Le succès de ChatGPT a représenté une nouvelle étape dans la démocratisation et le perfectionnement de l’intelligence artificielle. En rendant l’économie toujours plus dépendante à l’intelligence artificielle, ne risque-t-on pas d’avantager les pays riches et les Big Tech, seuls capables d’investir les sommes nécessaires à son perfectionnement ? Et en entrant en concurrence directe avec le travail fourni par les pays qui disposent d’une main d’œuvre peu ou pas qualifiée, l’intelligence artificielle ne va-t-elle pas accélérer la concentration des richesses et accroître les inégalités ?

L’avènement d’une nouvelle société digitale

Pour répondre aux enjeux de continuité opérationnelle pendant la pandémie de Covid-19, nous avons accéléré soudainement la digitalisation de l’économie et plus généralement celle de notre société. (...)

Plusieurs secteurs d’activité ont également profité de cette accélération de la digitalisation. Le premier étant celui de la télémédecine, qui n’avait jamais réellement décollé en France. (...)

Autre secteur d’activité ayant tiré son épingle du jeu depuis 2020, celui des loisirs numériques, alors que la culture souffre encore des suites de la crise sanitaire. (...)

Plus discrètement, les Français ont également plébiscité les jeux vidéo (...)

Cette accélération de la digitalisation s’inscrit dans un mouvement plus ancien entamé au milieu des années 90 avec l’arrivée d’internet. Cette révolution technologique, qui n’a pas fini de produire ses effets et d’influencer nos comportements, a non seulement modifié notre façon de consommer, mais elle a aussi transformé en profondeur nos systèmes économiques. (...)

En plus de nos données personnelles, les plateformes sont également dépendantes des algorithmes d’intelligence artificielle, véritable bras armé de ce nouveau capitalisme et indispensables pour monétiser nos données à des niveaux inédits. Pour répondre le plus efficacement possible à nos requêtes, les plateformes recourent à des algorithmes de plus en plus puissants qui apprennent seuls de leurs erreurs. (...)

Actuellement, les algorithmes sont devenus tellement efficaces qu’ils sont à l’origine d’un enrichissement sans commune mesure de certains acteurs de l’économie. (...)

Aujourd’hui, c’est la technique du deep learning (apprentissage profond), sous-domaine du machine learning, qui attire le plus l’attention, tant ses promesses d’efficacité sont nombreuses. (...)

Les champs d’applications sont nombreux et concernent de nombreux secteurs comme la médecine, le juridique, la robotique, la sécurité informatique…
Des salariés déjà plus pauvres à cause de l’intelligence artificielle

Avec la démocratisation et le perfectionnement en continu de l’intelligence artificielle, le capitalisme de plateforme va muter, entraînant avec lui l’économie dans une nouvelle ère ou les algorithmes seront devenus une ressource vitale pour toutes les entreprises engagées dans la compétition économique mondiale. (...)

Mais les pays riches, parmi les seuls à pouvoir investir les sommes nécessaires pour innover dans le domaine de l’intelligence artificielle, seront une nouvelle fois favorisés par rapport aux pays pauvres

Grâce aux nouveaux gains de productivité qu’elles vont engendrer, le rapport entre le capital et le travail va évoluer au détriment du second, faisant peser de nouvelles menaces sur les pays qui disposent d’une main d’œuvre peu ou pas qualifiée. (...)

si la machine travaille seule, grâce au recours à l’intelligence artificielle, elle entre directement en concurrence avec le travailleur humain. On passe alors à un régime où le capital se substitue irrémédiablement au travail (...)

Abondance et inégalités seront donc toujours les deux faces d’une même pièce, représentant un véritable casse-tête pour le législateur souvent démuni face à des géants technologiques aux ressources quasi illimitées et qui concurrencent l’Etat jusque dans ses missions régaliennes. En plus d’accentuer les inégalités économiques, l’intelligence artificielle représente une multitude de nouveaux enjeux dont il faut dès aujourd’hui corriger les excès.

Des solutions existent déjà

Tout d’abord, le système fiscal qui fait la part belle à toutes les solutions d’exemption fiscale des géants technologiques, et qui ne permet pas à l’ensemble de la population de bénéficier pleinement de cette révolution technologique, doit être réformé en profondeur. (...)

D’autres solutions émergent dans les débats à gauche pour gommer les excès de la concentration des richesses. Le premier concerne les données personnelles. La solution consisterait à nationaliser nos données utilisées par les entreprises. Comment ? En élargissant le rôle de la CNIL pour rassembler et chiffrer l’ensemble des données de la population pour les mettre ensuite à disposition des entreprises, sous certaines conditions.

Pour de nombreux observateurs, cette nouvelle ressource financière permettrait, par exemple, à l’Etat de financer de nouveaux programmes en faveur de la santé ou de l’environnement, de doter d’un capital de départ tous les Français à leur majorité ou encore de mettre en place un revenu universel de base équivalent au seuil de pauvreté mensuel. Un scénario qui n’est pas nouveau mais que l’intelligence artificielle, par son impact supposé sur les emplois et l’accroissement des richesses, rend possible.

Utopique ? Sans doute. Mais même les gourous de la Silicon Valley y croient de plus en plus. (...)

Au-delà des inégalités économiques, la généralisation de l’intelligence artificielle comporte d’autres carences qu’il faudra corriger. La première d’entre elles est d’ordre démocratique. (...)

une meilleure régulation des réseaux sociaux est indispensable, en ciblant en priorité les fakes news, les commentaires haineux et les théories du complot, sans affaiblir la liberté d’expression et le droit à l’information.

La seconde carence est d’ordre sociétal. Les algorithmes que certains réseaux sociaux utilisent ont tendance à reproduire, voire aggraver, le racisme ou encore l’homophobie dans la société en mettant en avant les contenus les plus négatifs. (...)

Au travers de plusieurs exemples, l’auteure démontre comment les algorithmes reproduisent les inégalités dans les domaines de la justice, l’éducation, l’accès à l’emploi ou au crédit financier. En cause : les biais algorithmiques. (...)

les algorithmes ne nous libéreraient pas d’idéologies racistes ou homophobes, d’opinions nocives ou de préjugés sexistes… Au contraire, elles nous y enfermeraient !

Comment se prémunir de ces biais ? Cathy O’Neil semble avoir trouvé la solution. Elle milite pour la réalisation d’audits algorithmiques indépendants. Elle a même fondé son propre cabinet spécialisé dans ce domaine. De leur côté, les Etats pourraient rédiger des lois obligeant les entreprises qui réalisent un certain chiffre d’affaires à soumettre leurs algorithmes à une batterie de contrôles pour déceler d’éventuels biais et les “réparer”.

Enfin, la troisième carence est environnementale. Les algorithmes sont une nouvelle source d’exploitation des ressources, de pollution et d’émission de CO2. (...)