
Les systèmes d’intelligence artificielle (IA) sont de plus en plus utilisés dans divers aspects de notre société. Cependant, nous ne savons pas toujours comment les algorithmes fonctionnent et si les choix qu’ils font sont justes. Pour résoudre ce problème, Carmen Mazijn, spécialiste de l’IA à la VUB, a mené une recherche dont la question centrale était : "Comment pouvons-nous mieux comprendre les systèmes d’IA afin qu’ils n’aient pas un impact négatif sur notre société en prenant des décisions injustes et en opérant des discriminations ?"
Mazijn a mené des recherches interdisciplinaires dans le cadre de son doctorat, associée au Data Analytics Laboratory de la Faculté des sciences sociales et de la Solvay Business School et au groupe de recherche en physique appliquée de la Faculté des sciences et de bioingénierie. Elle a travaillé sur les algorithmes de décision : Des systèmes d’IA qui soutiennent les décisions humaines ou même remplacent complètement les humains dans le processus de prise de décision. Par exemple, dans une procédure de sélection, un modèle d’IA peut faire des choix apparemment égaux entre les hommes et les femmes, mais lorsque l’algorithme est examiné de près, ces choix peuvent être motivés de manière totalement différente pour les hommes et les femmes.
"L’algorithme peut parfois prendre des décisions apparemment justes, mais pas toujours pour les bonnes raisons", explique M. Mazijn. "Pour savoir avec certitude si un système d’IA est biaisé ou s’il fait des choix socialement acceptables, il faut casser le système et les algorithmes.
Au cours de son doctorat, Mme Mazijn a mis au point une technique de détection, appelée LUCID, qui permet de décrypter ces algorithmes d’IA et d’examiner si le système utilise une logique acceptable. Cette technique permet de vérifier si le système peut être utilisé dans le monde réel. En outre, au cours de ses recherches, elle a remarqué que les systèmes d’IA interagissaient facilement entre eux et que des boucles de rétroaction problématiques pouvaient apparaître en raison de la partialité de l’un ou de plusieurs d’entre eux.
"Un service de police peut utiliser l’IA pour déterminer dans quelles rues il convient de déployer davantage de patrouilles", donne en exemple M. Mazijn. "Par conséquent, en déployant plus de patrouilles, plus d’infractions sont également identifiées. Lorsque ces données sont réinjectées dans le système d’IA, un biais, présent ou non, est renforcé et vous obtenez une prophétie auto-réalisatrice."
Le message clé est que les systèmes d’IA doivent être utilisés intelligemment et que les effets à long terme doivent également être pris en compte. Afin de rendre les résultats de la recherche accessibles, Mme Mazijn a également formulé des recommandations politiques visant à clarifier la manière dont les connaissances techniques et sociales de son doctorat peuvent être appliquées.
La thèse a été publiée le 7 septembre 2023 sous le titre : "Black Box Revelation : Interdisciplinary Perspectives on Bias in AI" et a été supervisée par Vincent Ginis et Jan Danckaert.
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