IA et éthique : équité, partialité et responsabilité

Les systèmes d’IA apprennent à partir de données. C’est à la fois leur force et leur plus grand risque. Si les données reflètent des injustices (par exemple, des stéréotypes ou des voix manquantes), l’IA peut reproduire, voire amplifier ces problèmes. C’est ce qu’on appelle la partialité. Elle peut se manifester de manière simple (résultats de recherche stéréotypés sur les emplois) ou grave (systèmes de décision automatiques qui affectent la vie des gens).

Alors, que pouvez-vous faire ?

Apprenez à poser les bonnes questions lorsque vous utilisez des outils d’IA :

D’où proviennent les données ? Qui pourrait être exclu de ces données ? Cet outil pourrait-il désavantager injustement un groupe de personnes ?

Être prêt pour le numérique signifie à la fois utiliser les outils et les vérifier. Les jeunes créateurs et entrepreneurs soucieux d’équité créeront des produits plus fiables, ce qui constitue un véritable avantage concurrentiel.

Confidentialité et empreinte numérique

L’IA fonctionne souvent à partir d’une grande quantité de données personnelles. Cela soulève naturellement des questions de confidentialité : quelles données partagez-vous lorsque vous utilisez une application, qui peut les voir et combien de temps sont-elles conservées ? La protection de votre vie privée fait partie de la résilience numérique. Utilisez des paramètres respectueux de la vie privée, lisez les résumés simples des conditions générales lorsque vous le pouvez et réfléchissez à deux fois avant de donner aux applications l’accès à vos fichiers ou à vos contacts.

L’IA et l’emploi : risques, opportunités et nouvelles compétences indispensables

Vous avez probablement entendu parler à la fois de l’engouement et des inquiétudes suscités par le remplacement des emplois par l’IA. La réalité est mitigée. Certaines tâches répétitives peuvent être automatisées, mais l’IA crée également de nouveaux rôles et de nouvelles industries. La solution intelligente ? Développez des compétences que l’IA ne peut pas facilement remplacer, ou apprenez à travailler avec l’IA.

Les compétences qui porteront leurs fruits dans un avenir proche comprennent la capacité à réfléchir de manière critique et à résoudre des problèmes nouveaux, la créativité et la capacité à raconter des histoires captivantes, une communication et un travail d’équipe solides dans toutes les disciplines, ainsi que des connaissances pratiques en matière d’IA afin de comprendre le fonctionnement des outils et comment les utiliser de manière responsable. Combiner ces atouts humains avec une pratique concrète est le meilleur moyen de renforcer votre employabilité.

Associez-les à une pratique concrète : essayez de petits projets, utilisez l’IA pour certaines parties d’un flux de travail (comme le brainstorming ou le prototypage) et apprenez à évaluer les résultats. C’est ainsi que vous renforcerez votre employabilité.

Outils et projets que vous pouvez essayer (aucun codage requis, soyez créatif !)

Il n’est pas nécessaire d’être développeur pour expérimenter l’IA. De nombreux outils sont conçus pour les créateurs, les entrepreneurs et les étudiants.

Il existe des applications de génération d’idées qui vous aident à esquisser et à développer des concepts, des plateformes low-code et no-code qui vous permettent de créer des applications et des prototypes simples sans programmation complexe, des outils de contenu qui facilitent la rédaction, l’édition et la planification, ainsi que des outils créatifs pour la musique, le design ou la narration qui vous permettent de remixer et d’itérer rapidement vos idées.

Choisissez un petit projet : concevez par exemple un site web personnel, créez une mini-campagne assistée par l’IA pour une cause sociale ou développez un prototype de service qui aide vos pairs à trouver des ressources d’étude. Les projets concrets vous apprennent plus vite que des cours interminables.

Entrepreneuriat éthique : construire avec un objectif

Si vous envisagez de vous lancer dans un projet, combinez des valeurs claires avec des tests pratiques. Posez-vous les questions suivantes : à qui ce produit profite-t-il ? Pourrait-il nuire involontairement à quelqu’un ? Comment mesurerez-vous le succès au-delà du profit ?

Où poursuivre votre apprentissage (et comment passer à la pratique)

Les progrès les plus rapides proviennent d’une combinaison de différents types d’apprentissage : des cours interactifs courts qui enseignent les idées et les outils de base, le mentorat de personnes qui ont déjà mené à bien des projets, des groupes de pairs qui vous permettent de vous exercer avec d’autres, et de petits projets pratiques visibles et itératifs.

L’IA est un outil puissant, mais les outils sont façonnés par les personnes. Lorsque vous apprenez à la fois comment fonctionne l’IA et ce qu’elle peut faire involontairement, vous devenez non seulement un utilisateur, mais aussi un gestionnaire. Cette combinaison de curiosité technique et de responsabilité éthique est exactement ce dont le monde a besoin de la part des jeunes d’aujourd’hui. Commencez donc modestement, restez curieux et construisez de manière responsable.

Bibliographie

Alionco, A. (25 septembre 2024). Council Post : Comment l’IA affectera-t-elle le développement Low-Code/No-Code ? Forbes. https://www.forbes.com/councils/forbestechcouncil/2024/09/25/how-will-ai-affect-low-codeno-code-development/

UNESCO. (2022). Recommandation sur l’éthique de l’intelligence artificielle. Système de bibliothèque numérique des Nations Unies. https://digitallibrary.un.org/record/4062376?ln=en&v=pdf