L\u2019actualit\u00e9 r\u00e9cente bruisse des effets et incidences de l\u2019intelligence artificielle (IA) sur l\u2019emploi, la finance, la sant\u00e9, le droit, etc. Il convient bien entendu de raison garder, mais on pressent des changements importants. Or il importe de s\u2019assurer que ceux-ci se feront dans le meilleur int\u00e9r\u00eat de tous et que les disruptions induites par l\u2019IA n\u2019entra\u00eenent pas une d\u00e9gradation des conditions socio\u00e9conomiques d\u2019une partie de la population ou des atteintes d\u00e9mesur\u00e9es aux droits. Sans pr\u00e9tendre \u00e0 l\u2019exhaustivit\u00e9, examinons quelques effets ou cons\u00e9quences de l\u2019IA dans le champ de la seule justice.<\/p>\n
On peut d\u2019abord affirmer qu\u2019une approche strictement \u00e9thique de l\u2019IA appara\u00eet insuffisante en raison du caract\u00e8re tr\u00e8s fluide de l\u2019\u00e9thique et de son absence de sanction. Un cadre r\u00e9gulatoire, qui se fondera sur les principes juridiques existants, semble n\u00e9cessaire, quitte \u00e0 le compl\u00e9ter en raison de la nature in\u00e9dite de certaines situations pos\u00e9es par l\u2019IA (par exemple, la question de la responsabilit\u00e9 civile de la voiture autonome).<\/p>\n
La cyberjustice<\/strong><\/p>\n La cyberjustice pourrait \u00eatre d\u00e9finie comme le recours aux technologies de l\u2019information, dans leur sens le plus large et comprenant donc l\u2019IA, pour faciliter le traitement, l\u2019organisation et la communication de l\u2019information juridique et judiciaire dans le monde de la justice. Voil\u00e0 un secteur o\u00f9 l\u2019IA a d\u00e9j\u00e0 fait son entr\u00e9e. On pense \u00e0 certains outils algorithmiques utilis\u00e9s devant les tribunaux am\u00e9ricains pour d\u00e9terminer la sentence d\u2019une personne trouv\u00e9e coupable, afin d\u2019aider le juge \u00e0 d\u00e9cider si une personne doit \u00eatre d\u00e9tenue ou non durant les proc\u00e9dures, ou encore aux outils de justice pr\u00e9dictive qui proposent une pr\u00e9diction statistique du r\u00e9sultat possible d\u2019un litige. \u00c0 la lumi\u00e8re de plusieurs enqu\u00eates journalistiques aux \u00c9tats-Unis, dont celle de ProPublica<\/a>, on note que certains de ces outils r\u00e9v\u00e8lent des biais discriminatoires envers des populations pauvres, racis\u00e9es ou autrement marginalis\u00e9es. Les pr\u00e9jug\u00e9s et les biais du d\u00e9veloppeur, mais surtout ceux qui se retrouvent dans les donn\u00e9es appel\u00e9es \u00e0 nourrir l\u2019algorithme, sont ainsi incorpor\u00e9s dans l\u2019outil. Comment assurer que l\u2019outil algorithmique refl\u00e8te les principes de la justice fondamentale, comme la pr\u00e9somption d\u2019innocence, la non-discrimination ou l\u2019\u00e9quit\u00e9 g\u00e9n\u00e9rale du proc\u00e8s ?<\/p>\n Il semble difficile \u00e0 ce stade d\u2019ench\u00e2sser dans l\u2019outil les valeurs sous-jacentes aux principes juridiques. Ainsi que plusieurs l\u2019ont soulign\u00e9, l\u2019apprentissage profond est une technique capable d\u2019\u00e9tablir des corr\u00e9lations, mais plus difficilement une relation causale susceptible de mieux \u00e9tayer le r\u00e9sultat final (le cheminement d\u2019un raisonnement). Il existe, au surplus, une tension entre l\u2019efficience et l\u2019efficacit\u00e9, qualit\u00e9s sous-jacentes de ces outils souvent mises en avant, et la nature stricte des principes de justice fondamentale. Ces derniers instituent un processus, souvent lourd, qui se pr\u00e9occupe peu de l\u2019efficacit\u00e9 entendue dans une perspective manag\u00e9riale de diminution des co\u00fbts et d\u2019accroissement de la productivit\u00e9. Ainsi le temps de la justice n\u2019est pas celui de l\u2019efficacit\u00e9.<\/p>\n Au m\u00eame temps, une tension entre les principes eux-m\u00eames se fait parfois jour, et on peut citer en exemple le droit \u00e0 un proc\u00e8s dans un d\u00e9lai raisonnable qui conna\u00eet une tension avec le droit \u00e0 une d\u00e9fense pleine et enti\u00e8re. Ce simple exemple illustre les tensions inh\u00e9rentes au droit lui-m\u00eame, auxquelles s\u2019ajoutent des tensions entre le droit et certaines exigences manag\u00e9riales ou sociales qui doivent alors \u00eatre prises en compte par l\u2019algorithme. On pressent la difficult\u00e9 de l\u2019exercice\u00a0: instiller un sens des valeurs et une appr\u00e9ciation fine des droits et de leurs tensions dans des contextes factuels multiples qui se d\u00e9ploient eux-m\u00eames dans des configurations culturelles particuli\u00e8res.<\/p>\n Les outils de justice pr\u00e9dictive sont soumis \u00e0 ces difficult\u00e9s majeures et, pour l\u2019heure, ils peuvent seulement \u00eatre des aides \u00e0 la d\u00e9cision pour le juge, l\u2019avocat ou le justiciable. Une appr\u00e9ciation statistique ou quantitative des chances de \u00ab gagner \u00bb une affaire constitue certes un outil \u00e0 manipuler avec prudence, d\u2019autant, encore une fois, qu\u2019il se r\u00e9v\u00e8le incapable de pr\u00e9senter le raisonnement \u00e0 la source du r\u00e9sultat. De m\u00eame, le recours \u00e0 un algorithme pr\u00e9dictif peut avoir pour r\u00e9sultat de figer la jurisprudence, puisque l\u2019affaire soumise \u00e0 l\u2019algorithme puise dans les r\u00e9sultats pass\u00e9s et propose alors un simple \u00e9cho de ceux-ci, faisant alors \u00e9chec \u00e0 la capacit\u00e9 inventive et novatrice du juge charg\u00e9 d\u2019appr\u00e9cier les particularit\u00e9s d\u2019une affaire.<\/p>\n Les bonnes pratiques de d\u00e9veloppement algorithmiques<\/strong><\/p>\n Il importe ainsi d\u2019\u00e9laborer des pratiques de d\u00e9veloppement algorithmique qui incorporent des dispositifs contre la discrimination, les biais et les pr\u00e9jug\u00e9s raciaux, ethniques, religieux, sexuels etc., mais int\u00e8grent \u00e9galement des dispositifs positifs de protection des droits fondamentaux, des droits des consommateurs et des citoyens dans leurs relations avec l\u2019administration publique. Ces outils doivent aussi r\u00e9v\u00e9ler le raisonnement qui fonde leurs r\u00e9sultats.<\/p>\n Il est beaucoup question de la transparence des algorithmes\u00a0: donner la capacit\u00e9 aux acteurs de diss\u00e9quer l\u2019algorithme afin de le contester. Cette capacit\u00e9 se heurte souvent \u00e0 des int\u00e9r\u00eats propri\u00e9taires. Elle soul\u00e8ve la question de l\u2019institutionnalisation de l\u2019IA. Comment assurer au plan des politiques publiques une approche coh\u00e9rente, respectueuse des droits, soucieuse d\u2019assurer un partage \u00e9quitable des donn\u00e9es d\u00e9tenues par les autorit\u00e9s publiques et d\u00e9sireuse de faciliter une introduction harmonieuse de l\u2019IA dans les divers processus de l\u2019activit\u00e9 humaine ?<\/p>\n Certains ont propos\u00e9 la cr\u00e9ation d\u2019une agence des algorithmes, \u00e0 l\u2019image de la Federal Drug Administration aux \u00c9tats-Unis qui examine, teste et approuve des m\u00e9dicaments couverts par des brevets et des droits de propri\u00e9t\u00e9 intellectuelle. Un tel organisme pourrait aussi exercer des fonctions de certification et de standardisation pour les objets fond\u00e9s sur l\u2019IA et interagissant dans l\u2019environnement humain (voiture autonome, drone, robot, etc.).<\/p>\n Le partage des donn\u00e9es<\/strong><\/p>\n Il existe, \u00e0 l\u2019heure actuelle, un d\u00e9s\u00e9quilibre d\u00e9l\u00e9t\u00e8re en ce qui concerne les donn\u00e9es, ingr\u00e9dient essentiel des techniques d\u2019IA. Les donn\u00e9es les plus int\u00e9ressantes au plan de leur contenu et de leur r\u00e9f\u00e9rencement se trouvent dans les mains des g\u00e9ants du Web (Facebook, Google), gr\u00e2ce aux services gratuits qu\u2019ils offrent et qui leur permettent de collecter une masse formidable d\u2019informations. Ils vendent parfois certains jeux de donn\u00e9es (ou y donnent acc\u00e8s), mais les conservent en g\u00e9n\u00e9ral \u00e0 leur seul b\u00e9n\u00e9fice, arguant, comble de l\u2019ironie, que les rendre accessibles constituerait une atteinte au droit \u00e0 la vie priv\u00e9e des personnes fich\u00e9es.<\/p>\n La question de l\u2019acc\u00e8s aux donn\u00e9es et du partage des donn\u00e9es d\u00e9tenues par les autorit\u00e9s publiques est sans doute celle qu\u2019il convient d\u2019aborder le plus rapidement possible. Les donn\u00e9es publiques constituent une source de qualit\u00e9, car elles sont en g\u00e9n\u00e9ral bien r\u00e9f\u00e9renc\u00e9es. Un acc\u00e8s incontr\u00f4l\u00e9 et sans condition \u00e0 ces informations risque fort de d\u00e9boucher sur une privatisation de facto<\/em> des donn\u00e9es publiques et rendre plus difficile leur utilisation par tous. Il convient alors d\u2019accorder une attention particuli\u00e8re aux politiques d\u2019acc\u00e8s et de traitement des donn\u00e9es d\u00e9tenues par les autorit\u00e9s publiques qu\u00e9b\u00e9coise et canadienne. Les donn\u00e9es publiques sont un bien commun non susceptible d\u2019appropriation.<\/p>\n \u00c0 cette question cruciale s\u2019ajoute celle de la protection des donn\u00e9es personnelles dans un monde soumis \u00e0 une logique algorithmique. \u00c0 cet \u00e9gard, les cadres l\u00e9gislatifs actuels au Qu\u00e9bec et au Canada sont compl\u00e8tement d\u00e9pass\u00e9s. Une r\u00e9flexion majeure s\u2019av\u00e8re n\u00e9cessaire. Que vaut en effet le consentement dans un \u00e9cosyst\u00e8me (Internet, Internet des objets) qui offre des services gratuits en \u00e9change d\u2019une collecte de donn\u00e9es personnelles et d\u2019un profilage algorithmique de la personne ? Que valent les principes individuels<\/em> de traitement et de gestion des donn\u00e9es personnelles dans un \u00e9cosyst\u00e8me o\u00f9 les donn\u00e9es deviennent collectives<\/em> et dans lequel l\u2019objectif est de recueillir un maximum d\u2019information, alors que les principes des lois de protection des donn\u00e9es s\u2019articulent autour de la notion de minimisation (collecte des seules donn\u00e9es n\u00e9cessaires au but poursuivi), de limitation dans le temps (effacement des donn\u00e9es une fois le but poursuivi atteint) ou, encore, de finalit\u00e9 ? Les donn\u00e9es massives, ingr\u00e9dient essentiel des techniques d\u2019apprentissage profond, heurtent de plein fouet les fondements des lois de protection des donn\u00e9es personnelles. Tant et si bien qu\u2019il est l\u00e9gitime de se demander si le droit \u00e0 la vie priv\u00e9e, malmen\u00e9 par les g\u00e9ants du Web et par les exigences de s\u00e9curit\u00e9 des \u00c9tats, n\u2019est plus qu\u2019une vue de l\u2019esprit.<\/p>\n L\u2019IA appara\u00eet comme une \u00e9volution majeure dans le traitement de l\u2019information. Elle est porteuse de grands espoirs et, comme toute technologie, d\u2019al\u00e9as et de dangers qu\u2019il convient de circonscrire et de corriger afin d\u2019en assurer un d\u00e9ploiement conforme au droit, \u00e0 ses valeurs et principes, et au bien commun. La r\u00e9flexion est d\u00e9j\u00e0 entam\u00e9e. Elle doit se poursuivre et permettre \u00e0 toutes les parties prenantes d\u2019y participer. Les autorit\u00e9s publiques ne doivent pas se limiter \u00e0 financer les technologies d\u2019IA. Il serait sans doute judicieux que les gouvernements f\u00e9d\u00e9ral et provinciaux songent \u00e0 assurer une veille technologique et encouragent les projets de recherche en sciences sociales qui ont pour ambition de r\u00e9fl\u00e9chir aux incidences de l\u2019IA afin de proposer les m\u00e9canismes susceptibles d\u2019en assurer un d\u00e9ploiement conforme au bien commun.<\/p>\n Cet article fait partie du dossier Dimensions \u00e9thiques et sociales de l\u2019intelligence artificielle<\/a>.<\/p>\n Photo\u00a0: Shutterstock \/ Phonlamai Photo Souhaitez-vous r\u00e9agir \u00e0 cet article ? <\/em>Joignez-vous aux d\u00e9bats d\u2019<\/em>Options politiques\u00a0et soumettez-nous votre texte en suivant ces\u00a0<\/em>directives<\/em><\/a>. <\/em>| Do you have something to say about the article you just read? 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