Share it et Latitudes, en partenariat avec Data for Good et Bayes Impact, développent un programme d’acculturation et de mise en pratique concrète de l’IA générative au service de l’intérêt général.

Nous avons interviewé Théo Alves Da Costa, Head of AI for Sustainability & Climate pour Ekimetrics et co-président de Data for Good sur l'IA générative : sa définition, son potentiel et son lien avec le bien commun.

‍Share it et Latitudes, en partenariat avec Data for Good et Bayes Impact, développent un programme d’acculturation et de mise en pratique concrète de l’IA générative au service de l’intérêt général.

Nous avons interviewé Théo Alves Da Costa, Head of AI for Sustainability & Climate pour Ekimetrics et co-président de Data for Good sur l'IA générative : sa définition, son potentiel et son lien avec le bien commun.

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Intelligence artificielle et d'intelligence artificielle générative : est-ce que c'est la même chose ?

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L’IA existe depuis longtemps, les réseaux de neurones artificiels (un des premiers algorithmes d’IA) c'était en 1943, et la discipline a été vraiment inaugurée dans les années 1950. Arthur Samuel, pionnier de l’IA chez IBM, donnait déjà à ce moment là une définition du Machine Learning : “donner aux ordinateurs la possibilité d’apprendre de la donnée plutôt que d’être explicitement programmé”.

Après de nombreuses phases, et l’explosion de la donnée disponible et de la puissance de calcul, les années 2010 ont vu exploser une nouvelle vague de l’intelligence artificielle dans la recherche, l’industrie et les applications grand public. Les algorithmes des réseaux sociaux, la recherche Google ou encore les algorithmes bancaires ou de ciblage marketing sont déjà bourrés d’intelligence artificielle travaillant sur des données structurées (excel) ou non structurées (image, texte, son, …).

A peu près à ce moment apparait aussi les premiers algorithmes concluants d’IA générative avec les GANs et les variational autoencoders qui permettaient déjà de générer des images réalistes et commençaient à poser des questions sociétales sur les deepfakes.

En juin 2017 sort le concept scientifique et algorithmique de Transformers avec le papier scientifique de Google “Attention is all you need”. Et quelques mois plus tard, cet algorithme novateur de compréhension sémantique (analyse de texte) est mis en production sur la recherche Google.

5 ans plus tard en novembre 2022, ce même algorithme Transformers est le T dans ChatGPT qui sort, et devient l’outil numérique le plus utilisé de l’histoire avec 1 millions d’utilisateurs en 5 jours et plus de 200 millions journaliers quelques mois suivants.

L’IA générative c’est donc une sous-famille du grand domaine de l’IA, qui vise à produire du contenu à partir d’exemples montrés précédemment à l’algorithme. C’est un domaine qui n’est pas nouveau mais qui explose en popularité, en accessibilité et qui accélère très fortement depuis 2 ans.

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Comment l'intelligence artificielle se décline déjà dans notre quotidien aujourd'hui ?

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L'intelligence artificielle est désormais intégrée dans de nombreux aspects de notre quotidien, se manifestant de différentes manières parfois plutôt discrètes

• Dans nos interactions numériques bien sûr, par exemple, entre les feeds des réseaux sociaux et les algorithmes d'IA sur Netflix qui personnalisent les recommandations de films et les visuels, et influencent le planning de production. Sur des plateformes comme Amazon, l'IA ajuste les suggestions de produits et les prix en fonction des comportements d'achat des utilisateurs. Nos systèmes de GPS calculent les itinéraires et estiment les temps de trajet grâce à l'IA. Nos claviers de smartphones prévoient le mot suivant, les filtres anti-spam de nos emails trient les messages indésirables, et les moteurs de recherche optimisent les résultats en fonction des requêtes.

• Sans que nous en rendions compte, l’IA est utilisée aussi bien au delà de nos usages numériques dans notre société : par exemple l'IA est utilisée par la CAF pour évaluer les droits aux prestations, tandis que les banques s'en servent pour détecter les tentatives de fraude. En médecine, l'intelligence artificielle aide à la détection de maladies à travers l'analyse d'images médicales et de données patients

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Les associations sont-elles vraiment concernées par l'utilisation de l'intelligence artificielle ?

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Il se passe quelque chose de spécial en ce moment avec l’explosion de l’IA générative. Ce n’est pas vrai que l’IA va être inévitablement partout comme quelque chose d’automatique. Si l’IA s’installe autant dans le débat public que dans nos outils, c’est le fait de choix et d’intérêts politiques et économiques qui poussent très forts.

Déjà il faut se demander si les associations sont “concernées” et ensuite s’il faut utiliser. Cette accélération de l’IA influe la société et les orientations politiques et économiques. Ce qui bien sûr influe sur le contexte et la mission des acteurs associatifs et de l’intérêt général. Par exemple une association qui travaille sur l’inclusion dans les banlieues pourra etre touchées par l'accélération des imaginaires véhiculées par Midjourney. Une association qui travaille sur l’égalité de genre doit s’intéresser aux des algorithmes discriminatoires, tandis qu’une structure travaillant sur l’éducation ne peut qu’être concernée par le temps passé par les enfants sur les écrans et les algorithmes. Pour comprendre le monde qui advient (et nous est presque imposé), il faut donc bien sûr être concerné par l’IA, s’y intéresser et comprendre ce qu’il y a derrière, ses impacts et son potentiel.

Parce qu’effectivement il y a du potentiel, au sens neutre du terme, ces algorithmes sont puissants et fonctionnent. Et c’est pour ça qu’ils sont intéressants pour de nombreuses applications industrielles et du quotidien. Est-ce que les associations doivent donc utiliser l’IA pour leur fonctionnement, elles qui sont en ressources et en temps contraint ?

Ce n’est pas simple et il faut parfois avoir l’humilité de ne parfois pas savoir répondre. Il y a un monde entre traduire un texte avec DeepL, faire une recherche Google, utiliser la retouche automatique Canva, écrire une demande de financement avec ChatGPT ou générer un visuel avec Midjourney. Ce sont en réalité plusieurs systèmes d’IA et non pas une IA “unique”, avec leurs potentiels et leurs nombreux impacts (droit d’auteur, biais, sur-technologisation, créativité, consommation énergétique, …).

J’ai pour le moment trois intuitions :

• Mettre de l’IA (générative) partout ne sera jamais une bonne idée, et ça ne doit jamais être un automatisme.
• Il est primordial d’apprendre et de se former à ce sujet pour à minima le comprendre, avec lucidité et sans non plus en avoir peur.
• Nous devons nous sentir concernés, nous questionner et participer à façonner cette transformation au nom de l’intérêt général et entre citoyens.

En ce sens, un programme d'accompagnement à destination des acteurs de l'intérêt général me parait clé pour leur fournir toutes les ressources nécessaires à leur appropriation de l'IA. 

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Pour aller plus loin, le webinaire d'une heure de Data for Good sur les grands défi de l'IA générative

L'intelligence artificielle est désormais intégrée dans de nombreux aspects de notre quotidien, se manifestant de différentes manières parfois plutôt discrètes

• Dans nos interactions numériques bien sûr, par exemple, entre les feeds des réseaux sociaux et les algorithmes d'IA sur Netflix qui personnalisent les recommandations de films et les visuels, et influencent le planning de production. Sur des plateformes comme Amazon, l'IA ajuste les suggestions de produits et les prix en fonction des comportements d'achat des utilisateurs. Nos systèmes de GPS calculent les itinéraires et estiment les temps de trajet grâce à l'IA. Nos claviers de smartphones prévoient le mot suivant, les filtres anti-spam de nos emails trient les messages indésirables, et les moteurs de recherche optimisent les résultats en fonction des requêtes.

• Sans que nous en rendions compte, l’IA est utilisée aussi bien au delà de nos usages numériques dans notre société : par exemple l'IA est utilisée par la CAF pour évaluer les droits aux prestations, tandis que les banques s'en servent pour détecter les tentatives de fraude. En médecine, l'intelligence artificielle aide à la détection de maladies à travers l'analyse d'images médicales et de données patients

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Il se passe quelque chose de spécial en ce moment avec l’explosion de l’IA générative. Ce n’est pas vrai que l’IA va être inévitablement partout comme quelque chose d’automatique. Si l’IA s’installe autant dans le débat public que dans nos outils, c’est le fait de choix et d’intérêts politiques et économiques qui poussent très forts.

Déjà il faut se demander si les associations sont “concernées” et ensuite s’il faut utiliser. Cette accélération de l’IA influe la société et les orientations politiques et économiques. Ce qui bien sûr influe sur le contexte et la mission des acteurs associatifs et de l’intérêt général. Par exemple une association qui travaille sur l’inclusion dans les banlieues pourra etre touchées par l'accélération des imaginaires véhiculées par Midjourney. Une association qui travaille sur l’égalité de genre doit s’intéresser aux des algorithmes discriminatoires, tandis qu’une structure travaillant sur l’éducation ne peut qu’être concernée par le temps passé par les enfants sur les écrans et les algorithmes. Pour comprendre le monde qui advient (et nous est presque imposé), il faut donc bien sûr être concerné par l’IA, s’y intéresser et comprendre ce qu’il y a derrière, ses impacts et son potentiel.

Parce qu’effectivement il y a du potentiel, au sens neutre du terme, ces algorithmes sont puissants et fonctionnent. Et c’est pour ça qu’ils sont intéressants pour de nombreuses applications industrielles et du quotidien. Est-ce que les associations doivent donc utiliser l’IA pour leur fonctionnement, elles qui sont en ressources et en temps contraint ?

Ce n’est pas simple et il faut parfois avoir l’humilité de ne parfois pas savoir répondre. Il y a un monde entre traduire un texte avec DeepL, faire une recherche Google, utiliser la retouche automatique Canva, écrire une demande de financement avec ChatGPT ou générer un visuel avec Midjourney. Ce sont en réalité plusieurs systèmes d’IA et non pas une IA “unique”, avec leurs potentiels et leurs nombreux impacts (droit d’auteur, biais, sur-technologisation, créativité, consommation énergétique, …).

J’ai pour le moment trois intuitions :

• Mettre de l’IA (générative) partout ne sera jamais une bonne idée, et ça ne doit jamais être un automatisme.
• Il est primordial d’apprendre et de se former à ce sujet pour à minima le comprendre, avec lucidité et sans non plus en avoir peur.
• Nous devons nous sentir concernés, nous questionner et participer à façonner cette transformation au nom de l’intérêt général et entre citoyens.

En ce sens, un programme d'accompagnement à destination des acteurs de l'intérêt général me parait clé pour leur fournir toutes les ressources nécessaires à leur appropriation de l'IA. 

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Pour aller plus loin, le webinaire d'une heure de Data for Good sur les grands défi de l'IA générative