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Les IA conversationnelles sont des mecs (en fait)

Françoise Tollet — Sun, 01 Mar 2020 23:00:00 +0000

En 2019 l’Unesco a publié un rapport mettant en garde contre les dégâts collatéraux d’IA sexuées. Les auteurs critiquent le fait que la plupart des IA conversationnelles ont un prénom et une voix féminine alors même qu’ils se targuent d’être sans genre. Ils mettent aussi en garde contre le danger de limiter le biais à la voix ou au pronom.

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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4 mythes démystifiés sur l’IA

Françoise Tollet — Thu, 02 Jan 2020 23:00:00 +0000

Les technologies d’intelligence artificielle s’immiscent partout : dans nos loisirs, dans nos déplacements, dans nos actes d’achats, dans nos interactions sociales et de plus en plus dans notre sphère professionnelle. Mais sont-elles à la hauteur de leur réputation ? Rien n’est moins sûr… Alors que pouvez-vous faire faire aux algorithmes en toute confiance, et que ne faut-il surtout pas leur confier si vous tenez à votre éthique, votre ROI ou votre réputation ? Et l’humain dans tout cela ?

Idée reçue n°1 : l’IA ne se trompe jamais (elle voit juste des girafes partout)

Les technologies d’intelligence artificielle ont fait d’énormes progrès. Au cours des trois dernières années, des algorithmes ont humilié les plus grands champions de jeu de go et de poker, ont été autorisés par la FDA à faire des diagnostics tout seuls, ont mis la main sur plus de la moitié des transactions boursières et ont repoussé les frontières de la désinformation. À chaque jalon franchi, le couplet sur la ringardisation de l’humain face aux machines refait surface. Sauf que ces IA ultra performantes sont des exceptions qui confirment une norme encore balbutiante. Prenez Visual Chatbot, un algorithme de description d’images entraîné par des chercheurs de Virginia Tech et proposez–lui une image prise au hasard… Vous pourriez être surpris par sa propension à voir des girafes partout, même dans votre salon. Et s’il tombe juste, demandez-lui d’approfondir sa réponse et il justifiera n’importe quoi. C’est drôle quand il s’agit d’un algorithme d’études, mais beaucoup moins quand c’est « pour de vrai ». Que faire d’un outil détecteur de mélanome qui diagnostique des tumeurs dès qu’il y a une règle graduée sur le cliché ?

Nulles les IA ? Pas plus, ni moins, que les humains qui les développent. Et ceux-ci commettent fréquemment des erreurs, souvent les mêmes d’ailleurs. Le top 4 : choisir un problème trop vaste qui nécessite de manier un grand nombre d’informations de sources et de typologies différentes (comme le recrutement d’un candidat à partir du film d’un entretien) ; entrainer l’algorithme sur des données trop restreintes, mal filtrées ou inadaptées (comme celles que Tesla a utilisé pour son IA qui a pris un camion pour un panneau de signalisation, car elle avait été essentiellement entraînée avec des images de véhicules vus de dos) ; se tromper dans la formulation du problème et enfin surestimer la mémoire de l’algorithme. Ce dernier point explique pourquoi la plupart des chatbots dévissent au bout de quelques phrases : ils ne savent plus de quoi ils parlent !

Conclusion n°1 : circonvenez précisément le problème que vous voulez résoudre avec l’IA et vérifiez que c’est la solution la mieux adaptée à la situation.

Idée reçue n°2 : l’IA ne triche pas (mais elle invente ses propres règles)

Les algorithmes de machine learning apprennent à la carotte : ils reçoivent des « récompenses » à chaque bonne réponse et/ou quand leur taux de réussite dépasse un certain seuil. Saufqu’ils sont censés se débrouiller seuls pour trouver comment atteindre le but que vous leur avez fixé. Ils inventent donc leurs propres règles en cherchant la voie la plus simple, celle qui économisera un maximum de ressources informatiques. Et les raccourcis qu’ils prennent sont parfois surprenants, comme l’illustrent les exemples choisis par Janelle Shane. Donnez-leur la consigne de gagner au morpion ? Ils génèrent des plateaux de jeux si grands que l’ordi de l’adversaire plante. Demandez-leur de supprimer certains items dans une liste ? Ils préfèrent supprimer la liste entière. Ils sont chargés de concevoir la lentille d’un microscope ? Le résultat est impeccable sur le plan fonctionnel, mais il a 20 mètresd’épaisseur… Cette tendance à la « tricherie » n’est pas seulement imputable à la construction des algorithmes, elle est parfois aussi entretenue par la composition des jeux de données qui, par souci de représenter la réalité, est souvent déséquilibrée. Si vous voulez que votre IA détecte les fraudes à l’assurance vous allez la nourrir de milliers de déclarations parmi lesquelles seules quelques–unes seront frauduleuses parce que telle est la réalité. Le problème est qu’en classant tous les documents qui lui sont soumis en « non frauduleux »l’IA est sûre d’atteindre un taux de réussitetrès élevé…

Extrait de Business Digest N°302, Décembre 2019 – Janvier 2020

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Quand la VR nous réconcilie avec les robots

Valentino Di Nardo — Sun, 19 May 2019 22:00:00 +0000

Si le rôle des robots dans l’industrie est fondamental, car souvent dédiés aux tâches fastidieuses et répétitives, voire dangereuses ou nocives pour l’Homme, la peur de la machine persiste. Bien que, selon le gouvernement américain, il soit 8 fois plus dangereux de travailler dans un bar qu’à l’usine, les quelques accidents mortels dus à des robots engendrent une peur similaire à celle de l’avion : l’amalgame entre « être en sécurité » et « se sentir en sécurité » rendent les craintes disproportionnées.

Or cette perception de la sécurité a jusqu’alors été laissée de côté au profit de la gestion de problèmes techniques, les angoisses des employées étant jugées secondaires. Erreur selon Sangseok You et son équipe, qui ont imaginé une solution impliquant la réalité virtuelle, pour tenter de rassurer ceux qui travaillent avec des robots. La réalité virtuelle a déjà fait ses preuves pour combattre certaines phobies en les reproduisant virtuellement, dans un environnement sain et sans risques, permettant de les atténuer, voire de les faire disparaître.

Ils ont ainsi mené plusieurs expériences en milieu immersif qui ont montré que identification et confiance sont rétablies quand une barrière physique sépare humains et robots. Le sentiment de sécurité ainsi rétabli favorise la collaboration homme-machine.

Retrouvez la publication :

Knowledge@HEC 2015

Pour en savoir plus sur la recherche à HEC Paris, retrouvez tous les articles publiés sur le site Knowledge@HEC.

Et, pour en savoir plus sur Business Digest, n’hésitez pas à nous contacter à : contact@business-digest.fr

En savoir plus :

« Workers could feel safer with robots thanks to virtual reality . » (Knowledge@HEC mars 2019)

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Les interrupteurs

Marie-France Grand-Clément — Thu, 16 May 2019 22:00:00 +0000

Vous avez déjà entendu parler du « Manterrupting » ? Cette capacité qu’ont certains hommes à couper la parole à une femme dans une réunion, une conversation, et ainsi reprendre de fait le pouvoir ? Dans un article paru dans Le Monde intitulé « En entreprise, une femme qui parle est bavarde, un homme qui parle est un leader », trois femmes cadres supérieures donnent leur point de vue sur le sujet ainsi que les méthodes mises en place pour gagner en crédibilité et être écoutée sans être interrompues.

Le « Manterrupting » apparaît aussi lié à la culture d’entreprise. Le phénomène est plus accentué en Europe car, malgré l’existence d’une parité homme / femme en matière d’enseignement, les femmes sont moins (ou pas du tout) préparées à prendre la parole dans une société dirigée en majorité par des hommes. Aux États-Unis en revanche, des cours leurs sont proposées durant leurs études pour apprendre à reprendre la parole en cas d’interruption, ce qui les prépare à gérer plus facilement ces comportements lorsqu’elles y sont confrontées.

L’interruption est irrespectueuse et désagréable, et personne ne devrait avoir recours à la ruse pour faire entendre sa voix ; pour y remédier, limiter cette discrimination et permettre une meilleure collaboration, certaines entreprises n’hésitent pas à instaurer un règlement intérieur contre l’interruption. Le but n’est pas de juger mais d’attirer l’attention sur les biais inconscients qui autorisent ces interruptions, qui bien souvent ne sont pas volontaires mais sont le fruit d’un conditionnement culturel.

Pour en savoir plus :

«En entreprise, une femme qui parle est bavarde, un homme qui parle est un leader (Le Monde, 2017)

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Qu’est-ce qu’un chef ?

Emmanuelle Meylan — Thu, 14 Feb 2019 23:00:00 +0000

Pour répondre à cette question Pierre de Villiers revient sur 43 ans de carrière militaire, jusqu’à la plus haute fonction, celle de chef d’état-major des armées.

Tout au long de son ouvrage il décrit les qualités auxquelles doit répondre un chef: exemplarité, en cohérence avec son époque, facilitateur, confiance… Des vertus largement détaillées dans les manuels de management, mais qui ici, à la lumière de son expérience unique, prennent une autre dimension.

Il leur attribue à toutes ce dénominateur commun : l’Homme. Remettre l’humain au cœur des relations, des enjeux, de l’engagement… Selon lui, la figure du chef représente une autorité, soit un lien fondamental dans une société avec des repères, des valeurs, des comportements. En cela, le chef aurait avant tout un rôle social. Il précise aussi que l’on devient chef dès la première responsabilité. Tout le monde est donc potentiellement un chef.

Pierre de Villiers n’est pas un homme d’affaire, ni un leader politique (c’est lui qui le dit). Pour autant, le récit de son expertise de commandement et les exemples qu’il donne pourront inspirer ceux qui sauront les transposer dans leur job. J’apprécie ce retour à des principes fondamentaux, le tout empreint d’une grande bienveillance. De plus, cet ouvrage nous éclaire sur les malaises et crises de nos sociétés en France et dans le monde, ou encore sur la place de l’intelligence artificielle face à l’humain. À lire donc.

Pour en savoir plus :

Qu’est-ce qu’un chef du Général d’Armées Pierre de Villiers (Fayard, 2018)

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Poète, job de demain ?

Mehdi Ramdani — Mon, 17 Jul 2017 22:00:00 +0000

Doux rêveur, idéaliste invétéré, rebelle… se faire qualifier de « poète » est rarement un compliment dans l’entreprise. Pourtant l’art de jouer avec les mots pour susciter des émotions est en train de creuser son sillon dans l’univers conformiste des entreprises. En effet, deux tendances parallèles se dessinent actuellement.

La première concerne le recours à la poésie comme rempart à la déshumanisation. C’est le cheval de bataille du poète anglais David Whyte – qui fait souffler un vent de lyrisme dans les grandes entreprises afin de stimuler la créativité et l’empathie des équipes – mais aussi du chief poetic officer français Vincent Avanzi qui voit les poèmes comme un outil au service de la cohésion et de l’adhésion à une vision partagée.

Paradoxalement la seconde tendance est elle entièrement tournée vers l’humanisation… des machines et plus particulièrement des Chatbots et autres assistants virtuels. En effet, derrière Cortana, Siri, ou autre Google Now figurent non seulement d’innombrables ingénieurs concentrés sur les algorithmes conversationnels, mais aussi des équipes entières de gens de plumes (poètes, écrivains, ou scénaristes) dont la mission consiste à renforcer les aptitudes langagières des intelligences artificielles afin de les rendre toujours plus acceptables par leurs interlocuteurs humains.

Le chemin est encore long : proposez à Siri de vous réciter un poème et il vous rétorquera « vous n’avez rien de mieux à faire? »

Pour aller plus loin :

Retrouvez en intégralité notre dossier « Homme vs machines intelligentes, quel sens donner au travail ? » avec :

La synthèse :
« Sensemaking, the power of the humanities in the age of the algorithm »

L’interview de Chad Wan, responsable RH chez BBK Electronics :
« BBK Electronics, parier sur l’humain avant tout »,

La fiche pratique :
« Homme vs Robot, ré-enchanter les relations dans votre équipe »

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Homme vs machine intelligente, quel sens donner au travail ?

Emmanuelle Meylan — Wed, 21 Jun 2017 22:00:00 +0000

Big data appliqués à la gestion des ressources humaines, machine learning mis au service de la relation client, algorithmes utilisés pour prendre les décisions stratégiques, etc. Ces dernières années, le digital a gagné toutes les fonctions de l’entreprise, favorisant l’automatisation – mais aussi le contrôle renforcé – de tous les processus. Et certains phénomènes ont de quoi inquiéter : au Japon, une compagnie d’assurance vient ainsi de remplacer 25 % de son personnel par une intelligence artificielle. Le patron du fonds de pension Bridgewater envisage quant à lui d’utiliser l’intelligence artificielle pour les 3/4 de ses décisions, arguant que la machine est plus fi able que l’homme. Le digital est partout et cette hégémonie ne va pas sans poser des questions. Dont la plus importante : quel sens donner à l’Homme et son travail dans des entreprises de plus en plus dominées par la technologie ?

Reprendre confiance dans la valeur du capital humain

Si les machines sont devenues très performantes pour les tâches automatisables, elles sont encore loin d’égaler l’Homme dans de nombreux domaines. Principale faille : leur incapacité à « voir large » et à intégrer des notions non quantifiables comme le contexte social ou les caractéristiques individuelles. Un robot pourra détecter une baisse de productivité chez des collaborateurs, mais sera incapable de discerner ceux qui sont démotivés par le contenu de leurs missions de ceux qui connaissent des difficultés d’ordre personnel. Par ailleurs, les machines sont encore très peu efficaces sur le plan de l’intelligence émotionnelle : elles ne savent pas décrypter l’état psychique des individus et encore moins réconforter ceux qui traversent des difficultés. Enfin, les intelligences artificielles manquent de créativité : pour elles, impossible de créer ex nihilo. Autant les algorithmes d’AirBnb sont très efficaces pour vous orienter vers la location qui vous conviendra le mieux, autant ils seraient incapables d’avoir l’idée du couchsurfing (service d’hébergement gratuit entre particuliers). Pourtant, 67 % des dirigeants de grandes entreprises à travers le monde estiment aujourd’hui
que la technologie crée plus de valeur que les employés ! Surpris par ce chiffre, le géant
mondial du recrutement Korn Ferry a entrepris de comparer les retours sur investissements du capital physique (immobilier, technologie, outils de production, etc. ) et du capital humain. Verdict : la valeur potentielle du capital humain de l’économie mondiale représente 1,2 millions de milliards de dollars, c’est 2,3 fois plus que la valeur potentielle du capital productif. L’homme reste le principal actif stratégique des entreprises et un actif qui présente un retour sur investissement particulièrement intéressant puisque chaque dollar investi dans le capital humain rapporterait 11,25 dollars.

Faire entrer les sciences humaines dans l’entreprise

Dans une société technophile, la place prise par les méthodes scientifiques est prépondérante. Cette domination des sciences dures se vérifie dans les chiffres de l’enseignement supérieur : En France, 60 % des inscrits à l’université française choisissent les « humanités », mais les équilibres s’inversent au fil des études. Et quand 92 % des doctorants en sciences exactes voient leur thèse rémunérée, seuls 38 % de leurs camarades en sciences humaines et sociales bénéficient du même soutien. À l’embauche le constat est similaire : les jeunes diplômés au profil scientifique ou technologique trouvent un emploi beaucoup plus rapidement. Les sciences humaines et sociales seraient-elles donc vouées aux seconds rôles dans l’économie réelle ? Ces dernières années, certaines professions comme les anthropologues, sociologues, ethnologues ou historiens sont revenues sur le devant de la scène dans les grandes entreprises. Leurs atouts : elles sont formées à observer, à « agripper » le réel et à décortiquer les faits en s’intéressant aux individus, à leur façon de vivre et à leurs motivations profondes. Les données que manipulent ces experts ne sont pas des « big data », elles ne prétendent pas à l’exactitude statistique ; mais elles font émerger des comportements ou des attentes qui ne s’expriment jamais dans les études statistiques marketing. Et les réussites ne manquent pas : c’est après avoir recouru aux pratiques ethnologiques que Lego s’est sauvé d’une faillite annoncée en décidant en 2008 de se recentrer sur la brique alors même que les études marketing annonçaient son déclin irrémédiable face aux jouets plus sophistiqués. Ce sont également des analyses sociologiques qui ont convaincu le laboratoire Servier de développer des offres orientées prévention pour redorer sa réputation auprès des médecins et des patients.

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Qu’est-ce que l’excellence humaine face aux machines ?

Mehdi Ramdani — Wed, 21 Jun 2017 22:00:00 +0000

Entre 1997 et 2007, les robots industriels ont détruit quelque 670 000 emplois manufacturiers aux États-Unis. Ce mouvement n’est pas près de s’arrêter puisque le nombre de robots dans l’industrie devrait encore être multiplié par quatre d’ici 2020¹. Et les emplois manuels ne sont plus les seuls menacés. Avec l’avènement des « machines intelligentes », les cols blancs peuvent eux aussi se préparer à céder leur place à des technologies « qui pensent ». Par exemple, début 2017, le programme Watson d’IBM a fait perdre leur poste à 34 employés de la compagnie d’assurance-vie Japanese Fukoku. Avec cette automatisation, l’assureur espère augmenter sa productivité de 30 % et économiser 1,65 million de dollars par an². Comment adoucir la transition vers l’ère des machines intelligentes et préserver votre place dans ce nouveau paysage ? Dans leur ouvrage Humility Is the New Smart, Edward Hess et Katherine Ludwig off rent une perspective optimiste : plutôt que d’essayer de battre les machines à leur propre jeu, ils exhortent à jouer sur un autre terrain. Paradoxalement, le meilleur moyen de vous adapter à l’ère de la machine est d’en prendre le contrepied en devenant plus humain.

Spécificité humaine : redéfinir la notion d’intelligence
L’intelligence est habituellement définie en termes quantitatifs : untel est plus intelligent qu’untel, car il connaît plus de choses. Ce postulat s’inscrit dans une culture individualiste où chacun se compare aux autres et essaie de prendre l’avantage. Si nous nous en tenons à cette définition traditionnelle de l’intelligence, les humains ne peuvent pas rivaliser avec l’ordinateur, vue la rapidité avec laquelle les machines sont capables d’amasser et d’analyser de grandes quantités de données. Les auteurs estiment donc que « pour rester pertinents dans l’entreprise à l’ère des machines intelligentes, les hommes doivent exceller dans les fonctions qui viennent compléter l’apport de la technologie. »
Nous devons donc proposer une nouvelle définition de l’intelligence, fondée plus sur l’humilité que sur l’ego. « À l’ère des machines intelligentes, nous devons être moins autocentrés, au contraire nous ouvrir et accepter nos erreurs et nos faiblesses, nous tourner vers l’extérieur et solliciter ceux qui nous entourent pour nous aider à penser, innover, créer et apprendre encore et toujours ».
Pour les auteurs, cette nouvelle forme d’intelligence repose sur la qualité de notre réflexion, notre capacité d’écoute, notre esprit collaboratif, notre aptitude à gérer l’incertitude et notre propension à remettre en cause les croyances établies pour tester de nouvelles idées.

1. « Evidence That Robots Are Winning the Race for American Jobs », par Claire Cain Miller (The New York Times, 28 mars 2017).
2. « Artificial intelligence to replace human staff at Japanese insurance company » (Australian Broadcasting Company, 6 janvier 2017).

Lire la suite de notre focus :

« Qu’est-ce que l’excellence humaine face aux machines ? »

D’après Humility Is the New Smart: Rethinking Human Excellence in the Smart Machine Age,
d’Edward Hess et Katherine Ludwig (Berrett-Koehler Publishers, 2017).

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