IA quoi ?
Alors que la machine médiatique participe à amplifier le buzz autour de l’intelligence artificielle, Next se demande comment traiter le sujet à sa juste mesure.
Mise à jour du 4 juin 2024 : ajout de la mention de Shaping AI
Comment parler correctement d’intelligence artificielle ? Il y a quelques semaines, auprès de la BBC, le professeur d’intelligence artificielle à la Liverpool Hope University David Reid déclarait : « je situerais la couverture médiatique de l’IA quelque part autour de 2 sur 10 ». Sa critique principale : le monde médiatique parle du champ comme d’une entité unique, alors qu’il ne l’est pas. Et d’appeler à une couverture plus nuancée.
La critique n’est ni neuve, ni cantonnée au monde britannique. À en croire Emily Bell, directrice du Tow Center for Digital Journalism de l’Université de Columbia, aux États-Unis, elle peut même s’expliquer par l’accélération du cycle de l’actualité, qui rend plus complexe, encore, la couverture de l’explosion de l’IA générative que ne l’a été celle de l’explosion d’internet en 2000 ou celle des smartphones en 2007.
Quoi qu’il en soit, les chiffres sont là : au Royaume-Uni, 60 % des articles relatifs à l’intelligence artificielle concernaient en 2018 des produits, des initiatives et des annonces de l’industrie technologiques. 33 % des sources identifiables venaient du secteur privé, soit deux fois plus que celles issues du monde académique. Pour certains chercheurs cités par le Reuters Institue, une partie du traitement du domaine s’apparente carrément à une « épidémie de mésinformation », dans laquelle les médias se contentent d’amplifier un buzz alimenté par les constructeurs.
La problématique se traduit, aussi, dans le type de sources relevées dans les articles de presse tech comme généralistes : dans l’ultra-majorité des cas, il s’agit d’une poignée d’informaticiens, d’entrepreneurs et de politiciens aux positions quasi unanimes, en faveur du développement et du déploiement de ces technologies.
Sauf qu’au Canada comme ailleurs, les liens entre intérêts universitaires, industriels et politiques, en matière d’IA, sont finement intriqués, les premiers cherchant financement chez les deux autres, qui interagissent par ailleurs pour la création d’un écosystème favorable à la promotion de l’IA. Ce qu’il manque, dans tout cela, ce sont les voix de ceux qui s’intéressent au reste, aux externalités sociales, environnementales, aux effets concrets et présents de l’expansion de cette industrie.
Côté francophone, on trouve des chiffres sur le succès médiatique du champ technologique : depuis 2022, selon la plateforme de veille Tagaday, le volume d’articles relatifs à l’IA a été multiplié par trois, sachant qu’au 1er trimestre 2023, un article sur 100 était consacré au sujet. Selon l’entreprise, une telle visibilité médiatique a quelque chose de comparable… « au conflit Israël – Hamas ». Si bien qu’entre 70 % et 80 % de la population interrogée par le Reuters Institute dans six pays (dont la France) a entendu parler de l‘IA générative… alors qu’à peine 15 % des Français utilisent un outil comme ChatGPT au moins une fois par mois.
Sur un corpus d’articles de presse produits sur dix ans, entre 2011 et 2021, le projet Shaping AI du médialab de SciencesPo relève 19,05 % d’articles « associés à un discours de promesse technologique » et 9,5 % « associés à un discours critique ou de menace lié à ces technologies ». En éliminant les articles catégorisés « neutres », l’équipe de recherche constate une constante de deux tiers d’articles optimistes pour un tiers d’articles critiques. Un nombre croissant d’articles se penchent aussi sur le casse-tête que l’intelligence artificielle, générative ou non, pose dans les rédactions (pour, contre, ou les deux ? Quels types de modèles ? Pour quels types d’usages ? De la modération ? De l’enquête ? Du bâtonnage de dépêche chiffrée ?). Quant à Tagaday , sur les plus de 162 000 articles ou sujets audiovisuels analysés, elle rapporte une surreprésentation très nette de ChatGPT parmi les noms de modèles génératifs évoqués.
En 2023, nous revenions aussi sur le travail des sociologues Anne Bellon et Julia Velkovska, qui rapportait une évolution globale du traitement de l’IA en France (moins d’utilisation du terme « robot » à partir de 2016, plus d’occurrence de l’expression « IA » depuis). Comme d’autres, elles soulignent qu’une petite poignée de personnalités (Yann Le Cun, Ray Kurzweil ou, plus franco-français, Cédric Villani) est très largement citée, dont certains présentent une expertise débattue. Ainsi de Stephen Hawking, qui n’était pas expert de l’IA, et surtout de Laurent Alexandre, cinquième personnalité la plus présente dans leur corpus.
Les enjeux sont multiples, pourtant, et les seuls représentants de l’industrie numérique ne permettront pas de les décortiquer avec la nuance nécessaire. Il y a à peine six mois, ces leaders appelaient eux-mêmes à une pause dans le développement de l’IA. De pause, il n’y a pas eu. À la place, pointe la journaliste Julia Angwin, nous voilà aux prises avec des technologies génératives instables, qui inondent le web de contenus de faible qualité, mais peinent à prouver leur utilité.
Ça n’est pas la première fois que le monde médiatique se fait avoir par les promesses délirantes des industriels de la tech. Avons-nous seulement appris du passé ? De la bulle internet ? De celle des cryptos ? Du métavers ?
Il ne s’agit pas de tout jeter. Les technologies déployées par le champ de l’intelligence artificielle sont multiples, pour certaines anciennes, et sont là pour rester. Il s’agit de reconnaître, en revanche, que les questions auxquelles il nous faut chercher des réponses sont multiples.
Sur les modèles eux-mêmes, pour commencer : GPT-4 a-t-il réellement réussi haut la main l’examen du barreau, comme le clamait OpenAI en mars 2023 ? Un réexamen du chercheur Eric Martínez laisse penser qu’il s’est plutôt trompé pour une question sur deux. Quid de la capacité de ces modèles à répondre à des questions simples ? En contexte médical, une étude de Stanford montre que si un médecin sur dix utilise déjà ChatGPT au quotidien aux États-Unis, le grand modèle de langage produit trop d’erreurs pour être utilisable.
Les cadrages économiques aussi demandent de la nuance : quand Emmanuel Macron promeut l’intelligence artificielle en France, quelles mesures proposent-ils concernant les emplois qui seront touchés, forcés à muter ? Quelle évolution des cadres de travail, outre la réduction de l’assurance-chômage ?
Dans un autre domaine, la conférence Vivatech fait le plein de tables rondes sur les intérêts du nucléaire. Le président de la République joue, lui aussi, de cet argument pour attirer les géants numériques. Et c’est vrai, l’électricité française peut se targuer d’être peu carbonée.
Mais quid des autres effets du numérique sur l’environnement ? Sur quels terrains seront construits les data centers ? Avec quelle eau les refroidira-t-on ? En cas de canicule, comment l’arbitrage entre les usages des entreprises et ceux des citoyens sera-t-il organisé ?
Chez Next, on essaie d’aborder l’intelligence artificielle en gardant ce type de questions en tête. On s’interroge aussi sur l’utilité des technologies que l’on croise avant de s’y attarder. Notre problème, évidemment, est qu’il est matériellement impossible de traiter la totalité des applications concrètes de l’IA. Chaque jour, il nous faut donc faire des choix.
Et vous, comment voudriez-vous entendre parler d’intelligence artificielle ?