{"id":1130,"date":"2024-10-18T10:34:07","date_gmt":"2024-10-18T08:34:07","guid":{"rendered":"https:\/\/ayrilys.com\/?p=1130"},"modified":"2024-10-18T11:10:45","modified_gmt":"2024-10-18T09:10:45","slug":"les-12-erreurs-celebres-de-lia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ayrilys.com\/index.php\/les-12-erreurs-celebres-de-lia\/","title":{"rendered":"Les 12 erreurs c\u00e9l\u00e8bres de l’IA"},"content":{"rendered":"\n

Les 12 erreurs c\u00e9l\u00e8bres de l’IA<\/strong><\/p>\n\n\n\n

R\u00e9sum\u00e9 de l’article :<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Les erreurs des projets d\u2019IA peuvent avoir des cons\u00e9quences graves, souvent dues \u00e0 la qualit\u00e9 ou \u00e0 la compl\u00e9tude des donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement. Voici un r\u00e9sum\u00e9 des 12 b\u00e9vues c\u00e9l\u00e8bres provoqu\u00e9es par la technologie :<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. McDonald\u2019s et les commandes au volant<\/strong>\u00a0: L\u2019IA a mal compris les commandes, causant frustration et confusion.<\/li>\n\n\n\n
  2. Grok et Klay Thompson<\/strong>\u00a0: Le chatbot d\u2019Elon Musk a faussement accus\u00e9 la star de la NBA de vandalisme.<\/li>\n\n\n\n
  3. MyCity \u00e0 New York<\/strong>\u00a0: Le chatbot a donn\u00e9 des conseils erron\u00e9s aux entrepreneurs, les incitant \u00e0 enfreindre la loi.<\/li>\n\n\n\n
  4. Air Canada<\/strong>\u00a0: L\u2019assistant virtuel a fourni des informations incorrectes sur les tarifs de deuil, entra\u00eenant des dommages et int\u00e9r\u00eats.<\/li>\n\n\n\n
  5. Sports Illustrated<\/strong>\u00a0: Accus\u00e9 de publier des articles r\u00e9dig\u00e9s par des IA sous de faux noms.<\/li>\n\n\n\n
  6. iTutor Group<\/strong>\u00a0: L\u2019IA de recrutement a rejet\u00e9 des candidats en raison de leur \u00e2ge, entra\u00eenant un proc\u00e8s.<\/li>\n\n\n\n
  7. ChatGPT et les pr\u00e9c\u00e9dents judiciaires<\/strong>\u00a0: L\u2019IA a invent\u00e9 des cas juridiques inexistants, causant des probl\u00e8mes \u00e0 un avocat.<\/li>\n\n\n\n
  8. Algorithmes de diagnostic Covid-19<\/strong>\u00a0: Les outils pr\u00e9dictifs ont \u00e9chou\u00e9 \u00e0 diagnostiquer correctement le virus.<\/li>\n\n\n\n
  9. Zillow<\/strong>\u00a0: L\u2019algorithme de pr\u00e9diction des prix des maisons a conduit \u00e0 des pertes financi\u00e8res importantes.<\/li>\n\n\n\n
  10. Algorithme de soins de sant\u00e9<\/strong>\u00a0: Moins susceptible de signaler les patients noirs pour des programmes de gestion des soins \u00e0 haut risque.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Ces exemples montrent que les erreurs d\u2019IA peuvent affecter la r\u00e9putation, les revenus et m\u00eame la vie des personnes. Il est crucial de s\u2019assurer de la qualit\u00e9 des donn\u00e9es et de la robustesse des algorithmes pour \u00e9viter de telles b\u00e9vues.<\/p>\n\n\n\n

    D\u00e9tail de l’article :<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    Si les enseignements tir\u00e9s des donn\u00e9es et des algorithmes d’IA peuvent \u00eatre inestimables, leurs erreurs peuvent \u00eatre lourdes de cons\u00e9quences. Tour d’horizon de ce qui peut mal tourner avec 12 b\u00e9vues c\u00e9l\u00e8bres provoqu\u00e9es par la technologie.<\/p>\n\n\n\n

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    Les \u00e9checs des projets d\u2019IA sont souvent li\u00e9s \u00e0 la qualit\u00e9 ou \u00e0 la compl\u00e9tude des donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement. Et les cons\u00e9quences peuvent \u00eatre lourdes pour les entreprises. (Photo : Colibrie\/Pixabay)<\/figcaption><\/figure>\n\n\n\n

    En 2017, The Economist d\u00e9clarait que les donn\u00e9es, plut\u00f4t que le p\u00e9trole, \u00e9taient devenues la ressource la plus pr\u00e9cieuse au monde. Le refrain n’a cess\u00e9 d’\u00eatre r\u00e9p\u00e9t\u00e9 depuis. Les organisations de tous les secteurs ont investi, et continuent d’investir massivement, dans les donn\u00e9es et l’analytique. Mais, tout comme le p\u00e9trole, les donn\u00e9es et les analyses qu’elles g\u00e9n\u00e8rent ont leur c\u00f4t\u00e9 obscur.

    Selon le rapport State of the CIO 2023 de CIO, 26 % des responsables informatiques affirment que l’apprentissage automatique (ML) et l’IA seront \u00e0 l’origine des investissements les plus importants de leur organisation en mati\u00e8re d’IT. Mais si les algorithmes peuvent donner aux organisations un avantage concurrentiel, leurs erreurs peuvent \u00eatre co\u00fbteuses en termes de r\u00e9putation, de revenus, voire de vies.

    Voici quelques b\u00e9vues d’IA tr\u00e8s m\u00e9diatis\u00e9es de la derni\u00e8re d\u00e9cennie pour illustrer tout ce qui peut mal tourner avec cette technologie

    1) La sortie de route de McDonald’s avec ses commandes au volant<\/strong>

    Apr\u00e8s avoir collabor\u00e9 avec IBM pendant trois ans afin d’exploiter l’IA pour permettre aux consommateurs de passer leurs commandes au volant, McDonald’s a mis fin \u00e0 l’exp\u00e9rience en juin 2024. La raison ? Une multitude de vid\u00e9os sur les r\u00e9seaux sociaux montrant des clients confus et frustr\u00e9s essayant de faire comprendre leurs instructions \u00e0 l’IA.

    Une vid\u00e9o TikTok en particulier montrait deux personnes implorant \u00e0 plusieurs reprises l’IA d’arr\u00eater alors qu’elle continuait \u00e0 ajouter des Chicken McNuggets \u00e0 leur commande, pour finalement atteindre le total de 260. Dans une note interne dat\u00e9e du 13 juin 2024 et obtenue par la publication professionnelle Restaurant Business, McDonald’s a annonc\u00e9 qu’elle mettrait fin \u00e0 son partenariat avec IBM et arr\u00eaterait les tests. La cha\u00eene de fast-foods avait test\u00e9 l’IA dans plus de 100 drives aux \u00c9tats-Unis.

    2) Grok accuse \u00e0 tort une star de la NBA de vandalisme<\/strong>

    Dans un message publi\u00e9 sur X en avril 2024, Grok, le chatbot d’Elon Musk, a accus\u00e9 \u00e0 tort la star de la NBA Klay Thompson d’avoir jet\u00e9 des briques dans les fen\u00eatres de plusieurs maisons \u00e0 Sacramento, en Californie.

    Certains commentateurs ont \u00e9mis l’hypoth\u00e8se que Grok avait peut-\u00eatre hallucin\u00e9 cette partie de la biographie de la star des Golden State Warriors, depuis pass\u00e9e chez les Dallas Mavericks, apr\u00e8s avoir ing\u00e9r\u00e9 des messages sur Thompson \u00ab jetant des briques \u00bb, expression courante au basket-ball pour d\u00e9signer un tir malheureux. Lors de son dernier match avec les Golden State Warriors, l’\u00e9quipe a subi une d\u00e9faite cuisante, ce qui constitue la pire performance d’apr\u00e8s-saison de la carri\u00e8re de Klay Thompson.

    Grok affiche une clause de non-responsabilit\u00e9 indiquant : \u00ab Grok est encore en d\u00e9veloppement et peut faire des erreurs. V\u00e9rifiez ses r\u00e9sultats. \u00bb N\u00e9anmoins, l’incident soul\u00e8ve des questions relative \u00e0 la responsabilit\u00e9 des d\u00e9veloppeurs de chatbot d’IA donnant des r\u00e9ponses fausses et diffamatoires.<\/p>\n\n\n\n

    3) Quand la ville de New York encourage les patrons \u00e0 enfreindre la loi<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    En mars 2024, The Markup a rapport\u00e9 que le chatbot MyCity, aliment\u00e9 par Microsoft, donnait aux entrepreneurs des informations erron\u00e9es qui les conduisaient \u00e0 enfreindre la loi.

    Pr\u00e9sent\u00e9 en octobre 2023, MyCity avait pour but de fournir aux New-Yorkais des informations sur la cr\u00e9ation et l’exploitation d’entreprises dans la ville, ainsi que sur la politique du logement et les droits des travailleurs. Sauf que The Markup a d\u00e9couvert que MyCity affirmait \u00e0 tort que les propri\u00e9taires d’entreprises pouvaient pr\u00e9lever une partie des pourboires de leurs employ\u00e9s, licencier les travailleurs qui se plaignent de harc\u00e8lement sexuel et servir de la nourriture qui a \u00e9t\u00e9 grignot\u00e9e par des rongeurs. Le chatbot a \u00e9galement affirm\u00e9 que les propri\u00e9taires de logements pouvaient trier les locataires en fonction de la source de leurs revenus.

    \u00c0 la suite de ces r\u00e9v\u00e9lations, le maire de New York, Eric Adams, mis en examen, a d\u00e9fendu le projet. Le chatbot reste en ligne.

    4) Air Canada paie des dommages et int\u00e9r\u00eats pour les mensonges de son chatbot<\/strong>

    En f\u00e9vrier 2024, Air Canada a \u00e9t\u00e9 condamn\u00e9e \u00e0 verser des dommages et int\u00e9r\u00eats \u00e0 un passager apr\u00e8s que son assistant virtuel lui a donn\u00e9 des informations erron\u00e9es \u00e0 un moment particuli\u00e8rement difficile pour lui.

    Ce passager, Jake Moffatt, a consult\u00e9 l’assistant virtuel d’Air Canada au sujet des tarifs de deuil pratiqu\u00e9s par la compagnie, \u00e0 la suite du d\u00e9c\u00e8s de sa grand-m\u00e8re en novembre 2023. Le chatbot lui a dit qu’il pouvait acheter un billet \u00e0 prix normal de Vancouver \u00e0 Toronto et demander une r\u00e9duction pour d\u00e9c\u00e8s dans les 90 jours suivant l’achat. Suivant ce conseil, Jake Moffatt a achet\u00e9 un billet aller simple de 794,98 dollars canadiens pour Toronto et un vol retour de 845,38 dollars canadiens pour Vancouver.

    Mais lorsque Jake Moffatt a pr\u00e9sent\u00e9 sa demande de remboursement, la compagnie a\u00e9rienne l’a refus\u00e9e, arguant que les tarifs de deuil ne peuvent \u00eatre r\u00e9clam\u00e9s apr\u00e8s l’achat des billets.

    Sur la base des captures d’\u00e9cran qu’il avait pris la pr\u00e9caution d’effectuer, Jake Moffatt a port\u00e9 plainte contre Air Canada, affirmant que la compagnie a\u00e9rienne avait fait preuve de n\u00e9gligence et qu’elle avait fourni de fausses informations par l’interm\u00e9diaire de son assistant virtuel. De son c\u00f4t\u00e9, Air Canada a tent\u00e9 de faire valoir qu’elle ne pouvait \u00eatre tenue responsable des informations fournies par son chatbot.

    Un argument rejet\u00e9 par la justice canadienne, qui a estim\u00e9 que la compagnie a\u00e9rienne n’avait pas pris \u00ab des pr\u00e9cautions raisonnables pour s’assurer que son chatbot \u00e9tait exact \u00bb. Elle a donc ordonn\u00e9 \u00e0 la compagnie a\u00e9rienne de verser \u00e0 Jake Moffatt 812,02 dollars canadiens, dont 650,88 au titre des dommages et int\u00e9r\u00eats.

    5) Sports Illustrated aurait publi\u00e9 des articles r\u00e9dig\u00e9s par des IA<\/strong>

    En novembre 2023, sur la base de sources anonymes, le magazine en ligne Futurism a affirm\u00e9 que Sports Illustrated publiait des articles r\u00e9dig\u00e9s par de faux auteurs g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l’IA. Le magazine en ligne a d\u00e9couvert que les photos des auteurs en question figuraient sur un site qui vend des portraits g\u00e9n\u00e9r\u00e9s par l’IA. Futurism a alors contact\u00e9 le groupe Arena, \u00e9diteur de Sports Illustrated, qui a d\u00e9clar\u00e9 dans un communiqu\u00e9 que les articles en question \u00e9taient des contenus sous licence d’un tiers, AdVon Commerce.

    \u00ab Nous surveillons continuellement nos partenaires et nous \u00e9tions en train de proc\u00e9der \u00e0 un examen lorsque ces all\u00e9gations ont \u00e9t\u00e9 soulev\u00e9es \u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 le groupe Arena dans le communiqu\u00e9 fourni \u00e0 Futurism. \u00ab AdVon nous a assur\u00e9 que tous les articles en question avaient \u00e9t\u00e9 \u00e9crits et \u00e9dit\u00e9s par des humains. \u00bb

    La d\u00e9claration indique \u00e9galement que les r\u00e9dacteurs d’AdVon ont utilis\u00e9 des noms de plume ou des pseudonymes dans certains articles, en pr\u00e9cisant que le groupe Arena n’approuve pas ces actions. L’\u00e9diteur de presse a ensuite retir\u00e9 les articles en question du site web de Sports Illustrated.

    En r\u00e9ponse \u00e0 l’article de Futurism, le syndicat de Sports Illustrated a publi\u00e9 une d\u00e9claration dans laquelle il se dit horrifi\u00e9 par ces all\u00e9gations et exige des r\u00e9ponses et de la transparence de la part de la direction d’Arena Group. \u00ab Si elles sont vraies, ces pratiques violent tout ce en quoi nous croyons en mati\u00e8re de journalisme \u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 le syndicat dans son communiqu\u00e9. \u00ab Nous d\u00e9plorons d’\u00eatre associ\u00e9s \u00e0 quelque chose d’aussi irrespectueux pour nos lecteurs. \u00bb

    6) L’IA de recrutement de iTutor rejette les candidats en raison de leur \u00e2ge<\/strong>

    En ao\u00fbt 2023, la soci\u00e9t\u00e9 de tutorat iTutor Group a accept\u00e9 de payer 365 000 dollars pour r\u00e9gler un proc\u00e8s intent\u00e9 par la Commission am\u00e9ricaine pour l’\u00e9galit\u00e9 des chances en mati\u00e8re d’emploi (EEOC). L’agence f\u00e9d\u00e9rale a d\u00e9clar\u00e9 que l’entreprise, qui fournit des services de tutorat \u00e0 distance \u00e0 des \u00e9tudiants en Chine, utilisait un logiciel de recrutement aliment\u00e9 par l’IA qui rejetait automatiquement les candidates \u00e2g\u00e9es de 55 ans et plus, et les candidats \u00e2g\u00e9s de 60 ans et plus.

    Selon l’EEOC, plus de 200 candidats qualifi\u00e9s ont \u00e9t\u00e9 ainsi automatiquement rejet\u00e9s par le logiciel. \u00ab La discrimination fond\u00e9e sur l’\u00e2ge est injuste et ill\u00e9gale \u00bb, a d\u00e9clar\u00e9 Charlotte Burrows, pr\u00e9sidente de l’EEOC, dans un communiqu\u00e9. \u00ab M\u00eame lorsque la technologie automatise la discrimination, l’employeur reste responsable. \u00bb

    Le groupe iTutor a ni\u00e9 tout acte r\u00e9pr\u00e9hensible, mais a d\u00e9cid\u00e9 de r\u00e9gler le litige. Dans le cadre de cette proc\u00e9dure, il a accept\u00e9 d’adopter de nouvelles politiques antidiscriminatoires.

    7) Quand ChatGPT ne conna\u00eet pas les pr\u00e9c\u00e9dents judiciaires, il les invente<\/strong>

    Les progr\u00e8s r\u00e9alis\u00e9s en 2023 par les grands mod\u00e8les de langage (LLM) ont suscit\u00e9 un int\u00e9r\u00eat g\u00e9n\u00e9ralis\u00e9 pour le potentiel de l’IA g\u00e9n\u00e9rative dans presque tous les secteurs d’activit\u00e9. Le ChatGPT d’OpenAI a \u00e9t\u00e9 au centre de ce regain d’int\u00e9r\u00eat, mais la technologie a encore un long chemin \u00e0 parcourir avant de pouvoir prendre en charge de mani\u00e8re fiable la plupart des processus, comme l’a appris \u00e0 ses d\u00e9pens l’avocat Steven Schwartz. Ce dernier, avocat chez Levidow, Levidow & Oberman \u00e0 New York, a utilis\u00e9 le chatbot d’OpenAI pour trouver des cas ant\u00e9rieurs \u00e0 l’appui d’un proc\u00e8s intent\u00e9 par Roberto Mata, employ\u00e9 de la compagnie a\u00e9rienne colombienne Avianca, contre son ex-employeur pour des blessures subies en 2019. Mais au moins six des affaires pr\u00e9sent\u00e9es par Steven Schwartz dans ce dossier n’existaient pas. Une supercherie d\u00e9masqu\u00e9e par le juge de district am\u00e9ricain Kevin Castel.

    Dans un document d\u00e9pos\u00e9 en mai de l’ann\u00e9e derni\u00e8re, ce dernier a not\u00e9 que les cas soumis par Steven Schwartz comprenaient de faux noms et de faux num\u00e9ros de dossier, ainsi que de fausses citations. L’associ\u00e9 de Schwartz, Peter LoDuca, \u00e9tait l’avocat attitr\u00e9 de Mata et a sign\u00e9 le dossier, s’exposant lui aussi par la m\u00eame occasion.

    Dans une d\u00e9claration sous serment, Steven Schwartz a d\u00e9clar\u00e9 au tribunal que c’\u00e9tait la premi\u00e8re fois qu’il utilisait ChatGPT comme source de recherche juridique et qu’il n’\u00e9tait \u00ab pas conscient de la possibilit\u00e9 que son contenu puisse \u00eatre faux \u00bb. Il a admis qu’il n’avait pas confirm\u00e9 les sources fournies par le chatbot, et a regrett\u00e9 d’avoir utilis\u00e9 l’IA pour compl\u00e9ter ses recherches juridiques, ajoutant qu’il ne le ferait plus \u00e0 l’avenir sans en v\u00e9rifier l’authenticit\u00e9.

    En juin 2023, le juge Castel a impos\u00e9 une amende de 5 000 dollars \u00e0 Schwartz et LoDuca et, dans une autre d\u00e9cision rendue en juin, le juge Castel a rejet\u00e9 les poursuites engag\u00e9es par Mata contre Avianca.

    8) Les algorithmes identifient tout sauf le Covid-19<\/strong>

    Depuis le d\u00e9but de la pand\u00e9mie de Covid-19 en 2020, de nombreuses organisations ont cherch\u00e9 \u00e0 appliquer des algorithmes d’intelligence artificielle pour aider les h\u00f4pitaux \u00e0 diagnostiquer ou \u00e0 trier les patients plus rapidement. Mais selon l’Institut Turing, un centre national pour la Data Science et l’IA au Royaume-Uni, les outils pr\u00e9dictifs n’ont fait que peu ou pas de diff\u00e9rence en la mati\u00e8re

    La MIT Technology Review a fait \u00e9tat d’un certain nombre d’\u00e9checs, dont la plupart d\u00e9coulent d’erreurs dans la mani\u00e8re dont les outils ont \u00e9t\u00e9 form\u00e9s ou test\u00e9s. L’utilisation de donn\u00e9es mal \u00e9tiquet\u00e9es, ou de donn\u00e9es provenant de sources inconnues, est une cause d’\u00e9chec courante.

    Derek Driggs, chercheur en Machine Learning \u00e0 l’universit\u00e9 de Cambridge, et ses coll\u00e8gues ont publi\u00e9 un article dans Nature Machine Intelligence qui explore l’utilisation de mod\u00e8les de Deep Learning pour diagnostiquer le virus. L’article a d\u00e9termin\u00e9 que la technique n’\u00e9tait pas adapt\u00e9e \u00e0 une utilisation clinique. Par exemple, le groupe de Derek Driggs a constat\u00e9 que son propre mod\u00e8le \u00e9tait d\u00e9fectueux parce qu’il avait \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9 sur un ensemble de donn\u00e9es comprenant des scanners de patients allong\u00e9s et de patients debout. Les patients allong\u00e9s \u00e9tant beaucoup plus susceptibles d’\u00eatre gravement malades, l’algorithme a appris \u00e0 identifier le risque de Covid en fonction de la position de la personne sur le scanner.

    9) Zillow perd des millions et licencie en raison d’un d\u00e9sastre algorithmique<\/strong>

    En novembre 2021, le sp\u00e9cialiste de l’immobilier en ligne Zillow a annonc\u00e9 \u00e0 ses actionnaires qu’il mettrait fin \u00e0 ses activit\u00e9s li\u00e9es \u00e0 son service Zillow Offers et qu’il r\u00e9duirait de 25 % ses effectifs, soit environ 2 000 personnes, au cours des prochains trimestres. Des difficult\u00e9s de dues au taux d’erreur de l’algorithme de Machine Learning utilis\u00e9 pour pr\u00e9dire les prix des maisons.

    Zillow Offers \u00e9tait un programme par lequel la soci\u00e9t\u00e9 proposait des offres d’achat au comptant sur des biens immobiliers, sur la base d’une \u00ab estimation \u00bb de la valeur de ceux-ci obtenue via un algorithme. L’id\u00e9e ? R\u00e9nover ces propri\u00e9t\u00e9s et de les revendre rapidement, avec une plus-value. Mais un porte-parole de Zillow a d\u00e9clar\u00e9 \u00e0 CNN que l’algorithme avait un taux d’erreur m\u00e9dian de 1,9%, qui pouvait atteindre 6,9 % pour les maisons hors march\u00e9.

    CNN a rapport\u00e9 que Zillow avait achet\u00e9 27 000 maisons par le biais de Zillow Offers depuis son lancement en avril 2018, mais n’en avait revendu que 17 000 \u00e0 la fin du mois de septembre 2021. Certes, la pand\u00e9mie de Covid-19 et une p\u00e9nurie de main-d’oeuvre dans la r\u00e9novation r\u00e9sidentielle ont aussi contribu\u00e9 aux probl\u00e8mes de pr\u00e9cision de l’algorithme.

    Zillow a n\u00e9anmoins estim\u00e9 que l’algorithme l’avait conduit \u00e0 acheter des maisons \u00e0 des prix plus \u00e9lev\u00e9s que ses estimations actuelles des prix de vente futurs, ce qui a entra\u00een\u00e9 une d\u00e9pr\u00e9ciation des stocks de 304 M$ au troisi\u00e8me trimestre 2021. Lors d’une conf\u00e9rence t\u00e9l\u00e9phonique avec les investisseurs qui a suivi ces annonces, le cofondateur et Pdg de Zillow, Rich Barton, a d\u00e9clar\u00e9 qu’il serait peut-\u00eatre possible d’am\u00e9liorer l’algorithme, mais qu’en fin de compte, c’\u00e9tait trop risqu\u00e9.

    10) Un algorithme de soins oublie les patients noirs<\/strong>

    En 2019, une \u00e9tude publi\u00e9e par Science a r\u00e9v\u00e9l\u00e9 qu’un algorithme de pr\u00e9diction des soins de sant\u00e9, utilis\u00e9 par les h\u00f4pitaux et les compagnies d’assurance \u00e0 travers les \u00c9tats-Unis pour identifier les patients n\u00e9cessitant des programmes de gestion des soins \u00e0 haut risque, \u00e9tait beaucoup moins susceptible de signaler les patients noirs.

    Les programmes de gestion des soins \u00e0 haut risque permettent aux patients atteints de maladies chroniques de b\u00e9n\u00e9ficier d’un personnel infirmier qualifi\u00e9 et d’un suivi des soins primaires afin de pr\u00e9venir les complications graves. Or, l’algorithme \u00e9tait beaucoup plus susceptible de recommander ces programmes aux patients blancs qu’aux patients noirs.
    L’\u00e9tude a montr\u00e9 que l’algorithme utilisait les d\u00e9penses de sant\u00e9 comme indicateur pour d\u00e9terminer les besoins d’un individu. Or, selon le Scientific American, les d\u00e9penses de sant\u00e9 des patients noirs les plus malades \u00e9taient comparables \u00e0 celles des personnes blanches en meilleure sant\u00e9, ce qui signifie qu’ils recevaient des scores de risque inf\u00e9rieurs, m\u00eame si leurs besoins \u00e9taient plus importants.

    Les chercheurs de l’\u00e9tude sugg\u00e8rent que plusieurs facteurs peuvent avoir contribu\u00e9 \u00e0 cette situation. Tout d’abord, les personnes de couleur sont plus susceptibles d’avoir des revenus plus faibles, ce qui, m\u00eame lorsqu’elles sont assur\u00e9es, peut les pousser \u00e0 moins recourir \u00e0 des soins. Les pr\u00e9jug\u00e9s implicites peuvent \u00e9galement amener les personnes de couleur \u00e0 recevoir des soins de moindre qualit\u00e9. Bien que l’\u00e9tude n’ait pas nomm\u00e9 l’algorithme, les chercheurs ont d\u00e9clar\u00e9 au Scientific American qu’ils travaillaient avec son concepteur pour rem\u00e9dier \u00e0 cette situation.

    11) Le chatbot de Microsoft se met \u00e0 cracher des tweets racistes<\/strong>

    En mars 2016, Microsoft a appris que l’utilisation des interactions Twitter comme donn\u00e9es d’entra\u00eenement pour les algorithmes de Machine Learning peut aboutir \u00e0 des r\u00e9sultats consternants.

    Microsoft avait alors lanc\u00e9 Tay, un chatbot d’IA, sur la plateforme de m\u00e9dias sociaux, et l’entreprise l’a d\u00e9crit comme une exp\u00e9rience de \u00ab compr\u00e9hension conversationnelle \u00bb. L’id\u00e9e \u00e9tait que le chatbot prenne l’apparence d’une adolescente et interagisse avec des personnes via Twitter en utilisant une combinaison d’apprentissage machine et de traitement du langage naturel. Microsoft l’a dot\u00e9 de donn\u00e9es publiques anonymis\u00e9es et d’\u00e9l\u00e9ments pr\u00e9-\u00e9crits par des humoristes, puis l’a laiss\u00e9 libre d’apprendre et d’\u00e9voluer \u00e0 partir de ses interactions sur le r\u00e9seau social.

    En l’espace de 16 heures, le chatbot a publi\u00e9 plus de 95 000 tweets, qui sont rapidement devenus ouvertement racistes, misogynes et antis\u00e9mites. Microsoft a rapidement suspendu le service pour proc\u00e9der \u00e0 des ajustements et l’a finalement d\u00e9branch\u00e9. \u00ab Nous sommes profond\u00e9ment d\u00e9sol\u00e9s pour les tweets involontairement offensants et blessants de Tay, qui ne repr\u00e9sentent pas qui nous sommes, ce que nous d\u00e9fendons, ni la mani\u00e8re dont nous avons con\u00e7u Tay \u00bb, a \u00e9crit Peter Lee, vice-pr\u00e9sident de Microsoft Research & Incubations (puis vice-pr\u00e9sident de Microsoft Healthcare), dans un message publi\u00e9 sur le blog officiel de Microsoft \u00e0 la suite de l’incident.

    Peter Lee a fait remarquer que le pr\u00e9d\u00e9cesseur de Tay, Xiaoice, lanc\u00e9 par Microsoft en Chine en 2014, avait r\u00e9ussi \u00e0 mener des conversations avec plus de 40 millions de personnes au cours des deux ann\u00e9es pr\u00e9c\u00e9dant la sortie de Tay. Ce que Microsoft n’a pas pris en compte, c’est qu’un groupe d’utilisateurs de Twitter commencerait imm\u00e9diatement \u00e0 tweeter des commentaires racistes et misogynes \u00e0 Tay. Le robot a rapidement pris connaissance de ces propos et les a int\u00e9gr\u00e9s dans ses propres tweets.

    12) L’IA de recrutement d’Amazon ne recommande que les hommes<\/strong>

    Comme beaucoup de grandes entreprises, Amazon est \u00e0 la recherche d’outils pouvant aider sa fonction RH \u00e0 s\u00e9lectionner les meilleurs candidats. En 2014, Amazon a commenc\u00e9 \u00e0 travailler sur un logiciel de recrutement aliment\u00e9 par l’IA. Seul probl\u00e8me : le syst\u00e8me pr\u00e9f\u00e9rait largement les candidats masculins. En 2018, Reuters a annonc\u00e9 qu’Amazon avait abandonn\u00e9 le projet.

    Les mod\u00e8les de Machine Learning au coeur du syst\u00e8me ont \u00e9t\u00e9 form\u00e9s sur 10 ans de CV soumis \u00e0 Amazon – la plupart d’entre eux provenant d’hommes. \u00c0 partir de ces donn\u00e9es d’entra\u00eenement, le syst\u00e8me a commenc\u00e9 \u00e0 p\u00e9naliser les phrases des CV contenant le mot \u00ab f\u00e9minin \u00bb et a m\u00eame d\u00e9class\u00e9 des candidates issues d’universit\u00e9s exclusivement f\u00e9minines.
    \u00c0 l’\u00e9poque, Amazon a d\u00e9clar\u00e9 que l’outil n’avait jamais \u00e9t\u00e9 utilis\u00e9 par ses recruteurs pour \u00e9valuer les candidats. L’entreprise a ensuite tent\u00e9 de modifier le syst\u00e8me pour le rendre neutre, mais elle a finalement d\u00e9cid\u00e9 qu’elle ne pouvait pas garantir qu’il n’apprendrait pas une autre fa\u00e7on discriminatoire de trier les candidats et a mis fin au projet.<\/p>\n\n\n\n

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    Article r\u00e9dig\u00e9 par<\/p>\n\n\n\n

    Thor Olavsruf, IDG NS (adapt\u00e9 par Reynald Fl\u00e9chaux)<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Les 12 erreurs c\u00e9l\u00e8bres de l’IA R\u00e9sum\u00e9 de l’article : Les erreurs des projets d\u2019IA peuvent avoir des cons\u00e9quences graves, souvent dues \u00e0 la qualit\u00e9 ou \u00e0 la compl\u00e9tude des donn\u00e9es d\u2019entra\u00eenement. Voici un r\u00e9sum\u00e9 des 12 b\u00e9vues c\u00e9l\u00e8bres provoqu\u00e9es par la technologie : Ces exemples montrent que les erreurs d\u2019IA peuvent affecter la r\u00e9putation,…<\/p>\n","protected":false},"author":1,"featured_media":844,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_kadence_starter_templates_imported_post":false,"_kad_post_transparent":"","_kad_post_title":"hide","_kad_post_layout":"","_kad_post_sidebar_id":"","_kad_post_content_style":"","_kad_post_vertical_padding":"","_kad_post_feature":"","_kad_post_feature_position":"","_kad_post_header":false,"_kad_post_footer":false,"_kad_post_classname":"","footnotes":"","jetpack_publicize_message":"","jetpack_publicize_feature_enabled":true,"jetpack_social_post_already_shared":false,"jetpack_social_options":{"image_generator_settings":{"template":"highway","enabled":true,"token":"eyJpbWciOiJodHRwczpcL1wvYXlyaWx5cy5jb21cL3dwLWNvbnRlbnRcL3VwbG9hZHNcLzIwMjRcLzA5XC9QQy1MZW50LWNhdWNhc2lhbi1tYW4tZ2xhc3Nlcy11c2luZy1sYXB0b3AtY29tcHV0ZXJfNDg4MjIwLTQwMDk0LmpwZyIsInR4dCI6IkxlcyAxMiBlcnJldXJzIGNcdTAwZTlsXHUwMGU4YnJlcyBkZSBsJnJzcXVvO0lBIiwidGVtcGxhdGUiOiJoaWdod2F5IiwiYmxvZ19pZCI6MjM1MzM1MDIzfQ.vIEOtrZEdY76QNhfRTgdYVgcIT6Z3VUyqQ-teArOiBgMQ"},"version":2}},"categories":[20,50],"tags":[],"class_list":["post-1130","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-accueil","category-outils"],"yoast_head":"\r\nIA fait des erreurs : Les 12 b\u00e9vues c\u00e9l\u00e8bres de l'IA Prestataire informatique Viroflay en r\u00e9gion parisienne depuis 2003 pour les PME\/PMI Accueil -<\/title>\r\n<meta name=\"description\" content=\"D\u00e9couvrez les 12 erreurs c\u00e9l\u00e8bres de l'IA. 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