Comprendre l’IA (3/4) : Éthique, sécurité et biais de l’IA

(AI Bias)

Les biais apparaissent quand un modèle produit des résultats systématiquement injustes ou erronés.

Ils proviennent souvent des données d’entraînement (préjugés, déséquilibres, stéréotypes) ou de la conception du modèle.

Exemple : un algorithme de recrutement qui favorise certains profils à cause de données historiques biaisées.

(AI Ethics)

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L’éthique de l’IA vise à garantir que les systèmes soient transparents, équitables et respectueux des droits humains.

Elle aborde des sujets comme :

• la responsabilité (qui répond des erreurs de l’IA ?)
• la transparence des décisions
• la protection des données

Une IA éthique doit être autant “humaine” dans ses valeurs que puissante dans ses performances.

(Differential privacy)

C’est une méthode qui ajoute du “bruit” statistique aux données ou aux résultats pour protéger les individus.

Ainsi, on peut analyser une base sans jamais révéler d’informations personnelles.

L’idée : préserver la vie privée tout en continuant à apprendre des tendances globales.

(Homomorphic encryption)

Ce type de chiffrement permet de traiter des données sans les déchiffrer.

Les calculs sont faits sur des données chiffrées, et le résultat reste sécurisé.

Exemple : une IA médicale peut analyser des données patients sans jamais y avoir un accès direct.

(Federated learning)

Déjà évoqué dans le post précédent, il joue aussi un rôle éthique :
les modèles sont entraînés localement (sur les appareils des utilisateurs), sans centraliser les données.

Cela permet un apprentissage collaboratif, sans fuite d’informations sensibles.

(Adversarial attacks)

Des perturbations minuscules (parfois invisibles à l’œil humain) peuvent tromper une IA.

Exemple : modifier quelques pixels d’un panneau routier pour qu’un véhicule autonome ne le reconnaisse plus.

La sécurité des modèles doit anticiper ces manipulations.

(Adversarial attacks)

Des perturbations minuscules (parfois invisibles à l’œil humain) peuvent tromper une IA.

Exemple : modifier quelques pixels d’un panneau routier pour qu’un véhicule autonome ne le reconnaisse plus.

La sécurité des modèles doit anticiper ces manipulations.

(Robustness)

Une IA robuste garde des performances stables même face à des perturbations, du bruit ou des attaques.

C’est une qualité essentielle pour des usages critiques (santé, transport, finance).

Plus l’IA est robuste, plus elle est digne de confiance.

Le technosolutionnisme est la croyance que la technologie peut tout résoudre.

Le risque existentiel, lui, évoque la peur d’une IA incontrôlable ou superintelligente.

Entre optimisme naïf et peur du pire, il faut surtout une approche équilibrée et responsable.