L'intelligence artificielle en procès

« Tout ce qui est neuf n’est pas nécessairement nouveau ». Cette pensée, prêtée à Paul Ricoeur, semble parfaitement pouvoir tempérer les derniers développements de la transformation numérique que nous sommes en train de vivre, dont les tentatives de traiter des décisions de justice avec le formalisme mathématique à des fins prédictives. L’on connaît pourtant déjà bien les limites de la description de certains phénomènes, comme les phénomènes sociaux, par des équations : confusion entre corrélations et causalité, biais des données, data-dredging… De plus, enfermer les individus dans le déterminisme du chiffre ne présente-t-il pas toutes les caractéristiques d’un projet de société totalitaire ? Mais l’enchantement collectif opéré par le seul énoncé du terme, vague et marketing « d’intelligence artificielle » (IA) semble aujourd’hui avoir parfaitement occulté la réalité concrète de la mécanique sous-jacente de cette dernière mode. L’apprentissage automatique (machine learning) et ses dérivés ne sont en fait qu’une manière de créer de l’information en donnant du sens à des données par diverses méthodes statistiques et nombre de concepteurs semblent ne pas se soucier de ces limites. Les exemples européens et internationaux les plus divers nous parviennent sur des utilisations sans conscience de ces nouveaux systèmes computationnels : évaluation de la dangerosité aux États-Unis, « crédit social » en Chine, tentatives de manipulations avérées de l’opinion publique sur les réseaux sociaux à l’occasion du Brexit ou de l’élection de Donald Trump. Il y aurait donc peut-être un nouvel impératif catégorique qui s’imposerait à tout citoyen : celui de comprendre les enjeux de cette société numérique, au prix d’une autopsie minutieuse, technique et politique, de ce que l’on appelle « l’IA ».