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[Algorithmes, IA] Dans la famille algorithmie, je demande…

[Algorithmes, IA] Dans la famille algorithmie, je demande…

Dans l’épisode précédent, nous avons vu ce qu’étaient les algorithmes et l’intelligence artificielle sur le papier. Mais il est temps de se pencher sur du concret : qui sont ces ouvriers du numérique, quels sont leurs réseaux ? Tu vas voir, selon l’approche, on peut classer ces technologies dans des familles d’activité bien spécifiques. Une fois celles-ci identifiées, il devient bien plus simple de comprendre comment les algorithmes influent sur l’information que tu consommes en ligne.

➡️ Lorsqu’on parle d’“intelligence artificielle” dans le débat public, on distingue souvent deux versions drastiquement différentes : l’IA faible, ou étroite, et l’IA forte. La première est concentrée sur une tâche précise (traduire des langues, identifier un élément dans une image, extraire des tendances d’énormes bases de données, etc) qu’elle peut réaliser bien plus efficacement que l’humain. La seconde est plus directement inspirée de personnages de science-fiction : une IA forte, ce serait une machine douée de conscience, de sensibilité, capable de raisonner, un C-3PO dans Star Wars ou une Samantha dans Her (Journal du Geek, Usbek & Rica). 

➡️ Dans Culture numérique, le sociologue Dominique Cardon envisage le problème différemment. Il explique la multiplication des algorithmes dans nos quotidiens par la multiplication de données, elle-même engendrée par notre accès grandissant au numérique. Pour s’y retrouver dans la masse de données indexables en ligne, dans les commentaires, les posts, les likes que nous produisons, dans les sites marchands et non marchands, il ne nous faut pas nécessairement inventer de nouveaux types d’intelligence, mais plutôt s’armer d’une batterie de cartes, de boussoles, de repères. Dominique Cardon explique que c’est le rôle des algorithmes informatiques et les classe en quatre familles : 

  • Le premier groupe d’algorithmes se place “à côté” du web : ils mesurent les logiques de popularité, calculent quelles pages sont plus visitées que les autres. 
  • D’autres sont “au-dessus” du web et établissent des classifications par autorité, comme l’algorithme PageRank, derrière les résultats Google. 
  • D’autres encore, surtout présents “dans” les réseaux sociaux, font des calculs de réputation. Leurs métriques (likes, retweets) sont visibles, donc nous poussent à réagir et nous adapter en permanence (ce qui explique qu’on en profite parfois pour les manipuler, comme dans le cas des campagnes d’astroturfing). 
  • Les algorithmes de la dernière famille, enfin, sont “sous” le web : ce sont eux qui visent à récupérer les traces de nos activités, de préférence sans que nous y prêtions attention, pour les imiter et prédire ensuite quels services nous voudrons, quelles attentes nous aurons (Philosophie et Management). 

Dans le prochain épisode, tu verras que cette toute dernière famille d’algorithmes est à l’origine d’une bonne partie de l’ébullition actuelle autour de l’intelligence artificielle.

« Algorithmes, intelligence artificielle : le kit anti-bullshit »

Épisode 1 : où l’on apprend à cuisiner mathématiquement

Épisode 3 : stupid or not stupid, that is the AI question

Épisode 4 : Faut-il craindre les biais de l’intelligence artificielle ?

Épisode 5 : l’IA à la rescousse de l’environnement ?

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