Expert en big data à la RTBF, Pierre-Nicolas Schwab réfléchit au développement d'algorithmes à l'usage des MSP qui correspondent à leurs valeurs tout en atténuant les défauts potentiels de l'intelligence artificielle. Il invite les parties prenantes à l'Initiative Big Data de l'UER à l'atelier organisé par la RTBF sur ce thème en décembre à Bruxelles.

« La plupart des grandes entreprises investissent énormément dans les technologies de traitement des données de masse afin de tirer parti de la valeur de celles-ci. Alors que beaucoup considèrent encore le Big Data comme une tendance incontournable pour les entreprises, des inquiétudes se font jour quant à l'impact des données massives sur notre vie quotidienne.

Une étape a été franchie en mars de cette année dans la saga de l'intelligence artificielle, lorsque l'algorithme  AlphaGo a battu l'un des meilleurs joueurs du monde, Lee Sedol, lors d'une partie de jeu de Go. Dans un article publié avant le match, je me demandais en quoi les progrès de l'intelligence artificielle changeraient nos vies. Cathy O'Neil, docteur en mathématiques de l'université de Harvard, a exprimé les mêmes préoccupations lors de la conférence USI à Paris en juin dernier. Son ouvrage intitulé "Weapons of Math Destruction" sortira en septembre. Dans ce livre, elle développe les idées exprimées sur son blog au sujet des mesures infondées déclenchées par des algorithmes. Selon l'auteur, les données massives "accentuent les inégalités et constituent une menace pour la démocratie". Le titre de son livre est sans doute provocateur, mais promet d'aller plus loin encore que les révélations faites par Eli Pariser dans son ouvrage sur l'effet bulle des filtres utilisés par les grands opérateurs tels que Google.

Le plus bel algorithme du monde ne peut donner que ce qu'il a. Il nous faut donc dépasser les modèles convenus et voir au-delà des données. Ces modèles doivent être sujets à critique, scrutés par des experts indépendants et soumis à l'examen de tiers. On évitera ainsi l'utilisation d'algorithmes biaisés, voire dangereux (qu'on se rappelle le scandale de l'algorithme de sélection des universités françaises récemment révélé) et l'on rétablira la confiance du public dans ses institutions. A ce propos, les autorités fiscales françaises sont désormais tenues de publier les critères déterminants conduisant à toute décision de contrôle fiscal. On assiste donc à un changement des mentalités. Les médias publics doivent s'en féliciter et s'y rallier.

Non seulement devons-nous éviter de reproduire des modèles défectueux (en particulier les algorithmes de recommandation qui piègent les utilisateurs dans des "bulles à filtre"), mais en tant qu'organismes de service public, nous  avons des devoirs envers nos sociétés démocratiques et nos concitoyens. Voilà pourquoi nous devons tout d'abord nous livrer à une réflexion globale sur la manière de concevoir nos algorithmes pour mieux refléter nos valeurs, ceci afin d'ouvrir la voie à de meilleures pratiques et donner l'exemple aux organisations dans autres secteurs.

Pour franchir cette étape essentielle de l'Initiative Big Data de l'UER, je vous invite à Bruxelles pour débattre, sous l'égide du Président de l'UER Jean-Paul Philippot, de l'impact de nos algorithmes sur la société et nos concitoyens et réfléchir ensemble aux valeurs que nous voulons les voir refléter. Pendant cet atelier animé par des professionnels, nous aborderons des sujets clés pour les médias de service public tels que surmonter l'effet "bulles à filtre" et comment renforcer la contribution des médias à la citoyenneté et la démocratie, en compagnie d'experts universitaires influents." 

Nous pouvons désormais confirmer que cet atelier sur l'impact des algorithmes sur la société et les citoyens aura lieu les 12 et 13 décembre à Bruxelles. Plus d'informations seront communiqués dans le bulletin d'information de l'Initiative Big Data de l'UER.