
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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