L'éthique des IAs dépend des données, par Science4All - vidéo 13'

Les algorithmes de machine learning utilisent des données d'entraînement pour établir des modèles. L'éthique des IAs dépend dès lors de manière essentielle de ces données d'entraînement. Google, facebook, et d'autres algorithmes parmis les plus influents d'aujourd'hui apprennent des données. Si les données sont biaisées, trompeuses ou fabriquées, alors les algorithmes qui apprennent de ces données seront eux aussi biaisés et trompeurs.

Il me semble qu'on peut modérer légèrement la vision assez pessimiste de l'auteur de cette vidéo. En effet, si on est conscient des biais (ce ne sera pas facile), on pourra tenter de les corriger dans le modèle (ce ne sera pas facile non plus). On pourrait alors avoir des machines moins biaisées que les humains qu'elles assistent

(Facultatif) Quelques exemples supplémentaires pour illustrer les biais des données d'entrainement:

Auteur de ces deux vidéos:

La chaîne science4all propose de la vulgarisation scientifique sur les thèmatiques des mathématiques et de l'informatique. Elle est animée par Lê Nguyên Hoang, chercheur et médiateur scientifique à l'EPFL.

Cette chaîne fait partie des « 350 chaînes YouTube culturelles et scientifiques francophones potentiellement adaptées à un usage éducatif, sélectionnées pour la qualité de leur contenu » recensées par le Ministère de la culture français.