Ce que nous appelons aujourd'hui l'IA s'applique dans divers domaines, y compris la recherche scientifique et m\u00e9dicale, l'automatisation industrielle, la cartographie criminelle, la reconnaissance faciale, les assistants personnels, le service client, et\u2014ce qui est le plus pertinent pour cette discussion\u2014les plateformes de r\u00e9seaux sociaux.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Bien que les discussions sur l'IA soient omnipr\u00e9sentes, nos rencontres r\u00e9elles avec l'IA se produisent souvent en arri\u00e8re-plan de nos interactions quotidiennes. <\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n Dans ces contextes, l'\u201cintelligence artificielle\u201d est plus pr\u00e9cis\u00e9ment d\u00e9crite comme de l'apprentissage automatique, o\u00f9 de grands ensembles de donn\u00e9es, une capacit\u00e9 de stockage sans pr\u00e9c\u00e9dent et de nouvelles techniques d'analyse algorithmique convergent pour faciliter la reconnaissance des motifs, la classification, la transcription, la prise de d\u00e9cision automatis\u00e9e et la pr\u00e9diction.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Bien que le processus d'apprentissage automatique ne soit pas particuli\u00e8rement nouveau, il reste une d\u00e9sinformation significative et des clivages perceptuels sur la fa\u00e7on dont le public per\u00e7oit l'IA.<\/strong> Les chercheurs ont longtemps not\u00e9 les mythes entourant l'IA<\/a> et les \u201cth\u00e9ories populaires\u201d des algorithmes<\/a>, et des enqu\u00eates r\u00e9centes indiquent<\/a> une appr\u00e9hension croissante du public vis-\u00e0-vis de l'IA<\/a><\/p>\n\n\n\n L'apprentissage automatique contemporain ressemble davantage \u00e0 une boule de cristal qu'\u00e0 une machine pensante.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n Peut-\u00eatre que le plus troublant, ce sont les r\u00e9sultats de certaines enqu\u00eates<\/a> qui montrent que certaines personnes croient que l'IA est sensible et consciente d'elle-m\u00eame<\/strong>, un \u00e9cart important par rapport \u00e0 la r\u00e9alit\u00e9 de ce qu'implique l'apprentissage automatique.<\/p>\n\n\n\n Ces id\u00e9es fausses sont probablement aliment\u00e9es par le battage m\u00e9diatique incessant g\u00e9n\u00e9r\u00e9 par les grandes entreprises technologiques, m\u00eame si des fissures commencent \u00e0 appara\u00eetre dans leurs r\u00e9cits. L'IA est souvent pr\u00e9sent\u00e9e comme un moyen de \u201cbooster la productivit\u00e9,\u201d mais cela contraste avec des mois de licenciements massifs<\/a> dans l'industrie technologique.<\/p>\n\n\n\n L'IA n\u00e9cessite \u00e9galement une augmentation massive de la consommation d'\u00e9nergie<\/a> dans une \u00e8re de changement climatique<\/a> et des r\u00e9seaux \u00e9lectriques tendus. De plus, on pr\u00e9voit que l'adoption croissante de l'IA pourrait \u00e9largir l'\u00e9cart de revenus<\/a> entre le capital et le travail. Peut-\u00eatre la plus grande pr\u00e9occupation pour les entit\u00e9s motiv\u00e9es par le profit est-elle la pr\u00e9vision selon laquelle les investissements massifs dans l'IA<\/strong> pourraient s'av\u00e9rer finalement non rentables<\/a>.<\/p>\n\n\n\t\t En un sens, ce que nous appelons aujourd'hui l'IA est \u00e0 la fois omnipr\u00e9sent et opaque.<\/strong> Bien que les discussions sur l'IA soient omnipr\u00e9sentes, nos rencontres r\u00e9elles avec l'IA se produisent souvent en arri\u00e8re-plan de nos interactions quotidiennes. Les m\u00e9canismes de ces processus d'apprentissage automatique en arri\u00e8re-plan sont intentionnellement obscurcis ; les algorithmes qui sous-tendent diverses formes d'apprentissage automatique sont des secrets de propri\u00e9t\u00e9 \u00e9troitement gard\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n Cela cr\u00e9e une situation \u00e0 la fois d\u00e9concertante et famili\u00e8re : \u201ccroyez au battage m\u00e9diatique, utilisez la technologie, donnez-nous vos donn\u00e9es, et ne regardez pas sous le capot.<\/em>\u201d Plut\u00f4t que d'accepter cette \u201cbo\u00eete noire\u201d imp\u00e9n\u00e9trable de l'intelligence artificielle, les chercheurs ont con\u00e7u des strat\u00e9gies pour lever le myst\u00e8re et commencer \u00e0 d\u00e9mystifier les algorithmes qui structurent bon nombre de nos interactions.<\/p>\n\n\n\n Les algorithmes de recommandation \u00e9voluent en fonction des pratiques d'utilisation, en raison de l'activit\u00e9 des utilisateurs et des donn\u00e9es. <\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n Actuellement, les grands mod\u00e8les de langage comme ChatGPT d'OpenAI attirent une attention consid\u00e9rable<\/strong> ; cependant, il est crucial d'\u00e9valuer d'autres formes d'apprentissage automatique qui, bien qu'infrastructurelles et invisibles, fa\u00e7onnent les interactions quotidiennes, souvent de mani\u00e8re potentiellement nuisible. Inspir\u00e9 par des recherches r\u00e9centes, je me suis efforc\u00e9 de mieux comprendre l'intelligence artificielle int\u00e9gr\u00e9e \u00e0 Facebook et TikTok.<\/p>\n\n\n\n \u00c0 cette fin, j'ai examin\u00e9 les r\u00e9centes initiatives de transparence, les d\u00e9clarations officielles des repr\u00e9sentants des plateformes, et j'ai rassembl\u00e9 les informations disponibles sur la mani\u00e8re dont l'IA est int\u00e9gr\u00e9e dans ces deux plateformes omnipr\u00e9sentes, avec un accent particulier sur la mani\u00e8re dont l'IA est promue par les grandes entreprises technologiques comme solution \u00e0 la circulation de contenus probl\u00e9matiques et dangereux, ainsi que de la d\u00e9sinformation et de la m\u00e9sinformation.<\/a><\/p>\n\n\n\n Il existe plusieurs d\u00e9fis persistants lorsqu'il s'agit d'\u00e9valuer de mani\u00e8re critique les algorithmes d'IA int\u00e9gr\u00e9s.<\/p>\n\n\n\n La premi\u00e8re est la confusion qui entoure la question de ce que signifie r\u00e9ellement l'\u201cIA.\u201d<\/strong> Un regard sur les origines historiques de l'intelligence artificielle dans les ann\u00e9es 1950 montre l'\u00e9volution des bases th\u00e9oriques et techniques de l'IA.<\/p>\n\n\n\n L'IA est \u201csociotechnique,\u201d dans la mesure o\u00f9 elle est profond\u00e9ment li\u00e9e aux contextes et aux situations dans lesquels elle est d\u00e9ploy\u00e9e.<\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n C'est-\u00e0-dire que l'IA est pilot\u00e9e non seulement par des structures computationnelles (et leurs limitations), mais aussi par une th\u00e9orie de ce qui constitue l'\u201cintelligence\u201d en premier lieu.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Les algorithmes d'apprentissage automatique qui sous-tendent les plateformes de r\u00e9seaux sociaux sont tr\u00e8s diff\u00e9rents de l'IA symbolique du milieu des ann\u00e9es 1950, tant par leur conception que par leur philosophie. Au risque de simplifier \u00e0 l'exc\u00e8s, l'IA classique tentait de reproduire l'esprit par la manipulation de symboles lisibles par l'homme, selon des r\u00e8gles sous-jacentes.<\/p>\n\n\n\n Ces mod\u00e8les ont \u00e9t\u00e9 en grande partie remplac\u00e9s par une notion plus pr\u00e9dictive et analytique de l'intelligence, compos\u00e9e d'algorithmes multicouches, de gigantesques ensembles de donn\u00e9es et d'une puissance de traitement consid\u00e9rable.<\/strong> En d'autres termes, l'apprentissage automatique contemporain ressemble davantage \u00e0 une boule de cristal qu'\u00e0 une machine pensante.<\/p>\n\n\n\n Dans certaines rencontres quotidiennes, comme sur les r\u00e9seaux sociaux, les versions infrastructurelles de l'IA d'apprentissage automatique sont souvent appel\u00e9es \u201cl'algorithme.\u201d De cette mani\u00e8re, l'IA est \u00e9galement relativement polys\u00e9mique dans la mani\u00e8re dont elle est conceptualis\u00e9e et discut\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n Deuxi\u00e8mement, les mod\u00e8les d'IA sont souvent fortement prot\u00e9g\u00e9s par les entreprises qui veulent garder une longueur d'avance sur leurs concurrents.<\/strong> Par exemple, bien que presque toutes les plateformes de streaming utilisent des analyses pr\u00e9dictives pour recommander du contenu, les types de jeux de donn\u00e9es utilis\u00e9s pour former ces mod\u00e8les, ainsi que les param\u00e8tres que les algorithmes pond\u00e8rent, varient d'une plateforme \u00e0 l'autre.<\/p>\n\n\n\n Ces algorithmes propri\u00e9taires expliquent en partie pourquoi TikTok est si populaire tandis que YouTube Shorts ne l'est pas, ou pourquoi les gens pr\u00e9f\u00e8rent Google \u00e0 Bing malgr\u00e9 la similarit\u00e9 de la fonction de ces plateformes.<\/p>\n\n\n\n Il est plus essentiel que jamais d'interroger les appareils discursifs et mat\u00e9riels des mod\u00e8les d'apprentissage automatique int\u00e9gr\u00e9s. <\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n Troisi\u00e8mement, il existe des hypoth\u00e8ses sur la stabilit\u00e9 algorithmique.<\/strong> En d'autres termes, tandis que les grandes entreprises technologiques et les informaticiens sont prompts \u00e0 d\u00e9finir les algorithmes comme des techniques computationnelles \u00e9tablies, la r\u00e9alit\u00e9 des processus d'IA int\u00e9gr\u00e9s et ax\u00e9s sur les donn\u00e9es est beaucoup plus changeante et \u00e9troitement li\u00e9e au social via les ensembles de donn\u00e9es.<\/p>\n\n\n\n Autrement dit, l'IA est \u201csociotechnique,<\/strong>\u201d dans la mesure o\u00f9 elle est profond\u00e9ment li\u00e9e aux contextes et aux situations dans lesquels elle est d\u00e9ploy\u00e9e. Les algorithmes de recommandation, par exemple, \u00e9voluent en fonction des pratiques d'utilisation en raison de l'activit\u00e9 des utilisateurs et des donn\u00e9es. Ce fait permet l'exp\u00e9rimentation, le bricolage et l'observation des algorithmes par les chercheurs.<\/p>\n\n\n\n En r\u00e9sum\u00e9, \u00e9valuer comment fonctionne l'IA est un probl\u00e8me complexe : le terme IA est utilis\u00e9 de mani\u00e8re lib\u00e9rale pour d\u00e9signer une vari\u00e9t\u00e9 de processus techniques<\/strong> pilot\u00e9s par des philosophies de l'esprit ; l'IA est historiquement contrainte ; les mod\u00e8les d'IA sont des secrets propri\u00e9taires ; et l'IA n'est pas intrins\u00e8quement un objet technique stable, mais plut\u00f4t sociotechnique. Par cons\u00e9quent, tirer sur les fils de la fa\u00e7on dont l'IA int\u00e9gr\u00e9e fonctionne est \u00e9pineux, mais pas impossible. Pour ce faire, il faut non seulement \u00e9valuer la fonction technique de l'IA, mais aussi le contexte d'utilisation, ainsi que la mani\u00e8re dont l'IA est encadr\u00e9e dans les discours par les principales structures de pouvoir.<\/p>\n\n\n\n Les chercheurs se sont r\u00e9cemment tourn\u00e9s vers des strat\u00e9gies plus exp\u00e9rimentales pour examiner la complexit\u00e9 des processus algorithmiques int\u00e9gr\u00e9s. Cela inclut de consid\u00e9rer la nature relationnelle des algorithmes<\/a>, comment les humains et les machines sont entrelac\u00e9s<\/a> dans des relations mat\u00e9rielles, politiques, \u00e9conomiques et organisationnelles complexes, et comment les algorithmes font partie de vastes sch\u00e9mas<\/a> de signification et de pratique culturelle qui peuvent \u00eatre engag\u00e9s empiriquement. Plus pr\u00e9cis\u00e9ment, j'ai cherch\u00e9 \u00e0 acc\u00e9der \u00e0 l'IA d'apprentissage automatique int\u00e9gr\u00e9e de Facebook et TikTok en tant qu'\u201cappareil mat\u00e9riel-discursif.\u201d<\/p>\n\n\n\n Cela a n\u00e9cessit\u00e9 de consid\u00e9rer les discours officiels entourant les techniques d'IA de ces plateformes comme une structure de pouvoir en termes de ce qui est visible, dicible et connaissable \u00e0 propos de l'IA, ainsi que des informations sur la mani\u00e8re dont l'IA est int\u00e9gr\u00e9e dans ces plateformes via des algorithmes, des ensembles de donn\u00e9es, des utilisateurs, des plateformes, des infrastructures, des mod\u00e9rateurs, etc. En tant que tel, l'utilisation de l'IA dans le cadre de Facebook et TikTok d\u00e9montre que l'IA n'existe pas isol\u00e9ment en tant qu'objet technique stable<\/strong>, mais qu'elle est mieux comprise comme un processus continu reposant sur des strat\u00e9gies d'acceptation via des techniques discursives et les arrangements mat\u00e9riels changeants de l'int\u00e9gration quotidienne.<\/p>\n\n\n\n Facebook et TikTok sont embl\u00e9matiques de notre relation amour-haine avec les plateformes. Le potentiel de ces r\u00e9seaux sociaux pour rassembler les gens et favoriser de nouvelles connexions est souvent \u00e0 juste titre oppos\u00e9 \u00e0 des critiques bien fond\u00e9es et \u00e0 une aura d'infamie.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Facebook est populaire depuis deux d\u00e9cennies, tandis que la mont\u00e9e en puissance de TikTok est relativement r\u00e9cente. La d\u00e9mographie de Facebook est d\u00e9sormais plus \u00e2g\u00e9e, tandis que TikTok est embl\u00e9matique des interactions num\u00e9riques des jeunes g\u00e9n\u00e9rations. Pourtant, les deux plateformes partagent des controverses.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Facebook est au centre des d\u00e9bats concernant les pr\u00e9jug\u00e9s<\/a>, la propagation de la d\u00e9sinformation<\/a>, la manipulation politique<\/a>, et les pratiques de partage de donn\u00e9es contraires \u00e0 l'\u00e9thique<\/a>. De la m\u00eame mani\u00e8re, TikTok a \u00e9galement \u00e9t\u00e9 critiqu\u00e9 et a m\u00eame \u00e9t\u00e9 interdit dans certains pays en raison de sa relation per\u00e7ue avec le Parti communiste chinois<\/a> et de ses pratiques de collecte de donn\u00e9es<\/a>.<\/p>\n\n\n\n Facebook et TikTok ont chacun lanc\u00e9 des initiatives de transparence fournissant des d\u00e9tails sur le fonctionnement des algorithmes d'apprentissage automatique int\u00e9gr\u00e9s aux plateformes.<\/p>\n\n\n\n Ces initiatives, ainsi que les d\u00e9clarations et commentaires des repr\u00e9sentants des plateformes, ainsi que des informations suppl\u00e9mentaires sur le fonctionnement des algorithmes sur chaque plateforme, fournissent un aper\u00e7u rare de la mani\u00e8re dont ces plateformes articulent leur utilisation de l'apprentissage automatique,<\/strong> ce qui contredit souvent certaines r\u00e9alit\u00e9s de ces processus sociotechniques.<\/p>\n\n\n\n Il existe une ambigu\u00eft\u00e9 intentionnelle autour de l'IA qui profite aux entreprises technologiques. <\/p><\/blockquote><\/figure>\n\n\n\n Par exemple, Facebook a beaucoup investi dans l'IA,<\/strong> y compris le lancement d'outils d'IA open-source et la promotion de son syst\u00e8me d'IA Rosetta<\/a> comme cl\u00e9 pour mod\u00e9rer le contenu probl\u00e9matique qui, s'il n'est pas contr\u00f4l\u00e9, peut facilement circuler sur la plateforme. Des d\u00e9tails suppl\u00e9mentaires sur la mani\u00e8re dont Facebook utilise l'IA pour mod\u00e9rer le contenu jettent un peu de lumi\u00e8re sur la fa\u00e7on dont le processus a \u00e9volu\u00e9 au fil du temps.<\/p>\n\n\n\n Les publications contenant potentiellement du contenu nuisible sont signal\u00e9es, soit par les utilisateurs, soit par des filtres d'apprentissage automatique ; ensuite, un mod\u00e9rateur humain trie les publications signal\u00e9es pour les supprimer. De plus, alors que ce processus fonctionnait chronologiquement dans le pass\u00e9, dans le sens o\u00f9 les publications \u00e9taient trait\u00e9es dans l'ordre o\u00f9 elles \u00e9taient signal\u00e9es, les nouveaux algorithmes de Facebook priorisent ce que les mod\u00e9rateurs doivent voir en premier<\/strong> en fonction de crit\u00e8res de viralit\u00e9, de gravit\u00e9 et de la probabilit\u00e9 qu'une publication enfreigne les r\u00e8gles de la plateforme.<\/p>\n\n\n\n Peut-\u00eatre le plus int\u00e9ressant de tout est de constater les limites de l'utilisation de l'IA par Facebook. Les filtres d'apprentissage automatique de Facebook analysent les publications via des \u201cembeddings d'int\u00e9grit\u00e9 des publications enti\u00e8res<\/a>\u201d (WPIE), qui \u00e9valuent divers \u00e9l\u00e9ments d'une publication donn\u00e9e. Mais d\u00e9composer les \u00e9l\u00e9ments des publications en points de donn\u00e9es distincts qui sont compar\u00e9s \u00e0 des cas pr\u00e9c\u00e9dents signifie que l'IA de Facebook est incapable de d\u00e9terminer ce que r\u00e9v\u00e8lent les images, les l\u00e9gendes et les relations avec l'auteur.<\/strong><\/p>\n\n\n\n Par exemple, une photo de carr\u00e9s de Rice Krispies \u00e9tiquet\u00e9s \u201cfriandises sp\u00e9ciales\u201d pourrait \u00eatre un raccourci pour des comestibles au THC ou simplement des p\u00e2tisseries d\u00e9licieuses. C'est \u00e0 un mod\u00e9rateur humain d'appliquer un raisonnement critique<\/strong> pour d\u00e9terminer si le contenu signal\u00e9 est r\u00e9ellement un probl\u00e8me m\u00e9ritant d'\u00eatre supprim\u00e9.<\/p>\n\n\n\n Cet exemple est relativement trivial ; cependant, ces mod\u00e9rateurs humains, rendus intentionnellement invisibles par les plateformes, sont expos\u00e9s \u00e0 certains des contenus les plus horribles publi\u00e9s sur le web,<\/strong> souvent pour des salaires bas et sans soutien psychologique<\/a>.<\/p>\n\n\n\n L'enqu\u00eate sur l'IA d'apprentissage automatique de TikTok soul\u00e8ve des probl\u00e8mes similaires. En raison des controverses entourant l'utilisation des donn\u00e9es par la plateforme, TikTok a \u00e9t\u00e9 relativement transparent concernant son algorithme.<\/a><\/p>\n\n\n\n L'entreprise note que les recommandations sont bas\u00e9es sur des facteurs tels que les interactions des utilisateurs (vid\u00e9os aim\u00e9es ou partag\u00e9es, comptes suivis, commentaires publi\u00e9s), les informations sur la vid\u00e9o (l\u00e9gendes, sons, hashtags) et les param\u00e8tres du compte et de l'appareil (pr\u00e9f\u00e9rences linguistiques, type d'appareil, param\u00e8tres du pays).<\/p>\n\n\n\n Il a \u00e9t\u00e9 sp\u00e9cul\u00e9 que l'IA de TikTok pourrait reconna\u00eetre des images dans les vid\u00e9os t\u00e9l\u00e9charg\u00e9es pour la cat\u00e9gorisation, la recommandation et la mod\u00e9ration. Cependant, il semble que, comme YouTube et Facebook, les mod\u00e8les d'apprentissage automatique de TikTok reposent principalement sur les m\u00e9tadonn\u00e9es telles que les descriptions, les tags, l'heure et le lieu des t\u00e9l\u00e9chargements de vid\u00e9os.<\/strong> En d'autres termes, TikTok utilise l'IA pour la recommandation, la s\u00e9lection et la personnalisation, tout comme les autres plateformes. Il le fait simplement de mani\u00e8re plus efficace.<\/p>\n\n\n\n Un aspect notable de TikTok est que la plateforme souligne comment l'algorithme propri\u00e9taire de l'entreprise interrompt les sch\u00e9mas r\u00e9p\u00e9titifs et le contenu dupliqu\u00e9 pour diversifier les recommandations et \u201c\u00e9clater les bulles de filtre.\u201d<\/p>\n\n\n\n La recherche et l'exp\u00e9rimentation sur la propagation de contenu politique radicalis\u00e9 et controvers\u00e9<\/strong> sur la plateforme ont r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que la r\u00e9alit\u00e9 de l'algorithme \u00e9clatant de bulle de TikTok et la mod\u00e9ration de contenu laissent \u00e0 d\u00e9sirer<\/a>. Des documents divulgu\u00e9s sur les directives pour les mod\u00e9rateurs humains<\/a> ont r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que TikTok visait \u00e0 supprimer le contenu des utilisateurs qui ont, ou semblent avoir, une \u201cforme corporelle anormale.\u201d<\/p>\n\n\n\t\t Cela inclut les utilisateurs d\u00e9crits comme \u201cenrob\u00e9s,\u201d \u201cob\u00e8ses ou trop maigres,\u201d ayant un \u201cmauvais visage\u201d ou des \u201cd\u00e9formations faciales.\u201d Les directives ciblaient \u00e9galement les \u201cpersonnes \u00e2g\u00e9es avec trop de rides\u201d et ceux qui filmaient des vid\u00e9os dans des environnements consid\u00e9r\u00e9s comme \u201cmiteux,\u201d \u201cd\u00e9labr\u00e9s,\u201d \u201cbidonvilles\u201d ou \u201cchamps ruraux.\u201d La plateforme \u00e9tait \u00e9galement pr\u00eate \u00e0 supprimer du contenu politique pour apaiser certains gouvernements.<\/strong><\/p>\n\n\n\n En somme, l'IA d'apprentissage automatique est d\u00e9ploy\u00e9e diff\u00e9remment sur Facebook et TikTok,<\/strong> m\u00eame si ces mod\u00e8les fonctionnent souvent vers des objectifs similaires. Malgr\u00e9 les promesses de l'IA, accessibles via le positionnement discursif des d\u00e9clarations et des repr\u00e9sentants de la plateforme, les r\u00e9alit\u00e9s mat\u00e9rielles du fonctionnement de l'apprentissage automatique ne r\u00e9pondent souvent pas aux attentes.<\/p>\n\n\n\n Quelle que soit la plateforme, la mod\u00e9ration humaine (ainsi que les donn\u00e9es, la formation et la programmation cr\u00e9\u00e9es par des humains) est inextricablement li\u00e9e \u00e0 l'IA.<\/strong> Et peut-\u00eatre plus important encore, ce serait une exag\u00e9ration de consid\u00e9rer les mod\u00e8les algorithmiques ax\u00e9s sur les donn\u00e9es comme \u201cintelligents\u201d au sens o\u00f9 il existerait une quelconque pens\u00e9e critique ou m\u00eame une fiabilit\u00e9 particuli\u00e8rement impressionnante.<\/p>\n\n\n\n Le battage m\u00e9diatique est difficile \u00e0 ignorer.<\/strong> Il est ind\u00e9niablement amusant d'imaginer les possibilit\u00e9s d'un avenir propuls\u00e9 par l'IA, dans lequel les mod\u00e8les algorithmiques remplacent les t\u00e2ches fastidieuses et banales, r\u00e9solvent des probl\u00e8mes complexes et lib\u00e8rent les humains de la monotonie. Les entreprises technologiques aimeraient faire croire au public que notre destin aliment\u00e9 par l'IA est imminent, mais la r\u00e9alit\u00e9 est bien plus compliqu\u00e9e.<\/p>\n\n\n\n L'IA contemporaine peut \u00eatre impressionnante et m\u00eame utile par moments, mais elle est encore loin de l'intelligence humaine.<\/strong> Ces mod\u00e8les sont aptes \u00e0 r\u00e9soudre certains types de probl\u00e8mes ferm\u00e9s avec des objectifs clairs\u2014Deep Blue a rivalis\u00e9 avec les ma\u00eetres d'\u00e9checs il y a des d\u00e9cennies. Cependant, des t\u00e2ches comme la mod\u00e9ration des discours de haine sur les plateformes ne sont pas des jeux avec des permutations limit\u00e9es ; ce sont des probl\u00e8mes complexes impliquant des connaissances historiques et contemporaines, du jugement, du contexte et de la pens\u00e9e critique. \u00c0 l'heure actuelle, ce sont l\u00e0 quelques-uns des nombreux probl\u00e8mes que l'apprentissage automatique ne peut pas facilement r\u00e9soudre, malgr\u00e9 les r\u00e9cits contraires des grandes entreprises technologiques.<\/p>\n\n\n\nMythes et d\u00e9sinformation : Perceptions publiques de l'apprentissage automatique<\/h2>\n\n\n\n
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