Applications de “proximity tracing” : la France s’y engage, l’Australie prise de doutes

Alors que l’application StopCovid était présentée au Parlement en France le 27 mai 2020, les discussions sur sa pertinence et ses modalités de fonctionnement se sont progressivement raidies . Le député Eric Bothorel affirme ainsi que « s’opposer par principe à cet outil est un crime contre le reste de l’humanité[1] ». A l’occasion d’une tribune publiée dans le journal « Le Monde », deux chercheurs de l’Inria estiment difficilement justifiables les « oppositions de principe » à StopCovid[2]. D’une manière moins directe, le député Damien Pichereau avait même avancé l’idée d’une « récompense » pour les utilisateurs de l’application, allégeant la restriction de déplacement kilométrique de 100 kilomètres encore en place en phase 1 du déconfinement, avant d’être très rapidement écartée par le secrétaire d’Etat au numérique, Cédric O[3]. Le secrétaire d’Etat conclue pour sa part de manière plus volontariste « [qu’]il y a eu beaucoup de questions légitimes, mais plus nous donnons d’explications, plus les réticences diminuent[4] », en dramatisant le débat devant le Parlement: « refuser StopCovid c’est accepter les morts supplémentaires ».

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Parution de “L’intelligence artificielle en procès”

L’intelligence artificielle en procès
Plaidoyer pour une réglementation internationale et européenne
Préface d’Antoine Garapon, postface de Jan Kleijssen
Collection Macro droit – Micro droit,
Editions Bruylant

A entendre certains chercheurs, médias ou décideurs publics, l’intelligence artificielle serait la technologie de rupture de notre siècle. Un examen minutieux, de ce qui reste avant tout de l’informatique, permet toutefois de dépasser aisément la narration forgée par les discours commerciaux et de distinguer les réels enjeux : une technologie encore fragile, dont l’application pose des problèmes politiques et de gouvernance. Une réponse juridique est donc, plus que jamais, nécessaire afin d’envisager des usages à même de garantir le respect des droits de l’homme et de soutenir la démocratie et l’Etat de droit.

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L’éthique, insuffisante à réguler seule les technologies numériques et l’intelligence artificielle

Bibliographie de l’ouvrage “L’intelligence artificielle en procès”

Après le très fort engouement, pour ne pas dire l’emballement, autour des algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning) au début des années 2010, il est assez vite apparu un besoin d’encadrer, voire de limiter certains des développements. Bien au-delà de la narration forgée par les communicants de l’industrie numérique d’une « intelligence artificielle » (IA) aux capacités de « disrupter » positivement notre siècle, l’emploi de ces algorithmes s’est révélé bien délicat, avec des effets de bords consubstantiels à leur cœur de fonctionnement statistique : confusions entre corrélation et causalité, biais liés à la qualité des données employées, discriminations sont quelques-uns des maux aujourd’hui bien identifiés

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Expliquer l’emballement des applications de pistage : de l’émergence d’un « Etat des algorithmes »

Bibliographie de l’ouvrage “L’intelligence artificielle en procès”

Si l’on devait dégager certains des traits les plus saillants en ce qui concerne l’emploi des technologies en ces temps de crise sanitaire, l’approximation évidente avec laquelle certaines applications sont entrées dans le débat public aurait une place de choix. Ainsi, les applications de pistage[1] de proximité (proximity tracing) ont fait l’objet d’intenses débats sur les risques qu’elles font porter sur la vie privée et sur les garanties dont elles devaient être assorties alors même que des barrières technologiques très substantielles, identifiées par de nombreux experts, ont mis très tôt en cause la viabilité même de ces dispositifs.

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Applications « Covid-19 » : où en sommes-nous ?

Alors que le recours à des applications numériques pour contribuer aux politiques publiques sanitaires est sur le point de devenir une réalité en Europe, quelles sont les cas d’usages précis de par le monde ? Parce qu’un graphique vaut mieux que des longs développements, consultez cette “dataviz” !

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« Contact tracing » : Des « hacks » pour protéger la vie privée mais des barrières technologiques encore tenaces

Dans l’arsenal de la lutte contre le Covid-19, l’idée de tirer bénéfice du fort maillage des téléphones mobiles est apparue. Des applications promettent de faciliter la recomposition des chaînes de transmission et de ralentir la pandémie. Ces applications ont suscité un assez fort débat sur la protection des données. Mais, avant même tout débat sur cette question, ces applications soulèvent surtout la simple question de leur efficacité : la proximité de deux téléphones portables pendant une certaine durée permet-elle de présumer une contamination ? Sur quelles bases sont conçus les modèles statistiques censés minimiser les faux positifs ? Toute la population ne pourra pas (ou ne voudra pas) être tracée ? Autant de points qui conduisent à se demander si le coût de cette ambition dans de nombreux pays européens (coût du déploiement, coût des mesures d’accompagnement, brèches potentielles des droits) est proportionné aux résultats à en espérer.

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L’étrange ambition des applications de “contact tracing”​

Mise à jour du 23 avril 2020

Dans l’arsenal de la lutte contre le Covid-19, des applications sur téléphone mobile sont apparues avec la promesse de faciliter la recomposition des chaînes de transmission et d’accompagner le déconfinement. Autant qu’un débat sur la protection des données, ces applications soulèvent surtout la question bien plus basique de leur efficacité : la proximité de deux téléphones portables pendant une certaine durée permet-elle de présumer une contamination ?

Toutes les crises majeures de notre civilisation ont conduit nos sociétés à s’adapter, particulièrement pendant les révolutions, les guerres et les crises sanitaires. La statistique, ainsi, se déploiera en véritable outil de politique publique pour lutter contre le choléra ou encore la variole. D’Alembert et Diderot s’opposeront sur le bénéfice d’une vaccination de masse de la population, le premier estimant que le choix devait être laissé aux individus  et qu’ils pouvaient ainsi refuser de se voir inoculer une forme atténuée de la maladie pour développer une immunité. Daniel Bernoulli, en affirmant par une approche statistique que le risque mortel de la vaccination était d’un cas sur 200, allait trancher le débat, faire prévaloir le collectif sur l’individuel et emporter la décision publique.

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Covid-19 et intelligence artificielle : des usages rarement matures ne pouvant compenser la fragilité des systèmes de santé

Bibliographie de l’ouvrage “L’intelligence artificielle en procès”

Les multiples usages des technologies numériques en période de crise, dont l’informatique et cette fameuse « IA », illustrent leurs très larges potentialités. Mais très peu « d’IA » s’avèrent en réalité totalement matures, avec un impact opérationnel[1]. De plus, elles n’ont pu compenser ce qui a fait fondamentalement défaut : une mobilisation et une coordination mondiale soutenues pour affronter une crise globale dès le début de la pandémie. 

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L’IA convoquée pour lutter contre le coronavirus Covid-19

Crédits: NIH/Flickr

Article mis à jour le 10 avril 2020

Il n’aura pas fallu attendre longtemps pour que l’intelligence artificielle (IA) soit invitée à venir porter appui à la lutte contre la pandémie virale touchant le monde entier depuis le début de l’année 2020. La presse et les bloggers se font écho des grands espoirs reposant sur la science des données et l’IA pour affronter le coronavirus (D. Yakobovitch, How to fight the Coronavirus with AI and Data Science, Medium, 15 février 2020) et « remplir les vides » encore laissés par science (G. Ratnam, Can AI Fill in the Blanks About Coronavirus? Experts Think So, Government Technology, 17 mars 2020).

Il est toutefois surprenant que la Chine, premier épicentre de cette maladie et réputée pour son avancée technologique en la matière, ne paraisse pas avoir pu en tirer un avantage déterminant. Ses usages le plus efficaces semblent avoir plus concerné le contrôle des populations et les prévisions d’évolution des foyers de la maladie que la recherche pour l’élaboration d’un vaccin ou d’un traitement. Il y a bien sûr eu des applications de l’IA pour accélérer le séquençage du génome, effectuer des diagnostics plus rapides, réaliser des analyses par scanner ou plus ponctuellement recourir à des robots de maintenance et de livraison (A. Chun, In a time of coronavirus, China’s investment in AI is paying off in a big way, South China Morning post, 18 mars 2020), mais nous sommes loin des discours d’avant la crise où certains techno-évangélistes pensaient que cette technologie nous protègerait de tels événements planétaires. 

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Sur quelles bases construire une régulation proportionnée de l’intelligence artificielle ?

Bibliographie de l’ouvrage “L’intelligence artificielle en procès”

Nous sommes loin d’en avoir fini avec la définition de ce que serait exactement l’intelligence artificielle (IA). Un rapport technique du centre commun de recherche de la Commission européenne paru en février 2020 a procédé à une analyse approfondie de cette question (B. Delipetrev, G. De Prato, F. Martínez-Plumed, E. Gómez,  M. López Cobo, S. Samoili, AI Watch – Defining Artificial Intelligence: towards an operational definition and taxonomy of artificial intelligence, Joint Research Centre of the European Commission, 27 février 2020). Les chercheurs de ce centre ont tenté de classifier cette technologie en procédant à une revue des définitions existantes dans des rapports institutionnels, des publications scientifiques et des études venant du secteur privé de 1955 à nos jours. L’équipe de recherche en a conclu à la découverte de 4 caractéristiques communes : a) la perception d’un environnement et de la complexité du monde, b) le traitement de l’information, en collectant et en interprétant des signaux d’entrée, c) la prise de décision, incluant le raisonnement, l’apprentissage et la réalisation d’actions et d) l’atteinte de buts prédéfinis.

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