L’intelligence artificielle : un levier permettant de restaurer l’égalité?

Autor: Jean-Pierre Béland
Jazyk: English<br />French
Rok vydání: 2022
Předmět:
Zdroj: Canadian Journal of Bioethics, Vol 5, Iss 2 (2022)
Druh dokumentu: article
ISSN: 2561-4665
DOI: 10.7202/1089798ar
Popis: Le Journée d’étude « Pour des intelligences artificielles au service du corps vulnérable : Les contreforts de l’éthique et du droit » tenu en décembre 2021 à l’Université catholique de Lyon, en France, a permis d’explorer si l’intelligence artificielle (IA) pouvait être un levier permettant de restaurer l’égalité entre les pauvres et les riches, les femmes et les hommes, les handicapés, les sujets âgés? En contexte de pandémie Covid-19, cette question se pose partout, incluant diverses instances internationales, comme les Nations Unies (ONU) et l’Union internationale des communications (UTI). Cette question nécessite de faire une analyse d’impact (levier) de l’IA pouvant engendrer plus de justice sociale (réduction des inégalités). Comment produire une telle analyse pour que l’IA puisse bénéficier à toutes et à tous sans exclure des citoyennes et citoyens de communautés marginalisées? Le problème éthique difficile à résoudre est le suivant : jusqu’où l’impact de l’IA maximise-t-il la justice en réduisant les inégalités? Ici l’analyse repose sur la connaissance des dispositifs de l’IA pouvant avoir un impact réel ou négatif. Le but de cette présentation sera de montrer, à partir de notre cadre d’analyse d’impacts des technologies et de différents textes publiés, les forces et faiblesses de l’IA, pour répondre à cette question. En appliquant ce cadre de référence, nous procédons de la façon suivante : 1) situer le problème complexe des inégalités: celles qui sont de nature générationnelle et socioéconomique auxquelles l’IA n’a que peu d’impacts; des inégalités auxquelles l’IA peut avoir des impacts, dont l’inclusion numérique et les inégalités sociales; 2) situer la terminologie de l’IA : IA faible (algorithmes) ou complète (décisionnelle et autonome); 3) faire une analyse des inégalités : inclusion numérique et inégalités sociales montrant les forces et faiblesses de l’IA.
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