dans une interview que les Mercedes autonomes privilégieront toujours la vie de leurs passagers. Peut-être que c’est séduisant pour la très petite partie des clients de Mercedes qui sont intéressés par ces voitures autonomes, mais si c’est répugnant pour les 99 % qui achètent des Mercedes conventionnelles, alors ce n’est pas une opération commerciale géniale.
Ali Rebeihi : Jean-François Bonnefon, la Commission européenne vous a confié la présidence d’un groupe sur l’éthique des voitures sans conducteur. Qui compose ce groupe d’experts ? Les conclusions de ce groupe seront-elles impératives ?
Jean-François Bonnefon : Qui compose ? Une quinzaine de personnes qui viennent d’horizons différents. Il y a des juristes, des ingénieurs, des philosophes, un psychologue, moi-même. Maintenant est-ce que ses conclusions seront contraignantes ? Pas du tout. La régulation, la législation européenne c’est un long processus, là c’est un peu la première étape. C’est-à-dire qu’on réunit des experts qui essaient de débroussailler le terrain, de donner maintenant des pistes de régulation qui se veulent être les plus précises possible. Ensuite ça, ça va atterrir sur le bureau de quelqu’un avec dix autres rapports sur la question, qui va commencer à transformer ça possiblement en loi et ensuite, un processus très long est engagé..
Ali Rebeihi : Est-ce qu’on se rend assez compte de la révolution des voitures sans conducteur dans les dix, quinze ans qui viennent ?
Jean-François Bonnefon : Je pense que moi-même je ne m’en rends pas vraiment compte. C’est très difficile.
Ali Rebeihi : C’est comme si on avait posé la question sur Internet en 1995 ?
Jean-François Bonnefon : C’est ça. Parfois on imagine des scénarios : ce qui va se passer le jour où toutes les voitures seront autonomes ? Est-ce que ça veut dire qu’elles seront tellement confortables que tout le monde va vouloir prendre sa voiture, qu’on va se retrouver avec plus de voitures sur les routes, etc. ? En, fait la difficulté dans tous ces scénarios, c’est que même si tout le monde commençait à acheter une voiture autonome maintenant, ça prendrait encore 30 ans pour renouveler le parc. Donc on a vraiment beaucoup de temps avant d’arriver dans ces scénarios-là.
Ali Rebeihi : On s’est posé des questions morales avec les voitures sans conducteur.
Aurélie Jean, dans votre livre, vous regrettez que l’éthique manque cruellement dans la formation, dans les formations de scientifiques. Pour vous, il est urgent que les scientifiques deviennent ou redeviennent philosophes.
Aurélie Jean : Oui. Je le dis parce que par ma propre expérience, quand j’ai commencé à faire de la recherche dans le milieu médical, appliquée au milieu médical, j’ai eu, toujours parce que mon professeur, Joshua Entsminger, me l’avait conseillé, il m’avait dit : « Il faut que tu suives un cours d’éthique à l’université d’État de Pennsylvanie. » Donc j’ai suivi un cours de six mois d’éthique et je m’en sers encore aujourd’hui. Honnêtement, en tout cas en école doctorale, je pense que ça devrait être obligatoire.
Ali Rebeihi : Vous êtes d’abord avec ça, Jean-François Bonnefon ? Que l’éthique, la philosophie morale, soient obligatoires au niveau doctoral pour les scientifiques et après, bien sûr ?
Jean-François Bonnefon : C’est un toujours un coût d’opportunité, parce que pendant qu’ils font ça ils ne font pas autre chose, mais oui, c’est probablement une bonne idée. Oui.
Ali Rebeihi : Et dans la culture plus générale, la culture générale du 21e siècle, doit figurer, vous le dites à la fin de votre livre, la question du comment on passe du monde virtuel au monde réel et pour vous ça éviterait à la fois les amalgames, les discours catastrophistes.
Aurélie Jean : Et ça éviterait aussi les confusions, comme vous l’avez dit, c’est-à-dire qu’il y a un objet qui nous sépare de ce monde virtuel, de ce monde réel, qui est l’algorithme, le modèle, on peut donner plein de noms. Il faut toujours prendre conscience, il ne faut pas oublier qu’il y a ce miroir, il ne faut pas oublier qu’il y a cet algorithme, donc comprendre ce qu’il fait. En fait, au fur et à mesure du temps, ces deux mondes vont être de plus en plus similaires, donc il ne faut pas se tromper. Je donne l’exemple de la machine, du robot qui va vous dire « je t’aime », ça ne veut pas dire qu’il vous aime ; là, le miroir devient flou en fait.
Ali Rebeihi : Jean-François Bonnefon, un mot de conclusion.
Jean-François Bonnefon : Je crois que là il va falloir prendre nos responsabilités. C’est vrai que c’est important d’éduquer toute la population, de sensibiliser aux problèmes d'éthique des algorithmes parce que ce sont des choix qu’on ne peut pas laisser aux constructeurs ou même entièrement aux régulateurs, il va falloir que tout le monde y prenne part.
Ali Rebeihi : Pour vous, Aurélie Jean, l’une des grandes opportunités de la révolution algorithmique que nous sommes en train de vivre c’est qu’elle va nous obliger à miser sur ce qu’il y a de plus humain en nous et sur notre créativité.
Aurélie Jean : Je suis complètement d’accord.
Ali Rebeihi : Vous êtes très optimiste !
Aurélie Jean : Non, parce que je parle aussi de menace dans le livre, je suis quand même assez réaliste, mais c’est vrai que je pense que c’est une belle révolution qui nous est offerte à savoir se concentrer sur les choses que nous seuls pouvons faire et surtout comprendre que même si un algorithme peut faire des choses, ça ne veut pas dire qu’on le laissera faire.
Ali Rebeihi : Quelle est la principale menace qui vous effraie et à laquelle il faut que nous tous, citoyens, soyons vraiment attentifs ?
Aurélie Jean : C’est la perte de cohésion sociale due à un mauvais usage des algorithmes ou simplement à des discriminations technologiques propres aux biais algorithmiques.
Ali Rebeihi : J’aimerais terminer avec ces mots du chercheur en intelligence artificielle Antoine Bordes.
Aurélie Jean : C’est un de mes amis.
Ali Rebeihi : « Il faut distinguer ce que l’intelligence artificielle sait faire de ce qu’elle ne sait pas encore faire et de ce qu’elle ne saura jamais. »
Merci beaucoup Aurélie Jean. Merci pour votre livre De l’autre côté de la machine. Voyage d’une scientifique au pays des algorithmes, c’est publié aux Éditions de l’Observatoire.
Je recommande également votre livre, Jean-François Bonnefon La voiture qui en savait trop. L’intelligence artificielle a-t-elle une morale ?, c’est publié chez HumenSciences.
Demain nous vous attendons nombreux au Palais des Festivals et des Congrès de Cannes à l’occasion du Festival international des Jeux, émission en direct et en public. On s’intéressera aux bienfaits des jeux de société. Nous vous attendons dès 9 heures et demie au Palais des Festivals et des Congrès à Cannes.