À l’encontre de quelques lubies dominantes sur l’IA

Ayant mobilisé le vocabulaire usuel des data scientists, nombreux ceux qui en ignorent (ou feignent d’en ignorer) les subtilités. Ils peuvent ainsi déployer les argumentaires les plus fantaisistes sur l’IA.

Synthèse

Les discours sur l’IA utilisent des termes polysémiques, porteurs de connotations qui traduisent mal sa réalité : il est trompeur de l’approximer comme “algorithme, système, modèles, outil” ; il est abusif de la qualifier d’“autonome, automatique, capable de décision rationnelle”. Quant aux données sur lesquelles les IA s’appuient, si les questions de biais et de légalité de leur obtention ne sont pas à négliger, elles sont loin d’être centrales : on commencerait s’en rendre compte si on employait le terme “obtenues”, plutôt que “données”, comme le proposait Bruno Latour. 

Des notions contestables, inutiles voire trompeuses

Les notions suivantes font à peu près l’unanimité. C’est à tort, croyons-nous, parce qu’en les mobilisant sans précaution, on favorise la…

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