La mode de 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

Des notions contestables, voire trompeuses

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 à s’en apercevoir si on employait le terme obtenues, plutôt que données, comme le proposait Bruno Latour.

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 cristallisation d'un consensus plus ou moins absurde.

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