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Des erreurs qui ne tombent pas au hasard
Quand un algorithme se trompe plus souvent sur certains visages, ce n'est pas un bogue neutre : c'est un « nous » incomplet.
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Une machine apprend de ce qu'on lui montre. Et de ce qu'on oublie de lui montrer.
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14 articles · chacun en quatre temps : une scène, un cas documenté, une voix, une question
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Quand un algorithme se trompe plus souvent sur certains visages, ce n'est pas un bogue neutre : c'est un « nous » incomplet.
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Des crânes de Morton aux spiromètres « corrigés » selon la race, la science a longtemps servi la hiérarchie ; elle apprend aujourd'hui à s'en défaire.
LireEn Australie, un calcul automatisé a réclamé à tort des centaines de milliers de dettes à des prestataires d'aide sociale. Une commission royale l'a jugé cruel et illégal.
LireÀ Montréal, un programme de Mila forme de jeunes Autochtones en intelligence artificielle pour que la technologie de demain porte aussi leurs voix.
LireLa GRC a utilisé un logiciel de reconnaissance faciale bâti sur des photos que les commissaires jugent recueillies illégalement ; même la police doit savoir d'où viennent ses outils.
LireOttawa oblige ses ministères à évaluer les risques de leurs algorithmes avant de s'en servir, et à garder un humain au moment de dire non.
LireAu Québec, la Loi 25 oblige les entreprises à dire quand une machine seule a tranché, et à laisser la personne s'expliquer à quelqu'un.
LireUn algorithme de santé américain jugeait les besoins des patients à leurs dépenses passées ; les patients noirs, moins soignés, semblaient donc moins malades.
LireUne entreprise a copié des milliards de visages en ligne pour les vendre à la police ; quatre commissaires canadiens ont dit non ensemble.
LireEn 2018, des centaines de Montréalais ont aidé à écrire dix principes pour que l'intelligence artificielle serve tout le monde, sans discriminer.
LireÀ Détroit, un père noir a été arrêté à tort devant ses filles à cause d'un logiciel ; son courage a changé les règles de la police.
LireEn 2023, une analyse de Bloomberg a montré qu'un générateur d'images accentuait les stéréotypes de genre et de couleur de peau. Un outil qui fabrique des images fabrique aussi des places.
LireEn 2020, des internautes ont montré que le recadrage automatique de Twitter favorisait certains visages ; l'entreprise a mesuré le biais, puis rendu le choix aux personnes.
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