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IA : le progrès version Mad Max
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L’intelligence artificielle se vend comme LA solution prête à libérer l’humanité de tous ses maux. Mais derrière ce vernis techno-béat, une réalité un peu moins sexy s’impose : celle d’une machine énergivore, assoiffée et gourmande en métaux rares. Faut-il vraiment détruire la planète pour quelques starters packs ?
L’intelligence artificielle se vend comme LA solution prête à libérer l’humanité de tous ses maux. Derrière ce vernis techno-béat, une réalité un peu moins sexy s’impose : celle d’une machine énergivore, assoiffée et gourmande en métaux rares. Faut-il vraiment détruire la planète pour quelques starters packs ? Et peut-on laisser le futur de l’IA à des weirdos au bras tendu ?
Pour en parler avec nous, Lou Welgryn, secrétaire générale de Data for Good, communauté de plus de 7000 experts de la Tech, des bénévoles qui donnent de leur temps pour construire des projets d’intérêt généraux pour la justice sociale et environnementale, tout en ayant un regard très critique sur l’hégémonie technologique en cours.
Plus qu'une technologie, l'IA semble aujourd'hui se confondre en idéologie. Pour l'invitée, "L'IA c'est un concept marketing, ça incarne toute une vision politique, sociale qu'on a envie de pousser". Et de fait, l'argent est mis à contribution de ce phénomène planétaire. En France, E. Macron a annoncé un investissement de 17 milliards d'euros dans l'IA et l'ouverture du plus grand campus d'Europe dédié à cette technologie lors du sommet "Choose France". Plutôt que d'investir dans les services publics ou la transition écologique, l'IA est vue comme le meilleur moyen pour réaliser du profit à court terme (malgré le déficit affiché de certaines entreprises du secteur), et correspond parfaitement à l'idéologie longue-termiste où le progrès technique fait figure de remède miracle pour résoudre les problèmes de l'humanité. La dynamique est en place et rien ne semble pouvoir l'arrêter, malgré les risques qui se dessinent...
Une technologie à l'impact néfaste :
Sam Altman, le cofondateur d' Open AI, a récemment présenté l'IA comme LA solution pour répondre à la crise climatique. Solution magique qu'aucune étude scientifique n'est venue confirmer. Au contraire, le peu d'informations dont nous disposons (à cause de l'extrême opacité dont font preuve les géants de la Tech) montre plutôt que l'utilisation actuelle de l'IA est néfaste pour l'environnement. L'utilisation coûteuse et croissante en électricité et en eau, pour les centres de données ou la fabrication des puces, ne correspond pas tout à fait à la nécessité de consommer moins et autrement pour assurer la transition écologique. Sans parler de l'extraction minière et de la chimie nécessaire pour l'obtention des métaux rares indispensables à la fabrication de puces de plus en plus fines, ou de l'artificialisation des sols pour construire d'énormes centres de données.
Mais l'IA, c'est aussi un coût humain. Une exploitation : "Chat GPT, ça fonctionne parce qu'il y a des centaines de milliers de "travailleurs du clic" kenyans qui ont annoté de la donnée pendant des mois, payés une misère à 1, 32 $ pour effectuer ces tâches-là" selon Lou. Le cas de ces élèves se retrouvant figés devant une page blanche, incapables de produire le moindre travail intellectuel, tant le recours à Chat GPT est devenu systématique, pose également la question de la perte de capacités cognitives dûe à une utilisation réflexe de l'IA. Et pour couronner le tout, l'IA nous désinforme, notamment sur les questions climatiques où les algorithmes favorisent les contenus de désinformations, accentuant ainsi la non-adhésion aux mesures de lutte contre le changement climatique par exemple.
"Chat GPT, ça fonctionne parce qu'il y a des centaines de milliers de "travailleurs du clic" Kenyan qui ont annoté de la donnée pendant des mois, payés une misère à 1, 32 $ pour effectuer ces tâches-là"
Faire face à l'IA :
En réalité, on nous pousse à utiliser l'IA, sans tenir compte de nos besoins ni de son utilité réelle. En effet, L'IA telle qu'elle est promue actuellement n'est pas très utile en soi, même si des usages spécifiques peuvent servir efficacement les besoins des populations (ex : sur la santé, l'éducation, la météo). Comme l'explique L. Welgryn : "Mais en fait, ce n'est jamais la technologie ou l'IA qui en soi est la solution. C'est la manière dont elle est pensée dans le cadre existant pour répondre à une problématique spécifique en tenant compte de comment est-ce qu'elle va être intégrée (...) donc, en fait, dans une démarche de prise de recul, concertée sur des usages."
"Encore une fois, je pense que la réponse, elle ne doit pas du tout reposer exclusivement et même partiellement sur les citoyens. Il y a un énorme travail de choix politiques qui doivent être faits, de décider collectivement, (...) de reprendre la main sur notre indépendance numérique".
Pour faire face à l'IA et à la concentration de pouvoir entre les mains d'entreprises qui vont utiliser nos données pour servir leurs propres intérêts, deux échelles d'action se dessinent : individuelle et collective. Au niveau individuel, tournons-nous vers l'open source afin d'éviter que nos données ne soient exploitées et utilisées par ces entreprises de la Tech (ex : passer de Gmail à Proton Mail ou à Signal). Exerçons notre libre arbitre, renseignons-nous, entamons un raisonnement constructif sur les éléments qui nous sont présentés afin de lutter contre la désinformation. Mais l'individuel ne suffit pas. "Encore une fois, je pense que la réponse, elle ne doit pas du tout reposer exclusivement et même partiellement sur les citoyens. Il y a un énorme travail de choix politiques qui doivent être faits, de décider collectivement, (...) de reprendre la main sur notre indépendance numérique" nous dit la secrétaire générale de Data for Good.
Transcription de l’émission
Pour présenter un peu concrètement Data for Good, on va dire qu’on a vraiment deux angles d’action. Le premier, c’est vraiment créer des projets avec des associations qui luttent pour la justice sociale et environnementale, donc ça veut dire vraiment travailler avec des associations de terrain qui proposent des solutions de long terme et qui connaissent leur sujet. Donc, par exemple, ça veut dire qu’on a travaillé avec Bloom pour les aider à traquer les plus gros bateaux de pêche et en fait, arriver à détecter quand ils sont dans des aires marines protégées. Ou quand ils sont dans des zones où ils ne sont pas censés être en train de pêcher. Comme tu l’as dit avec Pink Bombs, avec l’association Systémique, par exemple, lutter contre, alors attention, c’est un sujet un peu niche, l’implantation de fermes-usines terrestres de saumon en France, parce qu’il y a plusieurs projets en cours. Donc comment est-ce qu’on quantifie l’impact de ces projets-là et comment est-ce qu’on raconte cette histoire aux citoyens pour obtenir la destruction de ces centres ? Et puis, peut-être un dernier exemple, on a envie de se mobiliser. Et, derrière, pouvoir demander à un moratoire. Dernier exemple, récemment, avec Quota Climat, qui est une association qui œuvre pour un meilleur traitement médiatique de l'écologie dans les médias. On a construit des outils pour détecter la désinformation climatique dans les médias, et ça au service d’un plaidoyer pour lutter contre cette désinformation qui est de plus en plus répandue. Ça, c’est la face pile. C’est la face pile, non, côté pile. Côté face, on utilise la technologie pour l’intérêt général. Côté face, c’est qu’on lutte contre l’hégémonie de la technologie en cours. Ça veut dire travailler avec des chercheurs, avec des associations qui se mobilisent pour à la fois rédiger des rapports, mais aussi faire du plaidoyer, mobiliser la société civile pour lutter contre l’expansion des centres de données et l’hégémonie qu’on essaye de nous vendre actuellement, et très dernièrement, c’est mobiliser avec plusieurs organisations sur un sujet important, donc je le mentionne, avec La Quadrature du Net, avec Green IT, avec Common, avec le collectif Le Nuage était sous nos pieds, lutter contre l’implantation de la proposition de loi qui est en train d'être discutée en ce moment à l’Assemblée, qui est la loi de simplification massive de centres de données en France.
C’est vrai qu’aujourd’hui, quand on parle d’IA, on pense systématiquement à IA générative. Alors qu’en fait, il faut comprendre qu’il y a plein d’IA différentes qui existent. Et comme tu le dis, on en utilise depuis très longtemps. Donc, IA, ça ne veut pas dire grand-chose algorithmiquement. Et puis, il y a plein de définitions différentes. Souvent, quand tu dis IA, en fait, on pense à machine Learning, donc en fait l’idée, l’apprentissage machine, c’est-à-dire, l’idée du machine Learning, c’est vraiment de dire que c’est un ensemble d’algorithmes qui, au lieu qu’on leur apprenne des règles vraiment précises, sont capables de comprendre des règles à partir d’exemples. Et donc je donne un exemple, par exemple, pour faire de la traduction entre du français et de l’anglais. Au lieu d’expliciter toutes les règles de grammaire, de conjugaison, etc., on va montrer plein d’exemples et du coup, l’algorithme va être capable de découvrir des patterns et des règles sous-jacentes. Et parmi le machine Learning il y a une catégorie d’algorithmes qui s’appelle le deep Learning, donc l’apprentissage profond, qui en fait repose sur une modélisation qui ressemble à des réseaux de neurones artificiels et qui s’inspire un petit peu du fonctionnement de nos cerveaux à la base. Du coup, quand on parle d’intelligence artificielle, il y a toutes ces catégories d’algorithmes qu’il faut prendre en compte. Ces algorithmes-là, ils sont utilisés déjà depuis les années 90. Au départ, un des premiers usages, c'était pour détecter les chèques dans les banques et ils ont connu une augmentation très forte à partir des années 2010 à cause de deux grands facteurs : déjà l’augmentation massive du nombre de données disponibles grâce au développement très fort d’Internet et puis aussi l’augmentation de la puissance de calcul. Et du coup depuis les années depuis 2022, avec l’apparition de ChatGpt et l’IA générative accessible au grand public. En fait, on a deux grandes constantes qui ont évolué. Du coup, le fait que cette IA devient disponible massivement à plein d’utilisateurs et que, du coup, l’usage devient gigantesque et qu’elle est aussi poussée économiquement. Et puis, le fait que les algorithmes deviennent de plus en plus complexes avec un besoin de plus de données pour fonctionner et donc un besoin de plus de puissance de calcul. Ça, c’est un peu la grande transformation qu’on observe depuis l’arrivée de l’IA générative. Peut-être que la dernière chose qui est importante, c’est que quand on parle d’IA, je pense que c’est important de ne pas rester que sur une définition technique, parce qu’en fait c’est beaucoup plus aujourd’hui. L’IA, c’est un concept marketing, ça incarne toute une vision politique et sociale qu’on a envie de pousser, et c'était un phénomène planétaire. Tu disais que c'était poussé économiquement justement ?
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