{"id":60359,"date":"2024-03-09T18:15:37","date_gmt":"2024-03-09T18:15:37","guid":{"rendered":"https:\/\/www.africa-press.net\/tchad\/politique\/intelligence-artificielle-des-chercheurs-alertent-sur-les-dangers-du-role-persuasif-de-lia"},"modified":"2024-03-09T19:55:30","modified_gmt":"2024-03-09T19:55:30","slug":"intelligence-artificielle-des-chercheurs-alertent-sur-les-dangers-du-role-persuasif-de-lia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.africa-press.net\/tchad\/toutes-les-actualites\/intelligence-artificielle-des-chercheurs-alertent-sur-les-dangers-du-role-persuasif-de-lia","title":{"rendered":"Intelligence artificielle : des chercheurs alertent sur les dangers du r\u00f4le persuasif de l\u2019IA"},"content":{"rendered":"

Africa-Press – Tchad. <\/strong><\/span>Melu est un agent conversationnel pour des gens souffrant de proble\u0300mes de sante\u0301 mentale. Deux groupes d’utilisateurs ont e\u0301te\u0301 invite\u0301s a\u0300 le tester avant d’e\u0301ventuellement le recommander a\u0300 un ami. Dans le premier, 88 % l’ont trouve\u0301 tre\u0300s bienveillant. Mais dans l’autre, cette part tombe a\u0300 44 %, et un quart le juge manipulateur. Le chatbot e\u0301tait pourtant strictement le me\u0302me (en l’occurrence GPT3). L’explication se situe en amont du test: a\u0300 certaines personnes, les expe\u0301rimentateurs ont dit que l’outil allait se montrer plein d’empathie et chercher a\u0300 les aider ; les autres avaient e\u0301te\u0301 pre\u0301venues qu’il e\u0301tait conc\u0327u pour vanter un service payant.<\/p>\n

C’est le sce\u0301nario d’une e\u0301tude de chercheurs du Massachusetts Institute of Technology (MIT, E\u0301tats-Unis). Parue en octobre 2023, elle re\u0301ve\u0300le qu’une intelligence artificielle (IA) peut e\u0302tre biaise\u0301e par la perception qu’en a son utilisateur, inde\u0301pendamment de l’efficacite\u0301 re\u0301elle de l’outil. En 2021, de\u0301ja\u0300, trois chercheurs en gestion des syste\u0300mes d’information de l’Universite\u0301 de Ge\u0301orgie (E\u0301tats-Unis), montraient a\u0300 quel point des personnes e\u0301taient pre\u0302tes a\u0300 re\u0301futer leurs propres intuitions si une IA proposait une autre re\u0301ponse.<\/p>\n

Une confiance, sinon aveugle, du moins excessive envers des technologies<\/b><\/p>\n

Apre\u0300s avoir demande\u0301 a\u0300 des participants d’e\u0301valuer le nombre de personnes sur des photos de groupe, les chercheurs leur ont soumis deux estimations: celle d’un algorithme et une moyenne d’estimations donne\u0301es par 5000 autres personnes. L’une comme l’autre e\u0301tant des fictions pour les besoins de l’e\u0301tude, mais les participants l’ignoraient. Ces derniers pouvaient alors maintenir leur intuition initiale ou s’en remettre a\u0300 l’une des deux suggestions.<\/p>\n

Dans toutes les variantes de l’expe\u0301rience, les participants ont eu une nette tendance a\u0300 privile\u0301gier les re\u0301ponses du soi-disant algorithme, au de\u0301triment de leur propre jugement comme de celui d’autres personnes. Et ce, me\u0302me si le chiffre sugge\u0301re\u0301 e\u0301tait outrageusement faux, l’algorithme sure\u0301valuant dans certains cas de 100 % le nombre de personnes, alors que leur propre re\u0301ponse e\u0301tait proche du bon chiffre. Pour les chercheurs, ces re\u0301sultats te\u0301moignent d’une confiance, sinon aveugle, du moins excessive envers des technologies dans le cadre de proble\u0300mes difficiles a\u0300 re\u0301soudre.<\/p>\n

\u00ab\u00a0Les participants ont non seulement reproduit les biais de l’IA mais les ont aussi acquis\u00a0\u00bb<\/b><\/p>\n

Ce rapport humain-IA apparai\u0302t plus retors encore dans un article de deux chercheuses en psychologie de l’Universite\u0301 de Deusto, a\u0300 Bilbao (Espagne), publie\u0301 en octobre 2023. Des e\u0301tudiants devaient identifier sur des images me\u0301dicales quels e\u0301chantillons de tissus e\u0301taient atteints d’une maladie (fictive). Pas besoin de compe\u0301tences en me\u0301decine, la ta\u0302che e\u0301tait tre\u0300s simple, reposant sur les proportions de deux couleurs de cellules, l’une d’elles indiquant la pathologie. Un groupe e\u0301tait assiste\u0301 par une IA, l’autre non.<\/p>\n

Or, pour 20 % des e\u0301chantillons, la pre\u0301diction de l’IA e\u0301tait fausse de manie\u0300re e\u0301vidente. Ce qui n’a pas empe\u0302che\u0301, la\u0300 aussi, les e\u0301tudiants concerne\u0301s de la suivre, quand les autres, non assiste\u0301s, donnaient davantage de bonnes re\u0301ponses. Deuxie\u0300me phase de l’expe\u0301rience, avec les me\u0302mes e\u0301tudiants formant cette fois un unique groupe, sans aucun usage de l’IA. Le re\u0301sultat est encore plus perturbant: les e\u0301tudiants qui avaient e\u0301te\u0301 expose\u0301s auparavant aux pre\u0301dictions de l’IA ont continue\u0301 a\u0300 reproduire ses erreurs !<\/p>\n

\u00ab\u00a0Cela nous a surpris, me\u0302me si c’est ce que nous cherchions a\u0300 voir, admet Helena Matute, qui a mene\u0301 ce travail avec Lucia Vicente. Les participants ont non seulement reproduit les biais de l’IA mais les ont aussi acquis. Notre expe\u0301rience montre qu’une IA a la capacite\u0301 de transmettre ses biais aux de\u0301cisions humaines. \u00a0\u00bb<\/p>\n

Un ro\u0302le persuasif qui peut avoir des effets graves<\/b><\/p>\n

Prudence toutefois. Ce re\u0301sultat e\u0301tant assez nouveau, il appelle a\u0300 des e\u0301tudes plus pousse\u0301es tant il est pre\u0301occupant. \u00ab\u00a0Ce ro\u0302le persuasif de l’IA est susceptible d’e\u0302tre module\u0301 par des facteurs multiples et varie\u0301s \u00ab\u00a0, explique Lucia Vicente. Le contexte me\u0301dical de l’expe\u0301rience montre ne\u0301anmoins les re\u0301percussions possiblement graves de ce phe\u0301nome\u0300ne, et les chercheuses envisagent de l’adapter a\u0300 d’autres situations: de\u0301cision politique, rencontres en ligne, analyse scientifique de cas…<\/p>\n

C’est toute la notion de collaboration humain-machine qui est ici en jeu. \u00ab\u00a0Doit-on demander aux humains d’e\u0302tre aptes a\u0300 repe\u0301rer les erreurs dans les de\u0301cisions d’une IA ou une IA doit-elle servir a\u0300 de\u0301tecter de potentielles erreurs d’une de\u0301cision humaine ? \u00ab\u00a0, avance Helena Matute. Les re\u0301ponses seront en tout cas bien moins techniques qu’un parame\u0301trage d’algorithme.<\/p>\n

Pre\u0301diction<\/b><\/p>\n

Le re\u0301sultat fourni par un outil d’intelligence artificielle pour une ta\u0302che donne\u0301e est souvent appele\u0301 \u00ab\u00a0pre\u0301diction\u00a0\u00bb dans les articles de recherche. Le terme peut e\u0302tre pris au sens propre dans certains cas (diagnostic me\u0301dical, maintenance pre\u0301dictive en usine, me\u0301te\u0301o…). Plus ge\u0301ne\u0301ralement, il concerne les algorithmes d’IA statistique qui tirent des re\u0300gles et des corre\u0301lations a\u0300 partir de jeux de donne\u0301es. Leur re\u0301ponse n’apporte pas une certitude absolue mais un score de probabilite\u0301: un outil de reconnaissance faciale donnera un pourcentage de ressemblance entre deux visages ou entre un visage et une identite\u0301. Cela n’empe\u0302che pas l’outil d’e\u0302tre globalement fiable mais il ne peut servir, par de\u0301finition, que d’aide a\u0300 la de\u0301cision. Le danger est d’en faire une figure d’autorite\u0301.<\/p>\n

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