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L'Intelligence Artificielle : utopie ou dystopie ?

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En matière d'Intelligence Artificielle (IA) et de machine learning, inutile d’aller chercher bien loin pour savoir quelle idée l’opinion publique se fait de ce nouveau type de technologies : débat sur la menace des « robots tueurs », scandale du chatbot Twitter Tay qui tient des propos racistes, surveillance amplifiée des citoyens en Chine via la biométrie, rendre les cyberattaques plus sophistiquées…

Ajoutons à cela l’influence de l’industrie du divertissement qui promeut des films et des séries de science-fiction qui brossent un tableau sombre de ce qui pourrait advenir si l'IA prenait un peu trop de pouvoir sur notre vie quotidienne. Il suffit de consulter le fil d’actualité de nos réseaux sociaux pour constater que l’IA peut parfois adopter de drôles de comportements et comprendre que les craintes actuelles ne sont pas complètement infondées.

Mais cela ne veut pas dire que nous devons voir les choses en noir car avec une bonne compréhension de ce que contiennent nos données, couplée à une stratégie de gestion adéquate, l'IA et le machine learning peuvent non seulement améliorer la qualité de l'information, mais aussi élever son véritable potentiel.

Impossible de nier le potentiel de l’IA

Actuellement, la France multiplie les actions pour développer les expérimentations, fédérer les acteurs et relever le défi de l’Intelligence Artificielle. Presqu’un an après le rapport Villani « AI for Humanity », le gouvernement confirme son souhait de faire de l’Hexagone un digne représentant de l’Intelligence Artificielle sur la scène internationale.

L’Intelligence Artificielle n’est pas nouvelle en soi dans la mesure où elle mobilise des sciences statistiques et mathématiques déjà exploitées par l’Homme. Sa réelle valeur ajoutée et la raison de son attrait considérable résident surtout dans sa capacité à pouvoir stocker des masses de données gigantesques et d’y adjoindre des possibilités de calculs encore jamais atteintes. Une prouesse technologique plus qu’intéressante à l’heure où le volume de données explose et où les entreprises souhaitent plus que jamais tirer parti des données qu’elles collectent.

Le géant mondial Starbucks en est un parfait exemple : les équipes marketing ont créé un moteur d’Intelligence Artificielle capable de choisir la promotion qui correspond le mieux à leurs clients et à leurs goûts personnels. Ainsi, chaque semaine, ce sont 400 000 offres différentes qui sont envoyées aux consommateurs, en prenant en compte des facteurs comme le point de vente ou leur dynamique de consommation. Objectifs de la démarche : individualiser au maximum les offres proposées pour rendre les programmes de fidélité plus efficaces.

La protection : défi essentiel à la prospérité de l’IA

Malgré ces prouesses, il est important de garder à l’esprit que l’exploitation des données via l’Intelligence Artificielle ne doit pas aller à l’encontre de leur bonne gestion et protection. La résolution du 12 février 2019 du Parlement européen insiste sur la nécessité de mettre au point un environnement réglementaire stratégique pour l’IA, qui encourage à la fois l’innovation technologique tout en assurant une protection forte des utilisateurs. Cela suppose également le respect du cadre juridique de l’UE en ce qui concerne les données personnelles (GDPR du 25 mai 2018). En effet, le problème majeur est que l’IA constitue à la fois une menace pour la cybersécurité tout en étant l’outil principal de lutte contre les attaques informatiques ! Actuellement, le Parlement européen n’a pas de dispositions spécifiques en matière de responsabilité et de propriété intellectuelle, ce qui compromet donc la sécurité. À l’heure de la révolution des usages, avec l’introduction de l’e-santé, les innovations dans les transports et la défense avec les véhicules et les armes autonomes, le travail sur la notion de responsabilité reste encore difficile à appréhender.

L’étude Data Genomics qui aide à comprendre ce qui rend les données modernes à la fois dangereuses et précieuses, nous en apprend un peu plus sur les menaces existantes : actuellement, chaque pétaoctet de données émanant d’une entreprise (ce qui représente plus de 15 000 smartphones environ avec une capacité de stockage moyenne) contient plus de 3 milliards de fichiers individuels. Chaque fichier hébergeant des données clés et sensibles pour l’entreprise, qui doivent être protégées. Au cours des trois dernières années, c’est plus de deux milliards de personnes qui ont été touchées par des atteintes à la protection des données, chacune ciblant les entreprises, leurs clients et au bout du compte, les données personnelles de ces derniers.

Pour que l’IA puisse pleinement prospérer, il est donc essentiel que les entreprises mettent en place une stratégie que nous déclinerons en trois phases clés avec en premier lieu la PROTECTION, pour avoir la capacité de se rétablir et de réagir aux menaces et aux pertes pour bâtir une structure informationnelle plus solide. Suivi de près par la CLASSIFICATION, afin de s’assurer que toutes les données sont connues, comprises et prises en compte, pour enfin ouvrir les portes à L’ACTION. Qu'il s'agisse de découvrir des informations personnelles sensibles et identifiables (IPI) cachées dans les recoins d'une base de données perdue ou de rechercher des informations dissimulées dans une base immense d'images d’un réseau neurologique, les possibilités pour l’Intelligence Artificielle de produire de la valeur à partir des données sont illimitées. Mais c’est seulement correctement entretenues et gérées que les données mèneront à une voie plus productive et optimale pour que l'IA puisse prospérer.

Par Jean-Pierre Boushira, Vice-President Europe du Sud et Benelux chez Veritas Technologies

Lu 1822 fois Dernière modification le jeudi, 31 octobre 2019 09:19
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