{"id":44694,"date":"2023-05-21T19:19:46","date_gmt":"2023-05-21T19:19:46","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/senegal\/politique\/la-traque-sans-fin-des-biais-algorithmiques"},"modified":"2023-05-21T20:27:20","modified_gmt":"2023-05-21T20:27:20","slug":"la-traque-sans-fin-des-biais-algorithmiques","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/senegal\/toutes-les-actualites\/la-traque-sans-fin-des-biais-algorithmiques","title":{"rendered":"La traque sans fin des biais algorithmiques"},"content":{"rendered":"

Africa-Press – Senegal. <\/strong><\/span>Prakhar Ganesh est e\u0301tudiant a\u0300 l\u2019Universite\u0301 nationale de Singapour, spe\u0301cialiste de questions d\u2019e\u0301quite\u0301 et de confidentialite\u0301 dans les technologies d\u2019apprentissage automatique. A\u0300 l\u2019automne 2022, il a mobilise\u0301 cette expertise pour remporter un concours un peu particulier. Organise\u0301e par un groupe de be\u0301ne\u0301voles appele\u0301 Bias Buccaneers, la compe\u0301tition consistait a\u0300 de\u0301velopper un algorithme capable d\u2019indiquer correctement la couleur de peau de 15.000 visages ge\u0301ne\u0301re\u0301s artificiellement, d\u2019e\u0301valuer leur tranche d\u2019a\u0302ge et leur genre. Mais les mode\u0300les n\u2019e\u0301taient pas juge\u0301s sur le seul taux de bonnes re\u0301ponses. Ils devaient aussi afficher des performances e\u0301quivalentes sur des visages a\u0300 peau sombre ou claire, masculins ou fe\u0301minins, jeunes ou vieux. Et face a\u0300 une image sans visage, si le mode\u0300le indiquait une couleur de peau, celle-ci devait s\u2019ave\u0301rer ale\u0301atoire, aucune ne devait pre\u0301dominer dans les pre\u0301dictions.<\/p>\n

\u201cCes crite\u0300res ont e\u0301te\u0301 choisis en raison du fait que certaines cate\u0301gories de personnes pa\u0302tissent du manque d\u2019efficacite\u0301 de mode\u0300les d\u2019apprentissage automatique de ce genre\u201d, explique Prakhar Ganesh. C\u2019e\u0301tait tout l\u2019objet du concours. Qualifie\u0301 de \u201cbias bounty\u201d, sur le mode\u0300le des programmes de re\u0301compenses \u201cbug bounty \u201d (prime au bug) de\u0301die\u0301s a\u0300 la recherche de failles de se\u0301curite\u0301 informatique, il poussait les de\u0301veloppeurs a\u0300 se pre\u0301occuper des possibles biais de leurs outils.<\/p>\n

Cette question des biais et du manque d\u2019e\u0301quite\u0301 est re\u0301currente en intelligence artificielle (IA). \u201cCe travers concerne particulie\u0300rement les IA de type statistique, les re\u0301seaux de neurones, car elles n\u2019extrapolent jamais, elles interpolent entre leurs donne\u0301es, note Jean-Louis Dessalles, mai\u0302tre de confe\u0301rences a\u0300 Te\u0301le\u0301com Paris, membre du Laboratoire de traitement et communication de l\u2019information. S\u2019il existe un biais sexiste dans les donne\u0301es d\u2019apprentissage, elles vont le reproduire. \u201d<\/p>\n

Les travaux de la chercheuse Joy Buolamwini au Massachusetts Institute of Technology (Cambridge, E\u0301tats-Unis) ont beaucoup contribue\u0301 a\u0300 montrer combien les algorithmes de reconnaissance faciale fonctionnaient beaucoup moins bien sur des femmes noires que sur des hommes blancs. Des tests ont re\u0301ve\u0301le\u0301 une discrimination envers les Noirs dans le logiciel Compas, qui e\u0301value le risque de re\u0301cidive d\u2019un de\u0301tenu pour le libe\u0301rer ou non sur parole, ou dans un algorithme utilise\u0301 par les services de la protection de l\u2019enfance d\u2019un comte\u0301 de Pennsylvanie. \u201cIl est important de ne pas oublier d\u2019autres domaines d\u2019application, plus discrets, ou\u0300 les algorithmes sont de\u0301ja\u0300 pre\u0301sents : banques, assurances, allocations, emploi… \u201c, avertit Philippe Besse, professeur e\u0301me\u0301rite au de\u0301partement de mathe\u0301matique et mode\u0301lisation de l\u2019Institut national des sciences applique\u0301es (Insa) de Toulouse. De\u0301but 2017, Amazon a abandonne\u0301 un projet d\u2019algorithme de recrutement car celui-ci ne cessait de privile\u0301gier les hommes aux postes techniques.<\/p>\n

En cause, la base de donne\u0301es sur laquelle est ba\u0302ti l\u2019algorithme<\/b><\/p>\n

D\u2019ou\u0300 des initiatives comme le bias bounty de l\u2019automne 2022. L\u2019universite\u0301 californienne Stanford a e\u0301galement lance\u0301 une compe\u0301tition sur ce the\u0300me. Les candidats doivent proposer des outils permettant d\u2019auditer un syste\u0300me d\u2019IA pour dire si elle est ge\u0301ne\u0301ratrice de discriminations. Le proble\u0300me peut re\u0301sider dans l\u2019algorithme me\u0302me, mais le plus souvent, il faut chercher du co\u0302te\u0301 des bases de donne\u0301es ayant servi a\u0300 l\u2019entrai\u0302ner.<\/p>\n

\u201cPour ba\u0302tir des IA traitant du langage, on utilise des textes e\u0301crits par des humains, issus d\u2019une certaine culture, avec un certain point de vue, explique Jean-Paul Delahaye, du Centre de recherche en informatique, signal et automatique de Lille. En matie\u0300re d\u2019image, le biais sera lie\u0301 aux choix des images avec lesquelles on organise l\u2019apprentissage, pas force\u0301ment a\u0300 l\u2019image elle-me\u0302me. \u201d Certains outils de reconnaissance faciale e\u0301tudie\u0301s par Joy Buolamwini e\u0301taient entrai\u0302ne\u0301s sur une base comptant 77,5 % de visages masculins, blancs a\u0300 83,5 %.<\/p>\n

La solution ? Ajouter ou retirer des donne\u0301es, selon les cas de figure. En 2017, le constructeur automobile Volvo est ainsi alle\u0301 filmer en Australie des kangourous car les syste\u0300mes de de\u0301tection visuelle de ses voitures autonomes n\u2019avaient pas e\u0301te\u0301 entrai\u0302ne\u0301s sur cet animal. \u201cUne autre technique consiste a\u0300 alte\u0301rer le signal d\u2019erreur qui sert a\u0300 l\u2019apprentissage (indication rec\u0327ue par l\u2019algorithme qu\u2019il se trompe dans sa pre\u0301diction, ndlr) en l\u2019augmentant lorsqu\u2019il le\u0300se a\u0300 tort une cate\u0301gorie, ajoute Jean-Louis Dessalles. Cela change les de\u0301cisions apprises, mais cela implique de repe\u0301rer le biais pendant l\u2019apprentissage. \u201d<\/p>\n

Dans certaines situations, on e\u0301limine des donne\u0301es les crite\u0300res conduisant a\u0300 des discriminations, comme le genre des candidats a\u0300 l\u2019embauche sur des CV ou dans des dossiers de demande de financement. \u201cMais ces algorithmes sont d\u2019excellents pre\u0301dicteurs, pre\u0301vient Jean-Louis Dessalles. Si on supprime des attributs pertinents, leur strate\u0301gie sera de les remplacer par d\u2019autres qui sont corre\u0301le\u0301s. \u201d Ayant par exemple appris sur une base de donne\u0301es que les hommes sont plus amateurs de football que les femmes, un algorithme de\u0301ja\u0300 biaise\u0301 en faveur des hommes favorisera les amateurs de ballon rond quand l\u2019information apparai\u0302tra. Le proble\u0300me e\u0301tant qu\u2019il est impossible de savoir a\u0300 l\u2019avance a\u0300 quelles corre\u0301lations de substitution il va proce\u0301der. Et a\u0300 trop supprimer d\u2019attributs conduisant a\u0300 des biais, on finit par de\u0301grader la qualite\u0301 globale de la de\u0301cision de l\u2019algorithme.<\/p>\n

Quoi qu\u2019il en soit, corriger un biais affectant un groupe provoque une pre\u0301cision moindre en moyenne. Si on parvient a\u0300 e\u0301liminer une discrimination touchant tel groupe de personnes dans un algorithme de recrutement, une autre cate\u0301gorie de profils, qui n\u2019a rien a\u0300 voir, va soudain e\u0302tre injustement juge\u0301e inapte pour le poste, alors que l\u2019algorithme prenait la de\u0301cision inverse avant sa correction. \u201cIl y a un conflit entre l\u2019e\u0301quite\u0301 entre groupes et l\u2019e\u0301quite\u0301 moyenne pour les individus \u201c, re\u0301sume Jean-Louis Dessalles.<\/p>\n

Les donne\u0301es comportent toujours des biais<\/b><\/p>\n

Une de\u0301marche plus radicale consiste alors a\u0300 refaire comple\u0300tement l\u2019apprentissage de l\u2019algorithme, a\u0300 partir d\u2019autres donne\u0301es. Trois chercheuses des universite\u0301s Carnegie Mellon et A&M du Texas (E\u0301tats-Unis) ont fait le test avec un outil de police pre\u0301dictive. Ces algorithmes, dont PredPol est le plus connu, identifient les zones ou\u0300 envoyer en priorite\u0301 des patrouilles de police (hot spots), en fonction d\u2019un historique de donne\u0301es sur les interventions policie\u0300res, les arrestations ou des crimes et de\u0301lits. Or, il a e\u0301te\u0301 vite constate\u0301, notamment aux E\u0301tats-Unis, qu\u2019ils surciblaient a\u0300 tort les quartiers de\u0301favorise\u0301s et peuple\u0301s de minorite\u0301s.<\/p>\n

Les chercheuses ont travaille\u0301 sur la ville de Bogata (Texas). Elles ont ba\u0302ti un outil de pre\u0301diction de type PredPol entrai\u0302ne\u0301 sur les re\u0301sultats d\u2019un sondage bisannuel de la chambre de commerce. Il recense les crimes et de\u0301lits signale\u0301s par des victimes et le fait qu\u2019elles ont de\u0301pose\u0301 plainte ou non. L\u2019e\u0301tude montre que les victimes, qu\u2019elles soient blanches ou noires, ont tendance a\u0300 plus signaler un crime commis par un Noir ; et que les personnes aise\u0301es ne signalent pas les me\u0302mes me\u0301faits que les plus de\u0301favorise\u0301s, car elles n\u2019ont pas la me\u0302me perception de leur gravite\u0301. Dans d\u2019autres cas, la me\u0301fiance envers les forces de police dissuade les gens de porter plainte. Avec pour re\u0301sultat de sure\u0301valuer les hot spots dans certains quartiers et de les sous-estimer dans d\u2019autres.<\/p>\n

Changer de donne\u0301es d\u2019apprentissage s\u2019est donc traduit malgre\u0301 tout par des biais. Toutes ces limites n\u2019invalident pas les efforts de\u0301ploye\u0301s pour endiguer le proble\u0300me, et la prise de conscience est re\u0301elle. Des outils sont me\u0302me de\u0301veloppe\u0301s pour de\u0301busquer automatiquement les biais. Mais ceux-ci restent ne\u0301anmoins ine\u0301vitables. La vraie question porte sur leur acceptabilite\u0301. Des villes ame\u0301ricaines ont cesse\u0301 par exemple de recourir a\u0300 PredPol. Ce n\u2019est pas la me\u0302me chose de \u201csubir\u201d des recommandations biaise\u0301es de films sur Netflix ou un refus de remise de peine base\u0301 sur la couleur de peau.<\/p>\n

Des ge\u0301ne\u0301rateurs de ste\u0301re\u0301otypes<\/b><\/p>\n

Le Diffusion Bias Explorer est une interface mise en ligne par The Hugging Face, socie\u0301te\u0301 ame\u0301ricaine spe\u0301cialise\u0301e en apprentissage automatique. Associe\u0301e a\u0300 un chercheur de l\u2019Universite\u0301 de Leipzig (Allemagne), l\u2019e\u0301quipe a utilise\u0301 trois outils de ge\u0301ne\u0301ration d\u2019images a\u0300 partir de textes : Dall-E 2 et deux versions de Stable Diffusion. Ils ont produit 96.540 visuels re\u0301partis en deux corpus : l\u2019un combine 150 professions et 20 adjectifs, l\u2019autre associe trois genres (homme, femme, non-binaire) et une communaute\u0301 (afro-ame\u0301ricaine, latino-ame\u0301ricaine, ame\u0301rindienne, blanche…). Explorer les re\u0301sultats est un voyage dans les ste\u0301re\u0301otypes : les Ame\u0301rindiens portent force\u0301ment des coiffes a\u0300 plumes, les conducteurs de bus sont noirs, les adjectifs \u201cbienveillant\u201d ou \u201ce\u0301motif\u201d privile\u0301gient les images de femmes, mais pas quand ils sont associe\u0301s a\u0300 \u201cexpert en informatique\u201d ou \u201cP-DG\u201d.<\/p>\n

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