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Rapport « Éthique de la recherche en apprentissage machine »

Le préambule

Dans le numérique, le foisonnement et la rapidité de déploiement des usages issus de l’innovation contribuent à la complexité de l’interaction entre l’offre technologique et l’appropriation par la société, et réduit de ce fait la portée des prévisions scientifiques sur les conséquences de la recherche. Cette relative imprévisibilité des usages ne doit pas dédouaner les scientifiques, mais doit au contraire motiver la réflexion éthique et la recherche d’attitudes et de méthodes adaptées. En effet les chercheurs doivent avoir à l’esprit que leurs travaux contribuent de facto à transformer la société et peut-être l’Homme, comme l’ont fait beaucoup d’outils et de techniques depuis des millénaires, même si ce processus n’est pas toujours prévisible. Ainsi si l’on ne saurait attribuer aux seuls chercheurs la responsabilité de l’impact potentiel de leurs travaux, ceux-ci doivent être conscients qu’ils sont partie prenante d’une responsabilité collective. Le monde de la recherche doit organiser en son sein et d’une manière transdisciplinaire la prise en compte de la dimension éthique, et éclairer ses choix vis-à-vis de la société en contribuant aux débats publics, afin que la science demeure un facteur de progrès et que les croyances infondées et l’irrationnel ne conduisent pas à une défiance à son égard. Dans ce contexte, les réflexions de la CERNA – dont la vocation est de se prononcer sur l’éthique de la recherche en sciences et technologies du numérique – visent à inciter et aider les chercheurs à la vigilance éthique « chemin faisant » plutôt qu’à émettre des prescriptions normatives qui seraient vite obsolètes. Elles n’envisagent que des perspectives plausibles du point de vue scientifique, afin de ne pas nourrir la confusion avec ce qui relève de la science-fiction.

Conçu dans un esprit pratique en premier lieu à l’attention des chercheurs et développeurs dans le numérique, le document aborde les questions sous l’angle des sciences et technologies. Des questions de société que le concepteur doit avoir à l’esprit sont évoquées sans être approfondies. Le présent travail n’est qu’une contribution à une réflexion qui doit être plus vaste au sein du monde de la recherche, notamment avec les sciences humaines et sociales, et au niveau de la société toute entière, comme l’évoque la conclusion.

Le plan

  • Préambule
  • Composition du groupe de travail et personnalités auditionnées
  • Introduction
  • I. Qu’est-ce que l’apprentissage machine ?
  • II. Exemples d’applications de l’apprentissage machine
  • III. Questions éthiques
  • IV. Les préconisations sur les systèmes apprenants en six thèmes
    • Les données des systèmes d’apprentissage
    • L’autonomie des systèmes apprenants
    • L’explicabilité des systèmes d’apprentissage et leur évaluation
    • Les décisions des systèmes d’apprentissage
    • Le consentement lors de l’apprentissage machine
    • La responsabilité dans les relations homme-machine apprenantes
  • V. Contexte national et international
  • VI. Conclusion
  • VII. Liste des préconisations

→ Télécharger le rapport « Éthique de la recherche en apprentissage machine » (PDF)

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