Car l’essentiel des codeurs sont des mâles plutôt de type occidental. Seuls 15% et 10% des effectifs de Facebook et de Google en IA, respectivement, sont des femmes. Les chiffres sont encore plus sombres en ce qui concerne la diversité raciale. Si le premier biais est le talent qui développe le code, un second biais est le manque de transparence algorithmique (car en l’absence de contrôle, les préjugés, les hypothèses et les stéréotypes personnels sont intégrés dans les algorithmes).  

C’est ainsi que le biais des genres est très largement dépassé par des considérations éthiques plus larges, auxquelles les concepteurs devraient accorder beaucoup plus d’attention, et même rompre avec la simple dichotomie binaire des genres. Car à y regarder de près, l’IA conversationnelle pourrait avoir des impacts dans le changement social bien au-delà de la dichotomie homme / femme. 

Pour en savoir plus :« Conversational AI Can Propel Social Stereotypes » de Sharon Horowitt-Hendler et James Hendler, (Wired janvier 2020)

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D’après “Jeff Bezos on AI: Autonomous weapons are ‘genuinely scary,’ robots won’t put us all out of work” de Catherine Clifford (CNBC 11 mai 2018); “Inside Amazon’s AI Flywheel” de Steven Levy (1er février 2018).

Le déploiement de l’IA n’inquiète pas Jeff Bezos. À l’occasion du George W. Bush Presidential Center’s Forum d’avril 2018, consacré au leadership, Jeff Bezos a déclaré : « L’IA va-t-elle mettre tout le monde au chômage ? Je ne suis pas inquiet. Grâce à elle, nous pourrons automatiser des tâches qu’il était impossible d’automatiser dans le passé. Non seulement notre civilisation sera plus riche, mais la qualité de notre travail sera meilleure. Par rapport à aujourd’hui, une plus grande proportion de la population pourra suivre sa vocation et faire carrière ». Son leadership chez Amazon ne semble pourtant pas tout à fait en accord avec cette déclaration. Alors que l’entreprise est précurseur en matière d’adoption de l’intelligence artificielle et d’automatisation, elle est aussi, avec plus d’un demi-million de salariés, l’un des plus gros employeurs de la planète..

Marc Benioff et le pouvoir de transformation d’Einstein

D’après “How Salesforce CEO Marc Benioff uses AI to end internal politics at meetings”, de Julie Bort (Business Insider, 18 mai 2018) et “Why Marc Benioff’s AI bet will power Salesforce’s next wave of growth,” de Daniel Newman (MarketWatch, 27 mars 2018).

En septembre 2016, Marc Benioff dévoilait Einstein, la solution d’intelligence artificielle appliquée au CRM intégré à Salesforce, « avancée naturelle » de Salesforce vers un parcours client plus prédictif et plus normatif. En termes plus concrets, Einstein analyse de très grands volumes de données afin de réaliser des prédictions complexes. La détection du meilleur moment pour contacter un client, la diffusion de recommandations produits et l’acquisition de renseignements sur les communautés de marques, ou encore des retours concernant la pertinence d’un e-mail et de son objet par rapport à la cible visée font partie des possibilités qu’offre la solution.

Ke Jiao de Smart Finance et l’IA au service de crédits plus inclusifs

D’après AI Super-Powers: China, Silicon Valley, and the New World Order de Kai-Fu Lee (Houghton Mifflin Harcourt, 2018); “Global FinTech Innovation Summit Money 20/20 Launched in China, Smart Finance Group Joined the Conference » (Business Wire, 16 novembre 2018).?

D’après Kai-Fu Lee, auteur et expert en IA, le manque de données structurées est un obstacle à l’adoption de l’IA par les entreprises. Les dirigeants visionnaires dépassent cet obstacle en implémentant l’IA de manière créative. Ke Jiao, CEO et fondateur de Smart Finance, en est un bon exemple. Son application dont le fonctionnement repose sur l’intelligence artificielle permet aux populations jusqu’alors délaissées par les banques traditionnelles, d’avoir accès aux services financiers. Comment cette application peut-elle permettre à la finance d’être plus inclusive ? Ses algorithmes d’apprentissage avancés analysent des données bien différentes de celles qui rentrent en compte dans les processus d’évaluation et d’acceptation de crédits.

Extrait de Business Digest N°292, Décembre/Janvier

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