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Comprendre comment fonctionne le monde, nouvel objectif des IA | Mediapart
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Après les modèles qui maîtrisent le langage, place à ceux qui interagissent de manière plus logique avec leur environnement. Mais développer de tels systèmes est une tâche bien plus délicate.

Charlotte Mauger

ExisteraExistera-t-il un jour des modèles d’intelligence artificielle (IA) capables de comprendre le monde ? Le comprendre au sens logique et physique : par exemple, anticiper la trajectoire d’une balle et la rattraper aussi naturellement qu’un être humain. C’est l’objectif des « modèles de monde » (« world models »), qui suscitent un engouement impressionnant. Non pas pour créer des robots capables de jouer au handball, mais pour concevoir des IA qui comblent les lacunes des systèmes génératifs actuels.

Preuve de la ferveur ambiante, le chercheur français Yann Le Cun, souvent décrit comme l’un des pères de l’apprentissage profond, a réalisé une levée de fonds de 900 millions d’euros en mars pour sa start-up AMI Labs dédiée à ce nouveau paradigme.

Cet emballement prend naissance dans un paradoxe : aujourd’hui, les systèmes d’IA sont meilleurs dans les tâches qui nous semblent complexes. Certains gagnent aux échecs ou peuvent écrire une dissertation. En revanche, il n’existe pas de robots capables de manipuler n’importe quel objet ou de rattraper par réflexe un verre qui glisse d’une table.

#Intelligence_artificielle #Modèles #Micromondes

Le mythe de la bonne IA

Dans une perspective décoloniale, il n’y a pas de bonne IA, estime le philosophe #Arshin_Adib-Moghaddam. Lecture.

« La société délirante dans laquelle nous vivons ressemble à un #mensonge parfaitement mis en scène que l’on nous persuade d’accepter comme une réalité », estime Arshin Adib-Moghaddam dans son livre The myth of good AI : a manifesto for critical Artificial intelligence (Le mythe de la bonne IA : un manifeste pour une intelligence artificielle critique, Manchester university press, 2025, non traduit). Cette société délirante n’est pas le produit de l’IA, constate pourtant le professeur de philosophie et codirecteur du Centre pour les futurs de l’IA de l’université de Londres. Mais, l’IA vient la renforcer parce qu’elle « floute les lignes de nos modes de compréhension de la vérité et du mensonge, du #pouvoir et de la résistance, de la subjectivité et de l’objectivité, de la science et de la fiction ». Ce qui change avec l’IA, c’est que Big Brother n’est plus une autorité qui nous contrôle de l’extérieur, mais une perturbation qui vient altérer nos #facultés_cognitives elles-mêmes.

Pour Arshin Adib-Moghaddam, ni Orwell, ni Foucault ne peuvent nous aider à saisir le monde actuel. L’assaut contre notre #autonomie est massif, à l’image du projet délirant de #Torre_Centilena à #Ciudad_Juarez, équipée de 1791 lecteurs de plaques d’immatriculation, 74 drones et 3000 caméras panoramiques pour surveiller la frontière américano-mexicaine à perte de vue. Le pouvoir n’est plus incarné. « Le pouvoir est en train de devenir liquide, il prend la forme de tout ce qu’il colonise et devient quasiment invisible ». Le régime de #surveillance est en passe de devenir « microbien ». C’est-à-dire que non seulement il est partout, qu’il est intégré au plus profond de nous, mais qu’il tend à exercer un #contrôle_total, partout, tout le temps en étant totalement intrusif et en régissant jusqu’à notre psychisme même. Adib-Moghaddam parle de « #psycho-codification » du monde pour évoquer cette #intrusion inédite des méthodes qui altèrent jusqu’à ce que l’on pense, jusqu’à nos intentions disions-nous récemment. Cette intrusion nous entraîne dans une #guerre_posthumaine, entre les humains et les machines. Nous sommes désormais la cible de #drones, de #machines, d’#algorithmes qui s’en prennent à nos individualités mêmes. Partout, le meurtre et la torture s’étendent sans avoir plus de comptes à rendre, à l’image de la police des frontières américaines, ICE, qui déploie son emprise, comme d’autres armées et d’autres polices, via des machines de surveillances totalitaires. Comme le pointait pertinemment le journaliste Olivier Tesquet suite aux révélations que l’ICE aurait arrêté plus de 75 000 personnes aux Etats-Unis sans historique criminel (soit un tiers des 220 000 personnes arrêtées depuis 9 mois) : « plus l’ICE s’appuie sur #Palantir pour « rationaliser » l’appareil répressif, plus les arrestations deviennent arbitraires. Ce n’est pas un bug mais une fonctionnalité : la machine produit la catégorie d’indésirables dont l’administration Trump a besoin ».

Derrière ces transformations bien réelles, l’IA les prolonge encore, en s’en prenant à nos sens mêmes, jusqu’à nous faire douter de la réalité même.

Derrière cette société délirante, il faut entendre qu’il y a une « utilisation infâme » des technologies. De la reconnaissance faciale qui criminalise les #minorités raciales aux logiciels de récidives qui discriminent les populations racisées aux scores de risques qui refusent des aides et des prêts aux populations minorisées et pauvres… une même #oppression se déploie pour renforcer et cimenter les #inégalités_structurelles de la société.

Dans ce contexte, estime Arshin Adib-Moghaddam, on entend beaucoup parler d’#éthique, d’IA responsable, qui serait à même, bientôt, demain, de réparer les systèmes et « d’atténuer les dommages ». Mais l’IA peut-elle être éthique ?

L’IA peut-elle être éthique ?

Non répond le philosophe. L’IA est là pour imposer sa #terreur, comme le disaient Hagen Blix et Ingeborg Glimmer. L’IA est là pour produire de l’#incertitude, de l’#angoisse, et cette peur est une méthode de #gouvernance. « L’IA augmente la capacité de ceux qui l’utilisent à nous terrifier, dans un but de #contrôle, de #surveillance et de #profit ». L’écrivain iranien Jalal Al-e Ahmad parle de « #westoxification » (contraction entre West, l’Occident, et intoxication pour désigner une forme d’absorption toxique, de submersion par la #culture_occidentale – le terme a été traduit en français en « #occidentalité ») pour désigner l’oppression de la modernité occidentale, comme le chercheur et sociologue péruvien Anibal Quijano dénonce la « #colonialité », c’est-à-dire le fait que les rapports de pouvoir colonialistes perdurent notamment depuis les technologies.

Dans son livre, Arshin Adib-Moghaddam commence par débugger le discours des machines éthiques. Les fondations idéologiques de la science sont dysfonctionnelles, rappelle le philosophe. La science a accompagné le projet politique de la #modernité, comme l’expliquaient Ulises A. Mejias et Nick Couldry dans Data Grab (voir notre recension). Les Lumières ont transformé le #racisme en science. Et l’IA n’est qu’une extension d’un #système_techno-colonial, remanié par le #néofascisme en cours.

L’idée même d’éthique est poreuse à ces idées problématiques, explique-t-il. L’éthique se présente comme un mécanisme universel, mais oublie que cette philosophie qui pense pouvoir rendre nos machines et nos actions responsables, est une pensée spécifique, historique, contingente à la philosophie occidentale… Et qui l’est d’autant plus qu’elle a oublié les apports des autres philosophies. Arshin Adib-Moghaddam évoque nombre de philosophes asiatiques, arabes ou juifs effacés de la tradition philosophique au profit des philosophes grecs et européens. « Les façons de poser les questions éthiques autrement ont été balayées ». Pour les thuriféraires de l’IA, la vénération de sa puissance tourne à la #religion. Mais si la machine peut-être Dieu, ce #fondamentalisme s’annonce aussi dangereux que l’extrémisme religieux, prévient Arshin Adib-Moghaddam. Pourtant, qui s’inquiète de l’interfaçage des machines à nos cerveaux, du devenir posthumain que nous promettent les développeurs de l’IA ? Kant, Hume ou Locke, ces grands penseurs de l’Occident, ont tous tenu des propos racistes, ont tous défendu l’idée que les barbares devaient être civilisés par les Européens. Et ces grandes pensées occidentales sont celles-là même qui viennent alimenter de leurs données l’IA moderne. « L’IA est ethnocentrée et cet #ethnocentrisme ne sera pas corrigé par les données », par l’amélioration des traitements ou par un sursaut éthique. Les manuels d’éthique doivent être réécrits, estime Adib-Moghaddam, qui invite à partir d’autres philosophies pour bâtir d’autres IA.

L’IA : machine à discriminer

Arshin Adib-Moghaddam dénonce le terme de #biais qui a colonisé la critique de l’IA. Les biais sont un terme bien dépolitisé pour évoquer l’#oppression_structurelle inscrite dans les #données, dans notre histoire. Le racisme des sociétés occidentales a été intériorisé dans une « #géopolitique_eugéniste » qui ne domine pas seulement les relations internationales ou économiques, mais qui psycho-codifie jusqu’à nos corps et nos esprits. Le #racisme a été la stratégie impériale et scientifique qui a encore des effets quotidiens, qui inocule nos outils, comme la #médecine, qui tue encore des patientes et des patients parce qu’elles et ils sont noirs, parce qu’elles sont des femmes et parce que les #données_médicales ne sont pas collectées sur elles et eux. Les rapports et les études sur le sujet s’accumulent sans que la médecine elle-même ne réagisse vraiment, comme si elle ne s’était jamais départie des origines racistes de la science, que dénonçait par exemple le sociologue #Eduardo_Bonilla-Silva dans son livre Racism without Racists : Color-Blind Racism and the Persistence of Racial Inequality in the United States (Le racisme sans les racistes : le racisme indifférent à la couleur et la persistance des inégalités raciales en Amérique, Rowman & Littlefield , 2003, non traduit). Même durant le Covid, les quartiers racisés ont été plus décimés que les autres.

On peut alors dénoncer les #biais_racistes des systèmes, de la reconnaissance faciale aux pratiques algorithmiques d’Uber. Mais c’est oublier que nous sommes cernés par des données algorithmiques « blanchisées » (#whitewashing), c’est-à-dire à la fois blanchies parce qu’ignorantes de la couleur de ceux qu’elles écartent et blanchies parce qu’elles masquent leurs dysfonctionnements raciaux. Nous sommes coincés entre un passé pollué et un présent problématique. Nous restons par exemple coincés dans les constats où les cancers de la peau sont plus importants pour les populations de couleurs alors qu’ils sont moins diagnostiqués pour les patients noirs que blancs. Ces données et ces erreurs pourtant ne sont pas corrigées, pas prises en compte. La perspective d’augmenter notre capture par des données n’annonce pourtant pas d’amélioration, au contraire, d’abord et avant tout parce que cette invasion doit être comprise pour ce qu’elle est : une extension de l’héritage de l’#eugénisme raciste de la #science, une forme d’expansion biopolitique du contrôle plus qu’une promesse de justice et d’égalité.

Les mauvaises données produisent de mauvais algorithmes et de piètre systèmes d’IA, rappelle le philosophe. Or, nous sommes cernés de mauvaises données. Les #préjudices du passé envers certaines populations sont intégrés aux systèmes qui vont produire l’avenir. Cela ne peut pas bien se passer. Pourtant, fort de ces constats, terribles, les recommandations éthiques paraissent bien trop mesurées. Elles invitent à améliorer la représentation et la diversité des ingénieurs et des éthiciens, à améliorer les principes éthiques, à améliorer l’éducation des ingénieurs… dénonce Arshin Adib-Moghaddam. Autant de mesures qui tiennent plus de l’#orientalisme qu’autre chose, pour faire référence au concept développé par l’intellectuel palestino-américain Edward Saïd dans son livre éponyme (Le Seuil, 1978), ouvrage fondateur des études postcoloniales. Pour Saïd, la tradition artistique et scientifique orientaliste n’est qu’une étude de l’Orient par l’Occident, une interprétation de l’Orient, une condescendance au service de l’impérialisme.

Du #techno-orientalisme au #privilège_épistémique

Pour Arshin Adib-Moghaddam, le techno-orientalisme qui consiste à améliorer la diversité des développeurs ou à produire une équité par des corrections techniques n’est en rien une solution. ll ne remet pas en cause le pouvoir de la #technologie. « Les personnes historiquement marginalisées et vulnérables continuent à être inventées comme objets de la technologie ». Les erreurs à leurs égards, finalement, renforcent l’obsession à mieux les surveiller sous prétexte d’#objectivité, pour mieux hiérarchiser la société par le calcul. « Le techno-orientalisme ne vise qu’à renforcer les frontières entre nous et eux, l’est et l’ouest, les noirs et les blancs, entre les nationaux et les autres ». Shoshana Zuboff a montré que la tolérance à l’extrémisme est bien souvent un modèle d’affaire acceptable. Dans une étude sur la toxicité de Twitter, le Centre de lutte contre la haine numérique avait montré qu’une dizaine de comptes sur X pouvaient produire du contenu haineux et conspirationniste capable de rapporter… 19 millions de dollars en revenus publicitaires. « Le techno-orientalisme s’impose comme un incubateur pour l’expansion impériale afin de maximiser les revenus pour quelques personnes sélectionnées ». L’#impérialisme de X prolifère et impose sa #colonialité. Comme les projections de Mercator ont valorisé l’Occident, nous montrant un Groenland par exemple aussi grand que la Chine, quand en réalité il ne fait qu’un quart de la superficie de la Chine. L’impérialisme de X, comme l’impérialisme de l’IA rend possible un « privilège épistémique » qui « confère à une poignée d’hommes le privilège d’interpréter, de juger et de planifier l’avenir de la majorité ». Partout, une poignée d’hommes blancs parlent d’un avenir inévitable (le leur), utilisent ces outils pour diffuser leurs idées sans nuances, mégalomanes, patriarcale et coloniales influentes, sans se préoccuper du sort des autres. Derrière leurs idées rances, ils défendent avant tout leur #identité. Les néo-Nazis comme les terroristes d’ISIS tuent au nom de l’identité, comme le soulignait Paul Gilroy dans Against Race. Les médias sociaux sont devenus des paradis pour les fausses informations des extrémistes, où ils peuvent se faire les avocats de leurs agendas hystériques avec plus ou moins d’impunité. La #stupidité y est le meilleur capital, assène le philosophe.

La coercition est forte avec les technologies. Microsoft et Google déploient des technologies de surveillance à l’encontre des Palestiniens. Saïd disait que la #déshumanisation des Palestiniens était l’un des grands héritage de l’orientalisme. Pour Arshin Adib-Moghaddam, une IA vraiment éthique devrait assurer que ses traitements et données soient auditables en accord avec les législation qui défendent les #droits_humains au niveau international, national et local. Le déploiement sans limite des technologies aux frontières, par la police et les militaires, nous montre qu’il n’en est rien.

L’IA pour peaufiner l’oppression

L’oppression structurelle, codifiée dans des institutions genrées et racistes, dans des normes politiques et sociales omniprésentes, s’apprête à entrer plus profondément dans nos esprits avec l’IA générative. Quand on pose des questions à ces moteurs, ils produisent certaines réponses qui sont le reflet des sociétés occidentales qui les produisent. A la question y-a-t-il un génocide à Gaza, #ChatGPT répond non. A la question peut-on torturer une personne, ChatGPT répondait par l’affirmative si cette personne venait d’Iran, de Corée du Nord ou de Syrie. Ces « #erreurs » qui n’en sont pas mais qui peuvent nous être présentées comme telles, sont bien sûr corrigées parfois. Les #modèles_de_langage galvanisent les préjudices raciaux comme le montrait l’étude menée par Valentin Hofmann (qu’on évoquait ici : ▻https://danslesalgorithmes.net/2024/06/04/open-source-lia) qui montrait que l’IA s’adapte aux niveaux de langage de son interlocuteur ou qu’elle classe les mêmes CV différemment selon les consonances culturelles des noms et prénoms. Mais ils ne sont que les reflets des sociétés qui les produisent. Les modèles de langage sont bien les produits racistes de sociétés racistes, affirme celui qui avait dénoncé le caractère raciste de l’IA dans un précédent livre. Les corrections sont possibles, au risque d’enseigner superficiellement aux modèles à effacer le racisme, tout en le maintenant à des niveaux plus profonds. « En fait, nous sommes confrontés par une forme furtive de #technoracisme soigneusement dissimulée par un univers d’IA de plus en plus opaque ». Dans ces IA, les musulmans sont toujours associés à la violence.

Weizenbaum nous avait prévenu : les humains sont plus enclins à se confier à une machine qu’à un humain. Et ce pourrait être exploité plus avant par les machines de coercition de demain. La CIA a beaucoup travaillé sur les drogues et outils permettant de mettre les gens en confiance, rappelle Arshin Adib-Moghaddam. Si les méthodes d’interrogation utilisées à Abu Ghraib ont été sur la sellette, le Mikolashek Report montrait par exemple que les frontières entre la torture, les abus et les techniques d’interrogations dites légitimes étaient plus poreuses que strictes. A Abu Ghraib, la torture n’était pas un accident. Les individus qui ont été torturés n’étaient pas isolés. A Abu Ghraib, les interrogatoires ne devaient pas laisser de traces sur les prisonniers et le système médical a donné ses conseils aux militaires pour y parvenir. C’est lui qui a proposé des modalités d’interrogatoires coercitives. A Abu Ghraib comme à Guantanamo Bay, des procédures ont été mises en place, comme le fait d’empiler les prisionniers nus pour profiter du fort tabou de l’homosexualité dans la culture arabe et musulmane.

Que fera l’IA qui est déjà appelée à assister les interrogatoires de la CIA ou de la police ? Aura-t-elle encore plus que les humains la capacité de briser notre humanité, comme s’en inquiétaient des chercheurs ? Sera-t-elle l’outil parfait pour la #torture, puisqu’elle pourra créer du contexte psychologique ou informationnel pour rendre les gens toujours plus vulnérables à la #manipulation, comme des #chatbots compagnons, dressés contre nous.

La torture à Abu Ghraib a été rendu possible parce qu’elle a épousé totalement la culture de ceux qui l’ont pratiqué. « L’histoire récente de l’IA n’apporte aucune preuve que les systèmes d’IA soient plus objectifs que les humains, à mesure qu’ils déploient les mêmes biais qu’eux, avec bien moins de responsabilité ».

L’IA pour pour penser à notre place et prendre le contrôle des esprits

Pour le philosophe, le contrôle de l’esprit est le Graal des systèmes d’IA. Ce que veulent ceux qui déploient l’IA, c’est qu’elle prenne le contrôle des esprits.

Mais, dans les systèmes de domination, la résistance apparaît souvent là où on ne l’attend pas, disait Anibal Quijano. Pourtant, souligne Arshin Adib-Moghaddam, la société civile ne regarde pas suffisamment ce qui se déploie, elle semble peu impliquée dans le très dynamique secteur de l’IA militaire. Face à l’inégalité de pouvoir entre utilisateurs de l’IA et producteurs d’IA qui se sédimente avec le déploiement et l’extension des outils d’IA partout, peu est fait pour nous protéger. L’érosion lente de la #vie_privée, l’objectivation posthumaine… nous éloignent de la dé-technologisation qu’appelle de ses vœux Carissa Véliz dans son livre, Privacy is Power (Penguin, 2021).

Pour Adib-Moghaddam, nous devrions pourtant chercher à protéger notre humanité, plutôt que de chercher à flouter les différences entre l’homme et la machine, comme l’attendent les tenants du posthumanisme. Adib-Moghaddam souhaiterait un futur qui soit post-IA, dans lequel l’IA, au moins telle que nous la connaissons aujourd’hui, n’ait pas sa place. Tant que nous la laisserons exploiter les données passées nous laisserons construire une IA fondamentalement destructrice, extractive, qui perpétue l’#irrationalité et l’agenda des conservateurs et de l’extrémisme de droite, en exploitant les données pour renforcer les différences entre un nous et un eux dans lesquels personne ne se reconnaîtra autres que les plus privilégiés.

La promesse d’une bonne IA est centrale dans l’approche éthique que pousse la Silicon Valley, enrôlant les meilleurs chercheurs avec elle, comme ceux du MIT, du Berkman Klein Center for internet et society de Harvard. Leur travail est remarquable, mais la poursuite d’une IA éthique ne nous aide pas à trouver des restrictions au déploiement de technologies qui maximalisent la #surveillance_de_masse et la #violence_systémique. « Tant qu’il n’existera pas de #restrictions, les délibérations morales et politiques sur l’informatisation demeureront secondaires par rapport à l’impératif de profit ».

A l’heure de l’IA, la lutte pour la #démocratie risque d’être plus essentielle que jamais et plus difficile que jamais. Le mythe de la bonne IA nous promet un monde dont les fondations et constructions sociales ne changeront pas. « L’âge de l’IA nous promet un rapport léthargique et résigné au monde ». C’est sans surprise que ceux qui refusent cette IA là sont qualifiés d’être irrationnels, radicaux ou idéalistes… Mais ne soyons pas dupes. « Il est plus facile de prendre le parti des puissants à l’heure de l’IA, alors que nous devrions prendre la direction inverse ». « Les technologies d’IA sont un danger pour nos démocraties car elles inhibent nos choix en donnant de l’impulsion aux seuls extrêmes ». Elles nous confinent dans un espace de pensée restreint. Pour Arshin Adib-Moghaddam, il nous faut reconnaître notre humanité, une humanité qui ne peut être programmée par des machines qui ne seront jamais sensibles.

Être humain, c’est savoir se protéger

Être humain signifie savoir se protéger de la pénétration, c’est-à-dire un droit à être laissé tranquille, seul. Nous devons réaffirmer la nécessité d’un « bouclier de la vie privée ». La critique féministe et décoloniale nous donne des armes, comme le fait Françoise Vergès par exemple en croisant les deux. Ressentir, penser, percevoir ou croire doivent rester des valeurs humaines, sans altération des machines. C’est notre #intimité même que tente d’envahir le complexe industriel de l’IA.

Ainsi par exemple, être créatif c’est indubitablement être humain. La #créativité des machines n’est qu’un effort pour rendre confus nos sens et émotions, au profit du profit et dans une aversion de l’art comme un comportement insurrectionnel. Psycho-codifiés, TikTok, FB ou X sont des moyens d’envahir nos sanctuaires intérieurs. Les machines peuvent faire n’importe quelle tâche sans ressentir la douleur et la discipline nécessaire que l’auto-amélioration nécessite. D’où des productions sans âme, « inutiles pour l’émancipation sociale comme politique ». En associant l’art au seul profit, la matrice technologique propose de faire suffoquer l’essence même de l’art, comme s’il n’était qu’une extension technologique, qu’un moyen de contrôler la subjectivité humaine.

De quelque endroit qu’on l’analyse, l’IA ne nous offrira aucun antidote à l’#impéralisme, au #colonialisme et à l’#extrémisme. « Nous sommes tous devenus les objets du #colonialisme_des_données extraites de nos corps mêmes ». Le colonialisme était horizontal, géopolitique dans son expansion. Le colonialisme des données, lui, est intimement vertical. Il vise à objectifier des individus vulnérables au profit des sociétés technologiques du Nord global. Les grandes entreprises exigent de nous psycho-codifier en permanence et partout. Arshin Adib-Moghaddam défend un manifeste post-IA qui seul peut gagner la bataille entre le poète et la machine, le stylo et l’épée, le modérateur biaisé et l’activiste paisible. Nous avons besoin de #justice et d’#émancipation_sociale, rien d’autre. Ce qui n’y œuvre pas n’a pas d’intérêt. L’#ignorance, l’#évitement et la #passivité que nous promettent l’IA et ses tenants, ne nous proposent aucun avenir. « Si nous avons besoin d’une bonne IA, nous avons besoin d’une bonne IA qui réponde à nos termes », qui puisse nous permettre de reprogrammer le futur plutôt que de subir la perpétuation du passé.

Être humain, c’est savoir se protéger. Et face aux machines, l’enjeu est encore de le pouvoir.

►https://danslesalgorithmes.net/2025/12/11/le-mythe-de-la-bonne-ia
#décolonial #IA #AI #intelligence_artificielle

En #Afrique, des « #petites_mains » du numérique toujours aussi précaires à l’heure du boom de l’#IA

Il y a quelques années, les « #travailleurs_du_clic » africains sortaient de l’ombre, révélant l’envers du décor des entreprises du numérique. Depuis, l’#IA_générative a explosé, rendant ces travailleurs d’autant plus indispensables et le secteur encore plus attractif. Mais la réalité de ce travail reste marquée par la #précarité.

Ce n’était pas la panacée, mais Joyce (les personnes désignées par un prénom ont souhaité rester anonymes) se souvient presque avec nostalgie de ses débuts sur #Remotasks, en 2018. « Il suffisait de créer un compte pour commencer à gagner de l’argent immédiatement, sans aucune restriction ni processus de vérification. » Depuis son ordinateur, elle enchaîne alors les #microtâches d’#annotation de #données : vérifier des images, organiser des informations destinées à entraîner des systèmes d’intelligence artificielle. De quoi s’assurer un #revenu d’appoint pour la jeune Kényane fraîchement diplômée.

Mais les choses se sont compliquées. En 2024, de nombreux travailleurs kényans, comme Joyce, ont vu leur accès à Remotasks soudainement coupé, explique-t-elle. La maison mère #Scale_AI évoque, elle, des fermetures de comptes pour non-respect de ses règles internes. Surtout, selon la jeune femme, le volume de travail n’a plus rien à voir. « Avant, nous pouvions gagner un revenu décent car le boulot était continu. Aujourd’hui, les tâches sont moins nombreuses, à court terme et peu durables », constate Joyce. Faute de missions, elle se forme à la transcription pour diversifier ses sources de revenus.

Ces deux dernières années, Oluwaseun, au Nigeria, a travaillé pour plusieurs acteurs du secteur, parmi lesquels #Appen et #Mindrift. Elle participe à l’#entraînement des modèles d’IA, du #contrôle_qualité des réponses générées par les #LLM à l’annotation de données texte, image ou audio. Si la jeune femme ne se plaint pas de sa situation, elle concède que « la #rémunération n’est jamais assez élevée pour dépendre d’une seule plateforme. En Afrique, il faut plusieurs jobs », d’autant que « la concurrence s’est clairement intensifiée sur ces plateformes ».

Doit-on y voir le signe d’un remplacement rapide de ces petites mains du numérique par des systèmes automatisés, alors qu’elles opèrent pour le compte d’entreprises comme #Meta, #OpenAI, #Microsoft ou #Google ? Le sociologue Antonio Casilli balaie immédiatement cette idée. Depuis bientôt dix ans, il dirige le groupe de recherche DIPLab (Digital Platform Labor), qui a enquêté sur les travailleurs du clic dans une trentaine de pays. Pour lui, l’idée d’un « remplacement » du travail humain par les machines est un « mensonge idéologique », utilisé pour faire accepter une dégradation des #conditions_de_travail.

D’après les données collectées par son équipe, le volume de microtâches ne diminue pas : au contraire, « plus le marché de l’intelligence artificielle générative grandit, plus on a besoin de réentraîner les #modèles », donc plus il faut de #travail_humain. Le boom de l’IA ne signe donc en rien la fin de ces travailleurs de l’ombre... pas plus qu’il ne signifie une amélioration de leurs conditions de travail.

« Une forme d’#esclavage_moderne joliment emballée »

L’histoire du « #digital_labor africain » s’inscrit dans celle, plus globale, du « digital labor », concept désignant des formes de #travail_numérique largement invisibilisées et caractérisées par une forte précarité.

Dès les années 2000, et surtout au cours des années 2010, des pays comme l’Égypte, le Kenya, le Nigeria ou l’Afrique du Sud deviennent des hubs de #sous-traitance pour les grandes compagnies du numérique. Ce modèle repose sur des tâches fragmentées, rémunérées à la pièce et distribuées via des plateformes de microtravail comme Remotasks, #Amazon_Mechanical_Turk ou #Clickworker, ainsi que par des entreprises sous-traitantes comme #Appen ou #Samasource. Bien que précaire, cette économie facile d’accès – une connexion internet suffit – attire des milliers de jeunes hautement diplômés dans des pays du Sud où le chômage est élevé.

Mais ce modèle, loin d’être inédit, a déjà largement montré ses limites, parfois de façon retentissante. Au Kenya, à partir de 2023, des employés de la société #Sama (anciennement Samasource), prestataire notamment de Meta et d’OpenAI, ont intenté une action collective pour dénoncer des conditions de travail indignes, des #salaires faibles et irréguliers et l’insuffisance de soutien psychologique. Chargés de « nettoyer » #Facebook, certains avaient développé des #troubles_psychologiques après avoir été exposés quotidiennement à des contenus extrêmes. « Nous traitions des vidéos de corps mutilés, de suicides en direct, d’abus sur des enfants, de discours haineux », rapporte Sonia Kgomo, ancienne modératrice chez Sama.

Embauchée en pleine pandémie de Covid-19, la Sud-Africaine avait cru avoir décroché une opportunité en or, « un job à l’étranger pour un grand nom de la tech ». « Mais une fois sur place, j’ai compris que ce n’était pas le rêve américain : c’était une forme d’esclavage moderne joliment emballée », explique celle qui a été licenciée en 2023 comme près de 200 autres, après avoir, selon elle, tenté de s’organiser collectivement avec ses collègues. L’entreprise parle elle de restructuration.

Aujourd’hui, Sama indique avoir mis fin à la #modération_de_contenus pour Meta et s’est recentrée sur les #annotateurs de données, chargés d’entraîner des systèmes d’IA. Edward, qui travaille toujours sur le site de Nairobi, décrit un « travail très caché ». « On étiquette des images de rues, des vidéos, mais aussi des photos médicales avec des plaies ouvertes… Certaines tâches restent éprouvantes, explique-t-il. On nous répète que nous sommes payés au-dessus du marché, mais ce n’est pas un salaire qui permet de vivre : même en travaillant huit heures par jour, il faut avoir un deuxième boulot. »

À la précarité des salaires s’ajoute celle des contrats. « Un ami a eu un contrat de cinq jours. D’autres signent pour un mois, juste le temps d’absorber le pic d’activité du #Black_Friday ou des #fêtes de fin d’année », poursuit Edward. Il décrit aussi une pression constante avec des tâches qui arrivent « en continu », et des objectifs de performances : « Si vous n’atteignez pas les objectifs fixés, vous n’avez pas les #primes et votre salaire est raboté. Il faut travailler comme un fou pour espérer toucher le montant annoncé. » Quant au #soutien_psychologique, il confirme qu’il y a davantage de « coachs bien-être », mais la méfiance semble de mise à l’égard de ces employés, plutôt vus comme « les oreilles de l’entreprise ». Contactée, la société Sama n’a pas répondu à nos questions.

[Actualisation du 09/12/2025 : Sama conteste ce tableau. L’entreprise, qui affirme ne plus réaliser de travail lié à des contenus violents, met en avant un dispositif de soutien aux salariés comprenant une assurance santé incluant la prise en charge de la #santé_mentale, l’accès à des séances de conseil individuel 24 h/24, ainsi que des espaces de bien-être dans ses bureaux (espaces d’allaitement, salles de méditation et de prière).

Sama souligne également que ses annotateurs de données sont employés à temps plein, avec des « #salaires_vitaux » (#living_wages) calculés selon une méthodologie internationale « en fonction des régions ». La société assure que, contrairement à certains concurrents recourant à des travailleurs de plateforme, son modèle repose sur des contrats de travail à temps plein avec un salaire de base garanti et des avantages sociaux. Enfin, selon l’entreprise, « plus de 90% » des employés atteignent leurs objectifs de #performance dans les horaires de travail, et, quoi qu’il en soit, tous bénéficient d’un salaire de base garanti.]

Plus de tâches, plus de #concurrence

Et malgré les scandales, le secteur séduit toujours plus. Si les chiffres précis manquent, certaines recherches ont avancé des estimations allant jusqu’à 160 millions de microtravailleurs numériques dans le monde. Ce qui est certain, selon Antonio Casilli, c’est que les effectifs augmentent à chaque nouvelle estimation. « Il y a plus de tâches, mais pas pour tout le monde et pas tout le temps », résume le chercheur, qui décrit un mécanisme structurel : les entreprises attirent volontairement plus de travailleurs que nécessaire afin de maintenir une forte concurrence pour chaque microtâche, ce qui tire les rémunérations vers le bas. Elles entretiennent ainsi une alternance de périodes creuses et de pics d’activité.

Une enquête d’Africa Uncensored, réalisée dans le cadre d’un projet du Pulitzer Center, évoque des campagnes massives de recrutement trompeuses, avec les mêmes offres publiées des dizaines de fois, sans réelle assurance de travail derrière. Objectif : gonfler artificiellement le vivier de travailleurs pour montrer leur potentiel d’évolution et ainsi remporter des contrats avec les grosses entreprises de la tech. Une tactique connue sous le nom de « #labour_hedging ».

« Au Kenya, il y a des cohortes de jeunes diplômés sans emploi. Les entreprises le savent très bien, observe Edward. Si vous ne voulez pas accepter les conditions, quelqu’un d’autre le fera. »

Avec l’essor effréné de l’IA générative, un nouveau vocabulaire s’est imposé. Les annonces pour des postes d’« #AI_trainer », « #AI_evaluator » ou d’« #AI_tutor » se multiplient. Le signe d’une montée en gamme dans un marché particulièrement dynamique ? Pas vraiment, selon Antonio Casilli : « Même si certains projets sont plus complexes, pour les harmoniser et les faire réaliser à des masses de personnes, il faut les standardiser, les fragmenter. »

Oluwaseun, qui se présente comme « AI trainer », s’est tournée vers Mindrift, qui lui semblait plus attractive au niveau des tarifs. Après un flux de tâches relativement régulier, la manne s’est pourtant soudain tarie. « J’ai été écartée du projet pour lequel j’avais initialement postulé, alors que la qualité de mon travail était bonne, témoigne la Nigériane. J’ai abordé ce sujet lors d’un appel avec eux, mais j’ai finalement été remerciée et, depuis, je n’ai été affectée à aucun nouveau projet. »

Certaines pratiques la heurtent particulièrement : « Parfois, une seule tâche peut prendre sept à huit heures à accomplir, et vous n’êtes rémunéré que si le travail est accepté. Si la moindre petite erreur est détectée, la tâche entière peut être rejetée, ce qui signifie que vous ne recevez aucune #rémunération pour toutes ces heures de travail. » Sollicitée, Mindrift n’a pas répondu à nos questions.

Comme d’autres personnes interrogées, elle souligne que les travailleurs africains sont souvent moins payés que leurs homologues en Europe ou en Amérique du Nord pour des tâches comparables. Des enquêtes récentes sur des #plateformes_d’annotation mettent effectivement en évidence des écarts de rémunération liés au pays de résidence, tandis que d’autres travaux, consacrés cette fois à des « #data_workers » basés aux États-Unis, montrent que la précarité ne s’arrête pas aux frontières du Sud global : une partie des travailleurs de l’IA dans les pays du Nord cumulent eux aussi bas salaires, contrats instables et protections sociales limitées.

Les métiers créatifs pris dans l’orbite de l’IA

Dans des segments plus « créatifs » du numérique, comme le #graphisme ou la #rédaction_de_contenu, la concurrence dopée par l’IA se fait également sentir. Au Togo, Smiley Graphic – c’est son nom professionnel – passe quelques heures par semaine sur la plateforme de microtâches #Upwork où il propose de petits services de graphiste : logos, retouches, déclinaisons graphiques facturées 5 ou 10 euros. Il n’en tire pas plus de 50 euros par mois, mais complète ainsi ses revenus issus d’un emploi stable et de missions freelance plus exigeantes.

Chaque jour, il constate combien l’IA bouleverse le marché : « Les prix ont baissé. Des gens qui n’y connaissent rien se forment avec des vidéos YouTube et cassent les tarifs sur les plateformes. » Des prestations autrefois facturées l’équivalent de 7 000 à 10 000 francs CFA sont désormais proposées à 2 000 ou 3 000 francs CFA, avance-t-il. Une partie des demandes qu’il reçoit consiste d’ailleurs à reprendre des logos générés par l’IA mais pas forcément à la hauteur. « Je refuse, c’est plus propre et plus simple de repartir de zéro. » Pour tenter de se démarquer, il se forme depuis six mois au motion design, qu’il juge « moins concurrencé par l’IA » pour le moment.

Un phénomène qui n’a rien d’étonnant, pour Antonio Casilli : « Comme les grands modèles de langage génératifs se nourrissent de productions créatives, eux aussi ont été aspirés dans l’orbite de l’intelligence artificielle et désormais travaillent pour elle. » Autrement dit, les #designers, #illustrateurs ou #rédacteurs ne sont plus seulement concurrencés par l’IA : leur travail alimente directement les modèles qui, ensuite, renforcent cette concurrence.

Des travailleurs qui commencent à faire entendre leur voix

« Les grandes entreprises technologiques ne peuvent pas construire l’avenir sur une main-d’œuvre jetable, souligne dans un communiqué Christy Hoffman, secrétaire générale d’UNI Global Union, qui a publié fin septembre une étude sur les travailleurs de l’ombre de l’IA. Il est temps de tenir les titans de la Silicon Valley responsables des conditions dans leurs chaînes d’approvisionnement en IA. Les travailleurs de l’approvisionnement en données doivent être libres de s’organiser et de négocier pour rendre ces systèmes plus sûrs et plus équitables pour tout le monde. »

Après son licenciement, Sonia Kgomo a choisi de se consacrer à plein temps à l’organisation des salariés de la tech, au sein d’#African_Tech_Workers_Rising, un projet soutenu par le syndicat kényan Communications Workers Union of Kenya et par la fédération internationale Uni Global Union. « En 2021, quand je suis arrivée, les travailleurs des plateformes ne parlaient pas du tout. Il y avait énormément de peur. On signait des accords de confidentialité qu’on ne comprenait pas vraiment, présentés comme des menaces. Alors on intégrait le fait que c’était normal de se taire comme on travaillait pour un service de renseignement, se souvient-elle. Aujourd’hui, on commence à avoir des travailleurs qui peuvent parler, certains rejoignent des #syndicats, et quelques sous-traitants – pas tous – acceptent la présence syndicale. Donc on est encore loin du compte, mais il y a des avancées. »

Face au défaut d’encadrement juridique, la #Data_Labelers_Association, basée à Nairobi, doit dévoiler prochainement un #code_de_conduite à destination des plateformes d’annotation de données pour améliorer les conditions de travail.

Pour le sociologue Antonio Casilli, le modèle des #sweatshops_numériques, ces ateliers de misère où les ordinateurs ont juste remplacé les machines à coudre, a encore de beaux jours devant lui. « Ces entreprises sont constamment en train de chercher des pays dans lesquels elles peuvent continuer à exploiter les travailleurs et à les payer très peu cher. Quand la situation s’est compliquée pour certaines d’entre elles au Kenya, elles sont parties en Ouganda ou au Ghana, ou encore au Bangladesh. » Une analyse partagée par Sonia Kgomo, qui appelle à « un mouvement de travailleurs du numérique à l’échelle du continent ».

En attendant, ces travailleurs de l’ombre continuent de s’adapter. Malgré ses mésaventures récentes, Oluwaseun suit des cours d’annotation de données dans le but d’obtenir un emploi stable et mieux rémunéré auprès d’un grand acteur du secteur, comme « #xAI, l’entreprise d’Elon Musk », glisse-t-elle.

▻https://www.rfi.fr/fr/afrique/20251206-en-afrique-des-petites-mains-du-num%C3%A9rique-toujours-aussi-pr%C3%A9c
#AI #intelligence_artificielle #travail

Anticiper les guerres cognitives. Avec Cléo #collomb. - YouTube
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#Eyal_Weizman : Israël déploie à #Gaza une « #architecture_de_la_mort »

Comment établir la #matérialité du #génocide ? Depuis le 7 octobre 2023, Forensic Architecture travaille à dévoiler par la #cartographie la #destruction_systématique, par #Israël, des #infrastructures de la société palestinienne, qui s’en trouve « déracinée ». Entretien avec son fondateur.

Regroupant des architectes, des journalistes, des universitaires comme des artistes, le laboratoire pluridisciplinaire #Forensic_Architecture s’est illustré ces dernières années en enquêtant sur différents crimes de guerre, en Syrie ou en Ukraine, ou encore sur des violences policières. En septembre 2022, Forensic Architecture avait notamment montré comment l’armée israélienne a sciemment exécuté la journaliste Shireen Abu Akleh (Al Jazeera) au cours d’un reportage à Jénine (Cisjordanie).

Au lendemain du 7-Octobre, l’équipe a commencé à travailler sur l’offensive israélienne contre Gaza, convaincue que s’y déroulait une entreprise de #destruction d’une ampleur inédite.

Ce travail a abouti à la publication de plusieurs rapports visant à mener une « #cartographie_du_génocide ». L’un de ces rapports a montré en juillet l’organisation de la #famine par Israël, notamment à travers les attaques contre l’#agriculture.

Le fondateur de Forensic Architecture, l’architecte israélien Eyal Weizman, explique à Mediapart pourquoi son organisation, basée à l’université Goldsmiths à Londres (Royaume-Uni), et qui compte désormais une douzaine de bureaux dans le monde, a choisi d’accompagner la plainte pour génocide déposée contre Israël devant la Cour internationale de justice à La Haye (Pays-Bas). Il revient sur la notion de « #génocide_colonial » au cœur de son prochain livre. Entretien.

Mediapart : Forensic Architecture a commencé à documenter le génocide perpétré à Gaza juste après le 7-Octobre. De quelle manière travaillez-vous sur ce terrain ? Est-ce un travail de même nature que les enquêtes que vous avez menées jusque-là ?

Eyal Weizman : Non, c’est complètement différent. Normalement, Forensic Architecture peut passer un an à travailler sur une séquence d’une seconde. Dans un cas de violence policière, par exemple, comme on l’a fait en France avec notre partenaire #Index, c’est dans cette temporalité que nous travaillons.

Concernant le génocide en cours à Gaza, on ne peut évidemment pas fonctionner comme ça. Nous avons donc commencé par collecter des informations sur des dizaines de milliers d’événements, puis nous avons essayé de comprendre quels liens existaient entre toutes ces situations.

Face à des #crimes_de_guerre, nous essayons d’établir si ce sont des civils ou des combattants qui ont été tués, si c’était proportionné, etc. Dans le cas d’un génocide, c’est la relation entre une énorme multiplicité de cas qui est déterminante. Est-ce qu’il y a un #système, un #dessein, un #plan ?

L’#intentionnalité est au cœur de la notion de génocide, selon la Convention des Nations unies pour la prévention et la répression du crime de génocide. Elle peut être établie par des #schémas_d’action qui donnent un sens à des cas a priori isolés. Au-delà de toutes les déclarations génocidaires du gouvernement israélien depuis le 7-Octobre, notre travail a consisté à faire apparaître ces schémas sur nos cartes.

De quelle manière ? Quels sont vos outils ?

Concrètement, dans chaque cas que nous investiguons, le bombardement de tel centre alimentaire, la destruction de tel terrain agricole, nous sauvegardons les vidéos, les images que nous recevons, nous les authentifions et nous analysons « l’#incident » : cela s’est passé là à telle heure, tel jour, etc.

Ensuite, nous avons différents #modèles_mathématiques pour regarder les relations entre ces différents événements. Quel est le système derrière ? Pouvons-nous établir qu’il y a un plan visant à détruire le peuple palestinien en tout ou en partie, ce qui est la définition du génocide ?

Si nous voyons qu’Israël détruit systématiquement les #terres_agricoles, qu’ensuite il empêche l’#aide_alimentaire d’entrer dans Gaza et cible les centres de #distribution_alimentaire, le #dessein qui apparaît alors est celui d’affamer la population. La famine à Gaza est créée par cette multiplicité d’actions.

L’article II, c) de la convention des Nations unies mentionne la « #soumission_intentionnelle » de la population à « à des conditions d’existence devant entraîner sa destruction physique totale ou partielle ». Vous ne tuez pas les gens directement, mais vous les tuez en détruisant l’#infrastructure qui rend leur vie possible.

Si vous détruisez l’accès à la #nourriture, si vous détruisez les #hôpitaux, si vous détruisez les #écoles, si vous détruisez les #maisons, ce que j’appelle une « #violence_architecturale », alors les conditions de vie sont anéanties et la mort arrive lentement, parfois indirectement.

La famine ravage aujourd’hui Gaza. Or vous montrez, notamment dans le dernier rapport de Forensic Architecture, qui couvre la période du 18 mars au 1er août, comment cela correspond à un objectif d’#anéantissement méthodiquement poursuivi.

Gaza est une bande de terre longue et fine qui a deux types de sols. Des #sols sablonneux, du côté ouest, et des sols argileux à l’est. Quasiment toute l’agriculture à Gaza se situe à l’est de la route Salah al-Din, artère principale de la bande de Gaza. Et c’est cette partie qui a justement été la plus ciblée pour pousser la population vers les terres les plus difficiles à cultiver.

Ce que nous avons vu depuis le début du génocide, c’est une campagne systématique pour détruire la #souveraineté_alimentaire palestinienne, par la destruction des #champs, des #vergers, la destruction des moyens de pêcher – tous les bateaux ont été détruits…

Les Palestiniens n’ont plus les moyens de se nourrir. Ils dépendent entièrement de l’#aide_humanitaire qui passe par les checkpoints contrôlés par Israël. Israël a un contrôle total, peut ouvrir ou fermer le robinet. Parfois, il a dû l’ouvrir un peu sous la pression internationale, mais jamais assez.

Toute la matrice de la société palestinienne, tous les lieux de distribution de la nourriture, les familles, les associations caritatives, les mosquées, les boulangeries, tout ce qui permet la #résilience de la population, a été systématiquement ciblé. C’est une tentative de détruire la société palestinienne, en attaquant les #liens_invisibles qui la constitue.

À la place, Israël a construit des espaces nouveaux pour la distribution de nourriture qui sont en réalité des trappes de la mort.

C’est-à-dire ?

Vous devez penser Gaza à la fois comme une zone de #démolition et comme une zone de #construction. Parce que les #bulldozers israéliens détruisent les bâtiments palestiniens, mais avec les décombres, ils construisent une #architecture complètement nouvelle.

Par exemple, ils ont construit des centres de distribution alimentaire à partir des gravats des maisons détruites, selon ce que j’appelle une architecture de la mort. Ils le font dans une petite enceinte qui devient un genre de « #trappe_de_mort » où les gens peuvent se faire facilement tirer dessus par les forces israéliennes. Tout est fait pour qu’il soit très compliqué et très dangereux d’essayer d’y obtenir de la nourriture.

Les #gravats des maisons servent aussi à construire des jetées dans la mer, des petites #collines qui permettent à l’armée de surveiller Gaza, un territoire globalement plat.

L’architecture, en tant qu’#organisation_de_l’espace, est un très bon cadre pour analyser le génocide car elle est basée, elle aussi, sur une intention.

C’est ce qui forme la base de votre contribution à la plainte de l’Afrique du Sud contre Israël, devant la Cour internationale de justice, pour génocide.

Oui, c’est tout ce travail qui a permis de produire un rapport de 825 pages pour l’équipe juridique de l’Afrique du Sud, qui sert de base factuelle dans cette procédure.

Nous amenons des éléments de #preuve concernant la destruction des hôpitaux, de l’agriculture, de l’#éducation, l’organisation de la famine, et nous montrons comment tout cela marche ensemble.

Nous considérons le procès intenté par l’Afrique du Sud contre Israël comme une chance pour les droits humains et le droit international. Ce qui s’y joue est, selon nous, très important. Qu’un pays qui a souffert de l’apartheid, qui a expérimenté le colonialisme de peuplement, un pays du Sud, attaque Israël, défendu par les pays occidentaux dans leur ensemble…, c’est un événement historique. C’est pourquoi nous sommes très engagés dans cette plainte.

Nous n’avons pas l’illusion que la Cour puisse avoir un impact sur les événements en cours, mais il existe une puissance historique, symbolique dans cette affaire.

Dans l’enquête que vous avez menée sur l’assassinat de la photojournaliste #Fatma_Hassona, vous dites que les forces israéliennes ont pixelisé l’image satellitaire de la toiture de sa maison pour brouiller les preuves. Est-ce de plus en plus compliqué pour vous de travailler avec les #images ? Les témoins qui vous envoient des photos, des vidéos, prennent aussi des risques énormes.

Oui, c’est un enjeu. C’est très difficile de télécharger des vidéos à Gaza. Les connexions sont systématiquement coupées, trouver du réseau est difficile. Mais malgré les difficultés, malgré le fait que les personnes risquent leur vie pour tourner des images, les gens continuent à nous envoyer des #vidéos de Gaza comme des bouteilles à la mer.

Vous ouvrez la bouteille, vous lisez ce message avec un soin infini pour honorer le risque qu’ils ont pris. Nous avons donc des protocoles très précis pour ne pas exposer nos sources sur le terrain. Nous faisons très attention à retirer toutes les indications qui pourraient permettre d’identifier ou de localiser nos sources.

Nous ne sollicitons jamais de vidéos, de photos. Les gens nous les envoient parce qu’ils nous connaissent et qu’ils nous font confiance. Mais nous préférons encore les prendre lorsqu’elles sont déjà en ligne, parce que cela assure mieux la sécurité des personnes.

Le climat dans lequel vous travaillez sur Gaza est particulièrement difficile. Votre bureau allemand a dû récemment fermer.

L’État allemand a retiré les financements et, effectivement, cela a conduit à fermer ce bureau en janvier. De façon générale, après le 7-Octobre, j’ai été accusé d’être antisémite dans plusieurs pays où nous travaillons, en Israël bien sûr mais particulièrement en Allemagne. Pour moi qui viens d’une famille juive rescapée d’Auschwitz, entendre cela dans ce pays est particulièrement douloureux.

Cela dit, nous avons encore une très petite équipe dans ce pays, qui vient juste de dévoiler un très important cas de violence policière lié aux manifestations de soutien à Gaza. La police avait accusé des manifestants d’avoir violemment molesté un policier à Berlin. Le gouvernement en avait profité pour interdire les manifestations de soutien à la Palestine. Nous avons pu établir que les faits étaient à l’opposé de la version officielle. En réalité, le policier a frappé un manifestant tellement fort qu’il s’est cassé la main. Donc, ils pensaient se débarrasser de nous mais ils n’ont pas complètement réussi…

Concernant le climat, mon université à Londres est actuellement sous enquête pour antisémitisme et je sais que c’est en partie à cause de l’activité de Forensic Architecture.

Je veux être très sérieux sur ce sujet, parce qu’il y a vraiment de l’antisémitisme, notamment en France, et il est meurtrier. La sécurité des juifs là où ils vivent doit être garantie.

Mais Israël, à force de faire passer la défense des droits humains, le droit international pour de l’antisémitisme, crée encore plus d’#antisémitisme. Ce qui me donne de l’espoir, ce sont ces jeunes juifs dans différents pays qui rejettent l’État génocidaire. Ils sont le futur.

Vous travaillez à un livre qui sortira dans quelques mois. Vous y parlez de ce que vous appelez « le génocide colonial ». Pouvez-vous nous en dire plus sur ce concept ?

Quand on pense au génocide, nous avons en tête l’Holocauste. Un crime perpétré sur un temps et un espace resserré. Mais un génocide peut prendre différentes formes.

Le génocide des Palestiniens n’a pas commencé le 7-Octobre. Pour le comprendre, il faut regarder l’#histoire_longue et la transformation de l’environnement, des lieux de vie palestiniens.

Je voudrais, à travers un travail sur les cartes, sur les sols, revenir sur l’histoire de la création de la bande de Gaza, de l’expulsion des Palestiniens du sud de la Palestine et la façon dont les villages palestiniens ont été littéralement rayés de la carte. Il faut comprendre comment les #colonies_israéliennes ont été localisées sur ce territoire, en particulier les #kibboutz, construits sur les ruines des #villages_palestiniens.

Ce sera, à travers l’#histoire_de_l’environnement et l’histoire des sols, une longue histoire de Gaza. Une grande partie des habitants de Gaza étaient auparavant des #bédouins. Pas des nomades, mais des #agriculteurs qui habitaient autour du fleuve #Waadi_Gaza. Ils y avaient élaboré des #techniques_agricoles très sophistiquées. Je travaille en particulier sur le village d’#Al-Ma’in, d’où viennent l’historien Salman Abu Sitta et le célèbre médecin palestinien Ghassan Abu Sitta.

Nous essayons de reconstruire précisément la manière dont la colonisation a transformé le #paysage, l’#environnement. C’est ce qui permet d’inscrire le génocide post 7-Octobre dans un bien plus long processus de #colonialisme_de_peuplement, qui est une forme de génocide.

Après le 7-Octobre, Israël a transformé Gaza en #désert. Mais là encore, c’est une histoire bien plus longue. On connaît le slogan revendiqué en Israël d’avoir fait « #fleurir_le_désert ». Mais Gaza n’a jamais été un désert. La région a toujours été habitée par des bédouins palestiniens qui cultivaient notamment de l’#orge à destination des Britanniques, qui s’en servaient pour la #bière. Jusqu’en 1948, c’était un territoire luxuriant.

Vous travaillez sur l’#effacement de ces #traces. Voire, sur l’#effacement_des_traces_de_l’effacement, qui est aussi une caractéristique des entreprises génocidaires.

Quand les Israéliens détruisaient un village palestinien, ils ne détruisaient pas seulement les bâtiments. Ils labouraient la terre, et même les #cimetières et les #routes.

Et, s’il y avait un champ qui était labouré dans un sens, ils le labouraient dans l’autre sens. Pour effacer toute trace, effectivement, des formes de vie qui existaient jusque-là. Aujourd’hui, j’observe les mêmes phénomènes, à la différence que le labour est fait par des bulldozers.

La destruction, c’est une chose. Par mon activité au sein de Forensic Architecture, j’ai vu beaucoup de destructions de bâtiments. Mais ce que je vois à Gaza, ce n’est pas simplement des bâtiments détruits, je vois la destruction des sols eux-mêmes, de la terre, ce que j’appelle « déraciner » Gaza.

À l’époque de la création d’Israël, une forme de #torture vis-à-vis des Palestiniens était de les amener sur les lieux où leur village avait été rasé et dont il ne restait rien. Pas même une trace.

C’est pour cela que vous avez voulu vous focaliser sur les sols, la #terre ?

Oui, parce que organiser la #désertification à Gaza est politique. Construire des #barrages pour détourner l’#eau au profit d’Israël, c’est utiliser l’environnement pour expulser les Palestiniens de leurs #terres.

#Créer_le_désert est une caractéristique continuelle du génocide. C’est la destruction des formes d’#habitabilité. D’abord Israël crée un désert, puis y envoie les Palestiniens. Si l’on pense au génocide arménien et au génocide en #Namibie par les Allemands, dans ces deux cas le désert a été un « outil » de destruction.

Je travaille aussi sur les dommages causés en profondeur aux sols. Depuis le 7-Octobre, Israël a lancé des bombes qui explosent à 30 mètres sous terre, officiellement pour détruire les tunnels du Hamas.

Ces bombes contiennent énormément de #produits_chimiques qui contaminent en profondeur les sols, et ce, pour des décennies. De l’eau salée a aussi été injectée dans la terre, ce qui a endommagé l’aquifère. La poussière de tous les bâtiments détruits à Gaza s’est infiltrée en profondeur et, là encore, va créer une pollution pour de très nombreuses années. C’est aussi politique. Contaminer les #sous-sols, c’est aussi détruire les capacités d’habiter des générations à venir.

Je pense que le colonialisme de peuplement, comme l’a dit l’anthropologue Patrick Wolfe, a une logique d’#élimination. La plupart des gens qui meurent dans le génocide colonial ne meurent pas de façon violente. Bien sûr, il y a des #massacres. Mais les gens meurent de #causes_secondaires. C’est comme un génocide sur la durée.

►https://www.mediapart.fr/journal/international/010925/eyal-weizman-israel-deploie-gaza-une-architecture-de-la-mort

#architecture_Forensique #ressources_pédagogiques #contamination #pollution #bombes #verticalité

voir aussi :
DIAGRAMMES - INTENTION GÉNOCIDAIRE
►https://seenthis.net/messages/1118337
signalé par @reka

ping @isskein

Vers une imposition formalisée⠀ ?
▻https://blog.merigoux.fr/fr/2019/12/20/impots-formels.html

(...)

Le code #M produit et publié chaque année par la #DGFiP à l’issue du vote de la #loi_fiscale va ainsi pouvoir servir de base à tout une série d’implémentations de tout ou partie du code des impôts insérées dans diverses applications. En effet, #Mlang offre la possibilité de générer à partir du code M et vers divers langages de programmation des programmes calculant une liste de variables de sorties en fonction d’une liste de variables d’entrées et de conditions spécifiques. Concrètement, si LexImpact a besoin d’une implémentation Javascript ou WebAssembly de la fonction qui calcule l’impôt de cas types en fonction des valeurs des tranches d’imposition, Mlang pourra la générer ! Dans ce cas précis, le calcul de l’impôt pourra même se faire dans le navigateur Internet et non sur un serveur.

Une autre application intéressante serait la traduction du code M vers des langages de #simulation #macro-économique comme #TROLL ou #SAS. En effet, ces langages sont utilisés par l’#Insee afin de réaliser des modèles de l’#économie française qui ont besoin de l’expression #mathématique de l’impôt sur le #revenu. Ces #modèles pourraient donc chaque année se mettre à jour en récupérant la nouvelle version du code M compilée vers TROLL ou SAS, au lieu de devoir refléter eux aussi les changements de législation dans leur code.

Enfin, Mlang va pouvoir améliorer notre prototype de #prouveur automatique du code des #impôts. En effet, avant de le traduire vers un #solveur #SMT, il est nécessaire de réduire la complexité mathématique de la fonction à sa substantifique moelle pour éviter de faire exploser la consommation de ressources du solveur. Le cadre du compilateur Mlang et la sémantique formelle de M nous permettent de réaliser des optimisations fiables qui vont simplifier le programme sans en changer le sens, avec ou sans conditions supplémentaires. Au delà des optimisations classiques telles que l’élimination de code mort, il est aussi prévu d’utiliser l’outil d’interprétation abstraite #MOPSA afin d’effectuer une analyse plus fine du programme. Raphaël Monat et moi espérons que, combinée à des stratégies de division de requêtes en sous-problème, cette optimisation du code M nous permette de faire passer à l’échelle notre prototype de preuve automatique de théorèmes sur le code des impôts.

Au delà de l’aventure technique, je pense qu’il y a plusieurs leçons à retirer de cette histoire. Premièrement, c’est le libre accès à la recherche et au code qui permet aux synergies et aux initiatives inhabituelles de se développer. La DGFiP est la première administration au monde à publier ainsi son implémentation du calcul de l’impôt, et je pense que ce projet apportera rapidement à cette administration des retombées positives. Tout mon code est également publié sous licence libre, car il est important qu’un outil qui permette l’analyse fine et automatisée de la fiscalité française soit accessible à toutes et tous, et non pas réservé à un acteur privé qui l’utiliserait pour son propre profit. Deuxièmement, je pense que ce projet montre une fois de plus que l’innovation vient souvent d’un travail de recherche fondamentale mené sur le long terme. Les outils utilisés ici (comme le prouveur Z3) ont des fondements théoriques solides établis sur des dizaines d’années, et je me tiens bien sûr sur les épaules de géants. J’espère que cet exemple d’application des méthodes formelles pourra attirer l’attention sur ce domaine peu marketable en ces temps de course à « l’intelligence artificielle ». Troisièmement et pour terminer, ma volonté avec ce projet est aussi de montrer que l’innovation peut aussi profiter directement au secteur public. Je salue ainsi l’existence du programme des entrepreneurs d’intérêt général dont fait partie l’initiative #LexImpact. Un tel programme ne pourrait selon moi que gagner à se rapprocher de la recherche appliquée menée également pour l’intérêt général dans les laboratoires français. Alors que la perspective d’une carrière dans la recherche publique semble si morose pour nombre de jeunes gens très qualifiés, l’idée de pouvoir utiliser ses connaissances pour améliorer l’action de l’État me semblerait être un moteur puissant à utiliser afin d’éviter la fuite des cerveaux vers un secteur privé dont les activités, surtout dans le domaine de la tech, manquent parfois de sens.

L’#IA va-t-elle nous rendre crétins ?

Les effets du recours à l’#intelligence_artificielle sur les individus suscitent l’inquiétude d’un grand nombre de scientifiques. Ils expriment la crainte qu’elle affaiblisse la capacité de chacun à #penser par soi-même.

En nous connectant à des contenus de piètre qualité ou en les générant à notre place, l’IA affaiblit notre #esprit_critique.

Baisse des résultats des tests Pisa, évaluations alarmantes des #capacités_cognitives et effondrement de la #lecture. Ces jours-ci encore, ce constat du déclin de l’#intelligence des jeunes et des adultes alarme le Financial Times. L’état de tutelle des consciences par les écrans où président des IA n’est pas étranger à l’épidémie de #solitude grandissante, affectant aussi nos facultés émotionnelles et sociales. Quel est le rôle de l’IA dans tout cela ?

L’#IA_prédictive, d’abord, optimise sans cesse nos interfaces numériques afin de nous rendre #accros. L’#économie_de_l’attention repose sur cette absorption du #temps conscient pour extraire des données et influencer les #comportements. L’ingénieur Andrej Karpathy, acteur de la Vallée du silicium, le dit sans détour : « Tiktok, c’est du crack digital qui a attaqué mon cerveau ! » L’#addiction est un fait générationnel. La moitié des adolescents aux États-Unis sont presque constamment connectés. Connectés à quoi ? La « #pourriture_cérébrale » ! Soit des contenus de piètre qualité qui détériorent les #capacités_mentales.

D’ailleurs, l’expression a été élue mot de l’année par le dictionnaire d’Oxford. Gageons qu’elle rejoigne celle de « #crétin_digital » forgée par Michel Desmurget pour caractériser la surexposition aux écrans. L’IA générative, ensuite, crée du contenu sans #effort. Dans les années 1980, le philosophe Ellul écrivait que si « vous mettez un appareil entre les mains d’un imbécile, il ne deviendra pas intelligent pour cela ». L’actualité continue de lui donner raison. Même les consultants de McKinsey sont trompés par des résultats erronés de ChatGPT. Plus ils y recourent et moins ils sont moins performants et créatifs. Allant dans le même sens, une étude de Microsoft et de l’université Carnegie démontre que l’usage des IA génératives au travail diminue l’esprit critique.

L’IA interactive, enfin, crée une relation avec l’utilisateur. L’université de Cambridge alerte sur l’essor de ces compagnons IA ouvrant la voie à la capture et la #manipulation de nos intentions. Ce n’est plus seulement l’#attention, mais l’#intention qui est l’objet de la machinerie algorithmique. Même les choix les plus ordinaires (quel film regarder ? quel cadeau offrir ?) sont délégués et toute faculté que l’on n’exerce plus finit par s’atrophier. Ces études ne sont pas anecdotiques, puisque le MIT a recensé pas moins de 777 #risques documentés scientifiquement de l’IA répartis en 23 catégories, dont la #dépendance_affective et la #perte_d’autonomie.

Le « #capitalisme_numérique colonise tous les lieux que nous dés-habitons », écrit la philosophe Rouvroy. Il en est de même de nos esprits. Le temps d’écran est la continuation du temps de travail. La destruction de nos intelligences est le corollaire de la production au sein de ce #capitalisme. Pour nous maintenir dans un défilement morbide de pourriture cérébrale devant un écran, il faut d’abord nous transformer. La fainéantise d’Oblomov a remplacé le puissant Stakhanov.

Alerte ! Après la télévision, les jeux vidéo, le rap, les réseaux sociaux numériques, voici la nouvelle innovation qui menace l’intelligence de l’humanité tout entière : l’IA. Les prophéties alarmistes réitérées à chaque nouveauté technologique, fleurissent sur la #crétinisation annoncée des masses, et encore plus sur celle d’une jeunesse déjà régulièrement qualifiée de crétine (digitale).

Selon plusieurs études récentes, l’IA séduirait la population, fascinée par les #performances de l’outil. Beaucoup de bruit pour une banale évidence : l’absence ou la fragile #éducation – ici, au numérique – nuit gravement à l’exercice d’un esprit critique. Immense boîte noire, nourrie par d’innombrables corpus de textes et d’images, bien souvent sans le consentement de leurs auteurs, l’usage de l’IA générative nous pousse à interroger notre rapport aux #sources, à l’#information, à la #propriété_intellectuelle. Elle nous rappelle combien l’éducation est la clé d’un regard distancié et critique, d’un pouvoir d’agir informé sur le monde. Mais l’IA ne porte aucune responsabilité. Aucune.

Ont une #responsabilité les professionnels de l’information qui jouent aux apprentis sorciers, se pâmant devant une IA « trop forte », s’émerveillant de ses #performances comme s’ils assistaient à une démonstration de magie. Ont une responsabilité ceux qui s’évertuent à pointer les « erreurs » commises par une IA, surpris qu’un programme conçu pour générer du contenu à partir de #modèles_statistiques « se trompe », et lui reprochant de nous attirer dans les limbes des approximations, méprises et autres faussetés. Dans les deux cas est alimenté le fantasme d’une IA autonome, quasi divine, que nous utilisons, impuissants.

Prenons le temps. Ne nous jetons pas à corps et esprits perdus dans les multiples potentialités et/ou affres de l’IA. Le procès en crétinisme évite le vrai procès, citoyen celui-ci : de quelle IA voulons-nous ? De celle qui récupère des données que nous cédons sur le Web à des industries sans éthique ? De celle qui, à l’empreinte écologique colossale, condamne un peu plus (vite) l’avenir de notre planète ? De celle à laquelle nous déléguons jusqu’à notre créativité singulière au profit de l’hégémonie d’un savoir standardisé, aseptisé et parfois, pour ne pas dire bien souvent, biaisé ? De celle que l’on utilise pour contribuer à cette accélération dénoncée par Hartmut Rosa qui nous asservit chaque jour davantage aux dogmes les plus avilissants qui soient ?

Prenons le temps. Celui de mesurer des choix, vertigineux mais aussi passionnants, qui nous reviennent. Celui de prendre nos responsabilités, individuelles et collectives, en décidant de la place que nous souhaitons accorder à une #innovation qui n’est en aucun cas toute-puissante. Celui de faire société, en exerçant notre capacité à « penser d’après nous-mêmes » selon l’intemporelle pensée de Condorcet. L’IA n’a ni cerveau ni valeurs. Nous si. À nous de jouer. Sérieusement.

►https://www.humanite.fr/en-debat/citoyennete/lia-va-t-elle-nous-rendre-cretins

via @freakonometrics

#Guide de l’étudiant pour ne pas écrire avec #ChatGPT

OpenAI a publié un « Guide de l’étudiant pour écrire avec ChatGPT » (▻https://openai.com/chatgpt/use-cases/student-writing-guide). Dans ce billet, je passe en revue leurs #conseils et je propose quelques contre-#arguments, d’un point de vue d’enseignant-chercheur. Après avoir abordé chacune des 12 suggestions d’OpenAI, je conclus en évoquant rapidement les aspects éthiques, cognitifs et environnementaux que tout étudiant devrait considérer avant de décider d’utiliser ou non ChatGPT. J’ajoute quelques commentaires en fin de billet au fil des retours critiques. (Version anglaise : A Student’s Guide to Not Writing with ChatGPT)

« Déléguez la mise en forme des #citations à ChatGPT. L’IA excelle dans l’automatisation des tâches fastidieuses et chronophages telles que la présentation des citations. N’oubliez cependant pas de vérifier l’exactitude de vos bibliographies par rapport aux documents source. »

Cette dernière phrase est probablement là pour des raisons juridiques, parce qu’ils savent qu’ils ne peuvent pas dire que ChatGPT produira systématiquement des résultats exacts. En effet, mettre en forme des citations et des #bibliographies consiste à présenter des métadonnées conformément à des règles formelles (les #styles_bibliographiques). On n’est pas ici dans le domaine du langage naturel. ChatGPT fera des #erreurs, qui prendront du temps à trouver et à corriger. Alors utilisez plutôt un logiciel de gestion bibliographique, tel que #Zotero. Il s’occupera de vos citations et bibliographies de manière fiable, parce qu’il est programmé pour. Il vous suffit de nettoyer les métadonnées des références au fur et à mesure que vous les collectez, et vos bibliographies ne contiendront jamais d’erreurs.

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« 2. Informez-vous rapidement sur un nouveau sujet. ChatGPT peut vous aider à démarrer vos recherches en vous permettant d’acquérir un #socle_de_connaissances sur un sujet. »

ChatGPT est un simulateur de conversation humaine, et non un système d’information ou une base de connaissances. L’#information, ça se trouve dans des cerveaux, des documents et des bases de données. ChatGPT n’est pas doté de capacité de #compréhension : il ne fait que produire des réponses plausibles en tant que réponses, sans comprendre rien à rien. Il ne peut donc pas vous informer de manière fiable. Ne demandez pas à un intermédiaire qui n’a pas la capacité de comprendre une information de vous l’expliquer : à la place, faites un tour dans la #bibliothèque universitaire la plus proche et cherchez vous-même l’information, avec l’aide des bibliothécaires et des documentalistes.

–-> J’ai tendance à conseiller de solliciter les enseignants, bibliothécaires et co-étudiants. Mais comme me le suggère Adrien Foucart sur Mastodon, peut-être que vous préférez apprendre par vous-même. Dans ce cas, le plus important est de développer vos compétences en recherche d’information. Selon moi, la référence reste le tutoriel CERISE (Conseils aux Etudiants en Recherche d’InformationS Efficace : ▻https://callisto-formation.fr/course/view.php?id=263), que vous pouvez suivre de manière entièrement autonome.

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« 3. Demandez une feuille de route pour trouver des #sources pertinentes. ChatGPT peut guider votre recherche en vous suggérant des chercheurs, des sources et des termes de recherche pertinents. Mais n’oubliez pas : bien qu’il puisse vous orienter dans la bonne direction, ChatGPT ne remplace pas la lecture de #sources_primaires et d’articles évalués par des pairs. Et comme les #modèles_de_langage peuvent générer des informations inexactes, vérifiez toujours vos faits. »

(Ce point est encore plus litigieux que le point 1, donc OpenAI nous gratifie de deux phrases complètes qui sont probablement là pour des raisons juridiques.) Parce que ChatGPT n’a pas de capacité de compréhension, il ne sait pas ce que sont des choses comme « une source » ou « une affirmation vraie ». Vous ne pouvez donc pas vous fier à ses indications. Vous perdrez du temps et ferez des erreurs. Encore une fois, demandez à un humain ou faites une recherche de documents et de données dans un vrai système d’information.

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« 4. Approfondissez votre compréhension en posant des questions précises à ChatGPT. »

Parce que ChatGPT n’a pas de capacité de #compréhension, il ne connaît pas les réponses réelles à vos questions, seulement des réponses plausibles. Il génèrera des réponses vraies et fausses sans distinction. Cela retardera votre apprentissage. Encore une fois, passez par des humains, des documents et des données directement au lieu de demander à ChatGPT.

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« 5. Améliorez votre #écriture en demandant à ChatGPT comment il trouve votre structure. »

Parce que ChatGPT n’a pas de capacité de compréhension, il ne comprend pas ce qu’est une structure de texte « attendue » ou « améliorée », même si vous lui décrivez. Il ne peut que rehausser la qualité de votre texte à ce qu’il pense être un niveau moyen, ou l’abaisser à ce même niveau. Dans les deux cas, vous obtiendrez des notes médiocres. Pour progresser réellement dans votre écriture, demandez conseil à un professeur ou joignez un groupe d’étudiants qui s’entraident là-dessus  ; si un tel groupe n’existe pas, réunissez quelques personnes et créez-le – ce sera une expérience utile en soi.

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« 6. Vérifiez votre raisonnement en demandant à ChatGPT de transformer votre texte en liste à puces. »

Comme l’a récemment montré une étude australienne (▻https://pivot-to-ai.com/2024/09/04/dont-use-ai-to-summarize-documents-its-worse-than-humans-in-every-way), ChatGPT ne sait pas #résumer, seulement #raccourcir. À l’heure actuelle, savoir résumer reste un savoir-faire humain. Un #savoir-faire que vous pouvez acquérir en suivant un cours de #résumé dans un cursus en sciences de l’information, un programme de formation continue, un cours en ligne, etc. (Je suis plutôt partisan de faire les choses dans l’autre sens mais plusieurs collègues me disent que sur le fond cette méthode du reverse outlining leur est très utile et qu’ils la conseillent à des étudiants.)

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« 7. Développez vos idées à travers un dialogue socratique avec ChatGPT. »

Enfin un conseil qui est lié à la fonction réelle de ChatGPT : simuler la communication humaine. Cependant, le #dialogue_socratique implique que vous conversez avec quelqu’un qui a une compréhension supérieure du sujet et qui vous amène progressivement au même niveau. Malheureusement, ChatGPT n’est pas Socrate. Utiliser ChatGPT comme partenaire d’entraînement vous restreindra à son niveau : celui d’une machine qui produit des phrases humaines plausibles. Proposez plutôt cet exercice à vos professeurs et à vos camarades, et mettez-vous avec quelqu’un de plus avancé que vous pour progresser.

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« 8. Mettez vos idées à l’épreuve en demandant à ChatGPT des #contre-arguments. »

Pour améliorer votre capacité de #réflexion, vous devez être capable de trouver des contre-arguments, pas seulement d’y répondre. Utiliser ChatGPT pour faire la moitié du travail vous empêchera de progresser. Trouvez vous-même des contre-arguments. Et si vous avez besoin d’aide, ne demandez pas à ChatGPT : il ne peut produire que des arguments moyens, ce qui vous fera rapidement stagner. Faites plutôt appel à quelqu’un qui sait imaginer des arguments solides qui vous obligeront à réfléchir.

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« 9. Comparez vos idées à celles des plus grands penseurs de l’histoire. »

ChatGPT peut vous divertir en créant de toutes pièces une pièce de théâtre entre philosophes, mais il n’a pas la capacité de concevoir un exercice aussi complexe de manière à ce que vous puissiez en tirer des enseignements. Suggérez plutôt cette idée à un enseignant, dont c’est le métier.

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« 10. Améliorez votre écriture en demandant à ChatGPT de vous faire des retours successifs. »

Il s’agit d’une variante du point 5 sur le fait de solliciter des #avis. Une fois encore, utiliser ChatGPT limitera votre niveau à ce qu’une machine pense être le niveau de l’humain moyen. Faites plutôt appel à vos professeurs, organisez des sessions d’évaluation par les pairs avec vos camarades, et faites en sorte que ces sessions soient itératives si nécessaire.

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« 11. Utilisez la fonctionnalité #Mode_vocal_avancé de ChatGPT pour en faire un compagnon de #lecture. »

(« Mode vocal avancé » signifie que ChatGPT vous écoute lire quelque chose à haute voix et tente de répondre à vos questions sur ce que vous venez de lire). Il s’agit d’une variante des points 2-4 concernant le fait de s’informer. ChatGPT n’a pas de capacité de compréhension. Il ne fournira donc pas d’interprétations fiables de ce que vous lisez. À la place, cherchez d’abord la définition des mots que vous ne connaissez pas dans des dictionnaires  ; cherchez des analyses rédigées par des humains pour y trouver des interprétations qui vous aideraient à comprendre ce que vous lisez  ; demandez leur avis à d’autres étudiants travaillant sur le même texte.

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« 12. Ne vous contentez pas de répéter ce que vous avez déjà fait – améliorez vos compétences. […] Demandez à ChatGPT de vous suggérer des moyens de développer votre capacité à penser de manière critique et à écrire clairement. »

ChatGPT n’a pas de capacité de compréhension, donc la signification d’expressions comme « pensée critique » et « techniques d’écriture » lui échappent. Prenez ces expressions et entrez-les dans le moteur de recherche du catalogue de la bibliothèque de votre université  ; si vous préférez, demandez conseil à un bibliothécaire. Lisez ce que vous trouvez, et demandez à vos professeurs ce qu’ils en pensent. Pour le reste, rien ne vaut l’entraînement : comme disent les anglophones, practice, practice, practice.

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Quelques mots de conclusion

ChatGPT est conçu pour simuler un partenaire de conversation humain. Il s’appuie sur un modèle probabiliste du langage (quel mot est le plus susceptible d’arriver après tel mot) et communique pour communiquer, pour créer l’illusion de la conversation. Il bavarde, tchatche, blablate, indifférent à la signification de ce qu’il dit, indifférent à la vérité. Tout ça est très divertissant mais une attraction de fête foraine n’est pas un outil d’apprentissage fiable, et je pense donc que les étudiants devraient s’en méfier.

Lorsque des étudiants me posent des questions sur ChatGPT, je mentionne les trois problèmes suivants :

– #éthique : la plupart des modèles de langue ont été construits à partir de données volées  ;
- #cognition : l’utilisation d’outils comme ChatGPT rend plus dépendant des outils et moins autonome intellectuellement, ainsi que des études ont commencé à le montrer (en voici une réalisée en France)  ;
– #environnement : les coûts énergétiques de l’IA générative sont supérieurs d’un ordre de grandeur à ceux des outils préexistants (et elle n’est même pas rentable, donc on brûle du carburant pour rien).

C’est généralement suffisant pour faire réfléchir la plupart de mes étudiants. Ce sont des jeunes gens créatifs, ils ont donc de l’empathie pour les créateurs qui ont été spoliés. Pour progresser et obtenir leur diplôme, ils veulent des outils qui leur font gagner du temps, pas des gadgets qui les rendent moins autonomes intellectuellement. Ils sont frappés d’apprendre que ChatGPT consomme dix fois plus d’énergie que Google pour répondre à la même question, généralement en pire (mais Google est en train de rattraper ChatGPT vers le bas).

La bonne nouvelle, c’est que comme le dit le blogueur Jared White :

« Vous pouvez littéralement ne pas l’utiliser. […] vous pouvez être un technicien expert et un créateur épanoui, au fait de son époque, très connecté, et rester complètement à l’écart de ce cycle de hype. »

Si vous avez besoin de plus d’informations sur ce sujet, je vous recommande vivement de consulter le site Need To Know de Baldur Bjarnason (►https://needtoknow.fyi). Il s’agit d’une synthèse accessible d’un état de l’art très fouillé sur les risques liés à l’utilisation de l’IA générative. C’est un excellent point de départ. (Et si vous connaissez des ressources similaires en français, je suis preneur.)
Quelques commentaires supplémentaires
Suite à la publication de ce billet, j’ai reçu par mail une critique de mon point de vue sur ChatGPT, en particulier l’idée qu’il n’a pas de capacité de compréhension. Je partage ma réponse ci-dessous. Il se peut que d’autres commentaires s’ajoutent ainsi au fil du temps.

L’idée que ChatGPT n’a pas de capacité de compréhension est discutable. Tout dépend de la définition que l’on donne à « compréhension ». Marcello Vitali-Rosati soutient que le sens n’est pas une prérogative humaine, que les humains ont une forme d’intelligence et que l’IA en a une autre – tout dépend de la façon dont nous définissons les différentes formes d’intelligence. Il évoque le fait que ChatGPT sait faire des choses que les machines ne pouvaient pas faire auparavant mais qu’il échoue à faire d’autres choses que des systèmes plus simples savent faire depuis longtemps. Il serait donc plus juste de dire que ChatGPT possède une forme d’intelligence qui lui est propre, et qui est adaptée à certaines tâches mais pas à d’autres. Marcello mentionne par exemple que ChatGPT peut créer des discours politiques convaincants mais qu’il n’est pas capable de donner la liste des écrits d’un auteur de manière fiable.

Je suis d’accord avec tout cela. Ça m’amène à préciser un peu les choses : ChatGPT comprend clairement comment communiquer. La manière dont il arrive à cette compréhension est une forme d’intelligence. Le problème, c’est que cette compréhension n’est pas celle qui compte dans un contexte d’apprentissage, de mon point de vue d’enseignant. Comprendre comment communiquer est différent de comprendre une information. C’est fondamental à mes yeux. Et c’est là, à mon avis, que le débat peut véritablement se situer. Quand on fait des études de commerce, ChatGPT est sans doute un outil intéressant pour travailler sur le marketing (même si je pense qu’il vaut mieux y réfléchir soigneusement, du fait des questions éthiques et environnementales). Mais en dehors des domaines dont le matériau principal est le bullshit (tout jugement de valeur mis à part), son utilité est moins évidente.

Les tâches mentionnées dans le « guide » d’OpenAI font partie de celles où ChatGPT échoue à donner des résultats fiables. ChatGPT n’est pas un système d’information : qu’il passe d’une exactitude de 90 % à 99 %, voire à 99,99 %, ça ne change rien au fait que le risque d’erreur est présent du fait de la nature même de l’outil. On peut légitimement ne pas vouloir prendre ce risque. Quant aux compétences, je crois que les seules personnes qui trouvent ChatGPT bluffant sont celles qui sont moins bonnes que lui dans l’exécution des tâches qui lui sont confiées. Regardons les choses en face : ChatGPT est aussi nul que l’humain moyen. Si on s’appuie sur cet outil pour progresser, tout ce qu’on peut faire c’est plafonner dans le moyen.

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15/11 – Ce billet sur ChatGPT m’a valu une réponse… générée par ChatGPT ! Sur LinkedIn, Francesc Pujol propose une « critique de ma critique », qu’il explique avoir générée via ChatGPT. Je n’ai pas été convaincu par ce qui ressemble beaucoup à une série de vagues déclarations un peu incantatoires sur la valeur supposée de l’outil. À la fin du texte, l’auteur (humain ou machine ?) dit que mon propos illustre une position « réactionnaire » et « déséquilibrée », et suggère que les gens comme moi pensent que les étudiants n’ont pas envie d’apprendre et les profs pas envie d’enseigner. Charmant !

Pujol ajoute qu’il va faire lire mes objections à OpenAI et sa « critique de ma critique » par quelques personnes, sans leur dire qui a écrit quoi, pour voir qui de moi ou de ChatGPT produit le plus de déclarations un peu vagues… Là aussi, je ne suis pas convaincu. Mes arguments reposent sur une lecture de la littérature critique sur l’IA générative. Dans mon billet, je renvoie notamment à l’état de l’art réalisé par Baldur Bjarnason et son ouvrage The Intelligence Illusion. Escamoter cela, demander aux gens d’évaluer une série de phrases sans contexte, c’est traiter ce qui devrait être une discussion basée sur des faits comme une dégustation à l’aveugle chez un caviste. Ça me semble particulièrement problématique quand le débat porte précisément sur l’information, les sources, les connaissances vérifiables. Je comprends qu’en tant que partisan de l’utilisation de l’IA dans l’enseignement supérieur on ressente le besoin de défendre ses choix. Encore faudrait-il traiter ses opposants avec un minimum de respect et de sérieux intellectuel.

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17/11 – Deux jours après la publication de ce billet, Marcello a publié « La créativité des LLM » sur son blog. Il y explique le concept de température, qui est une définition formelle de la créativité mise en œuvre par un outil comme ChatGPT. La fin du billet aide à bien cerner sa position dans un débat qui est de nature épistémologique :

« Ne me faites pas le petit jeu consistant à dire : “mais non, la créativité est plus que ça !” Si vous n’êtes pas capables de définir formellement ce plus, alors cela veut tout simplement dire que vos idées ne sont pas claires. »

Pour moi les programmes comme ChatGPT ne sont pas informatifs, en tout cas pas de manière suffisamment fiable dans un contexte éducatif : ils comprennent ce qu’est communiquer, pas informer. Par contre, ils relèvent bien du domaine créatif. Si on n’est pas dans un contexte où la fiabilité de l’information est importante, et que par ailleurs on apporte des réponses aux enjeux d’éthique et de coût énergétique, alors je ne m’oppose pas du tout à l’usage créatif des #LLM.

►https://www.arthurperret.fr/blog/2024-11-15-guide-etudiant-ne-pas-ecrire-avec-chatgpt.html

#enseignement #AI #IA #intelligence #ESR #université

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signalé aussi par @monolecte :
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L’accélération de l’#IA pose déjà des questions de #pénuries d’#eau et d’#énergie

Le Royaume-Uni comme les États-Unis viennent de présenter de nouveaux plans pour soutenir la mise en place d’#infrastructures pour l’IA dans leurs territoires. Mais actuellement, aux États-Unis, de nouvelles #centrales au gaz sont ouvertes pour répondre aux demandes d’énergie de l’IA. Au Royaume-Uni, l’implantation par le gouvernement de sa « première zone de croissance de l’IA » près d’un nouveau réservoir pose la question des priorités d’#accès_à_l'eau.

Ce mardi 14 janvier et six jours avant la passation de pouvoir à Donal Trump, Joe Biden a publié un décret pour l’investissement des États-Unis dans des infrastructures. « Je signe aujourd’hui un décret historique visant à accélérer la vitesse à laquelle nous construisons la prochaine génération d’infrastructures d’IA ici aux États-Unis, de manière à renforcer la compétitivité économique, la sécurité nationale, la sécurité de l’IA et l’énergie propre », affirme-t-il.

Selon certaines estimations, la consommation énergétique de l’IA devrait être multipliée par 4 à 9 d’ici 2050 et la consommation d’énergie des #data_centers aux États-Unis est déjà très carbonée.

Le #gaz comme source d’énergie future aux États-Unis

Mais, malgré les différentes annonces d’investissements dans le nucléaire par les géants du numérique, les États-Unis seraient plutôt à l’aube d’un boom de la construction de #centrales_électriques au gaz naturel, selon le Financial Times. Le journal économique américain explique que « les grandes entreprises technologiques se tournent vers les #combustibles_fossiles pour répondre aux énormes besoins en #électricité de la révolution de l’intelligence artificielle, ce qui met en péril les objectifs en matière de climat ».

Le journal cite le cabinet de conseil en énergie #Enverus qui prévoit qu’au moins 80 centrales électriques au gaz seront construites aux États-Unis d’ici à 2030. Le Financial Times estime la capacité supplémentaire de ces centrales à 46 gigawatts, « soit la taille du réseau électrique norvégien et près de 20 % de plus que ce qui a été ajouté au cours des cinq dernières années ». Et selon Corianna Mah, analyste pour Enverus interrogée par le journal, « le gaz croît en fait plus rapidement aujourd’hui, et à moyen terme, que jamais auparavant ». Aucun des projets qu’Enverus a listés ne prévoit d’être équipé d’un système de capture de dioxyde de carbone.

Approvisionnement de l’eau dans un lac de barrage prévu pour la population britannique

De son côté, le gouvernement du Royaume-Uni vient d’annoncer une stratégie nationale pour faire de son pays un leader en matière d’intelligence artificielle. Dedans, il prévoit entre autres des « Zones de croissance de l’IA » (#IA_growth_zones), « des zones bénéficiant d’un meilleur accès à l’électricité et d’un soutien pour les autorisations de planification, afin d’accélérer la mise en place d’une infrastructure d’IA sur le sol britannique », comme l’explique le communiqué du Secrétariat d’État à la science, à l’innovation et à la technologie.

Mais des questions se posent sur l’emplacement prévu de la première « #zone_de_croissance ». Situé à Culham, au siège de l’Autorité britannique de l’énergie atomique (UKAEA), cet endroit est aussi celui du premier nouveau lac de barrage construit depuis 30 ans aux Royaume-Uni, « qui était censé fournir de l’eau aux habitants du sud-est de l’Angleterre, qui souffre d’un grave problème d’approvisionnement en eau », explique le Guardian.

Le journal britannique souligne que cette région est celle qui, selon l’agence environnementale nationale, est la plus sensible du pays aux manques d’eau. Entre les réserves d’eau disponibles et la demande attendue sans compter les data centers, le sud-est du pays sera confronté à un déficit potentiel de plus de 2,5 milliards de litres par jour d’ici 2050.

Du côté énergétique, le gouvernement britannique a mis en place un Conseil de l’énergie de l’IA qui doit travailler avec les entreprises du secteur pour « pour comprendre les demandes et les défis énergétiques » liés à l’intelligence artificielle. Il parie encore sur la possibilité de mettre en place des #SMR (#réacteurs_nucléaires_modulaires).

« L’expansion de l’IA a été un sujet de préoccupation pour #National_Grid [entreprise de distribution de l’électricité et du gaz notamment au Royaume-Uni], mais la vitesse à laquelle la demande de calcul de l’IA augmente a pris tout le monde par surprise et, à moins que nous n’équilibrions correctement les compromis ci-dessus, avec des politiques appropriées, toute l’énergie verte et bon marché dont nous disposons sera utilisée par les grandes entreprises technologiques, ce qui privera les familles qui souffrent déjà de la pauvreté énergétique », explique Gopal Ramchurn, chercheur de l’université de Southampton, interrogé par le Guardian.

La #France s’appuie sur son #nucléaire, mais des tensions sont présentes

Quant à la France, l’instabilité politique ne permet pas d’y voir très clair dans la politique du pays concernant l’IA. Lors de son discours de politique générale, le premier Ministre François Bayrou a évoqué l’IA lorsqu’il a annoncé la création d’un fonds spécial « entièrement [consacré] à la réforme de l’État ». Ce fonds sera financé par des actifs « en particulier immobiliers, qui appartiennent à la puissance publique, de façon à pouvoir investir, par exemple, dans le déploiement de l’intelligence artificielle dans nos services publics ».

Lors de ses vœux, le Président de la Région Normandie Hervé Morin a évoqué la volonté de sa région d’être référente en matière d’intelligence artificielle et d’accueillir des data centers sur trois ou quatre points du territoire. Il a mis en avant « son potentiel énergétique décarboné », faisant référence aux centrales nucléaires de Flamanville, Paluel et Penly et à l’EPR situé lui aussi à Flamanville.

Mais RTE tirait récemment un signal d’alarme sur le foisonnement de projets de data centers prévus pour l’IA. Si l’entreprise affirmait en novembre à l’Usine Nouvelle avoir « assez d’électricité pour répondre à la croissance des besoins », elle pointait aussi du doigt une « course à la capacité » et un manque de planification :« plusieurs projets ont été abandonnés en raison de tensions sur la distribution de l’énergie », ajoutait-il.

▻https://next.ink/165467/lacceleration-de-lia-pose-deja-des-questions-de-penuries-deau-et-denergie

#intelligence_artificielle #AI #énergie_nucléaire

Pourquoi il est important que les étudiant(e)s apprennent à se passer de #Chat-GPT ?

Dans un article intéressant intitulé « ChatGPT : le #mythe de la #productivité » Hubert Guillaud nous explique qu’avec les applications de ce type, le but de l’#écriture est de remplir une page, pas de réaliser le #processus_de_réflexion qui l’accompagne. Or écrit-il. C’est justement tout l’inverse dont nous avons besoin ! À l’heure où l’intelligence artificielle (IA) s’immisce de plus en plus dans notre quotidien, il est utile de s’interroger sur son impact sur la formation, en particulier sur l’apprentissage des étudiants. Alors que des outils comme #ChatGPT promettent de faciliter de nombreuses tâches, il s’agit de comprendre pourquoi il est important que les apprenants puissent se passer de ces technologies, notamment dans le cadre de leurs études.

L’IA et le développement des #compétences_cognitives

L’un des arguments les plus convaincants en faveur d’un apprentissage sans IA porte sur le développement des compétences cognitives. Comme le souligne Emily M. Bender, linguiste citée par Hubert Guillaud, l’objectif de la rédaction d’un écrit d’étudiant (un mémoire ou d’un rapport de situation sociale) n’est pas de produire plus de connaissances, mais de renforcer les capacités de réflexion critique des élèves.

Une analogie avec l’entraînement sportif peut vous aider à comprendre pourquoi : de même que s’entrainer à soulever des poids développe la force musculaire nécessaire à diverses disciplines sportives, l’écriture régulière cultive des compétences essentielles pour les futurs professionnels. Or, nous avons besoin de travailleurs sociaux qui pensent par eux-mêmes et s’entrainent sans chercher leurs idées dans des réponses formatées par des chabots.

L’utilisation d’outils d’IA comme ChatGPT pour réaliser des devoirs équivaut à « amener un chariot élévateur dans une salle de musculation pour entrainer les athlètes ». En d’autres termes, cela prive les étudiants de l’opportunité de développer leur « forme cognitive ». Cette métaphore illustre parfaitement le risque d’atrophie intellectuelle lié à une dépendance excessive à l’IA. Il s’agit d’apprendre à penser par soi-même et d’être capable d’intégrer la pensée nécessaire à la pratique professionnelle. Sinon à quoi bon se former ?

L’#effort_intellectuel doit être valorisé

Un autre aspect à ne pas négliger de l’apprentissage sans IA concerne la valeur intrinsèque de l’effort intellectuel fourni par l’étudiant. Bien que certains types d’écriture puissent sembler superflus ou purement académiques, le processus de création de texte, même lorsqu’il n’est pas particulièrement créatif ou évident, a une valeur en soi. Il permet de développer des #compétences, d’approfondir la compréhension d’un sujet et de structurer la pensée. D’où l’intérêt de continuer à demander aux élèves de formaliser leurs pensées en synthétisant et en analysant des textes.

Le risque d’une utilisation excessive de l’IA est de créer un #cercle_vicieux où la production de textes de qualité médiocre devient la norme. Nous pourrions entrer dans une ère où les documents sont générés à partir de listes à puces par une IA, puis réutilisé par une autre IA pour produire un devoir ou une communication académique. Cette perspective soulève des questions sur la valeur ajoutée réelle de tels processus et sur l’#appauvrissement potentiel de la #réflexion humaines.

Un risque de #déshumanisation de l’apprentissage

Distinguons d’abord deux aspects importants qui entrent dans le champ de la formation : la #compétence et l’#intelligence. La compétence correspond à la façon dont vous accomplissez une tâche, tandis que l’intelligence correspond à l’efficacité avec laquelle vous allez acquérir de nouvelles compétences. Cette différenciation nous conduit à comprendre une limitation fondamentale de l’IA : bien qu’elle puisse être extrêmement compétente dans l’exécution de tâches spécifiques (par exemple, résumer un texte), elle manque de la #flexibilité et de l’#adaptabilité qui caractérisent l’#intelligence_humaine. Elle ne dispose pas d’intelligence à proprement parler. Il nous est dit que les étudiants pour obtenir leurs diplômes doivent acquérir des domaines de compétence. Pour autant la pratique du travail social demande surtout de savoir agir avec intelligence. Or ce n’est pas la même chose. James Stacey Taylor, professeur de Sciences humaines au collège de New Jersey, explique bien pourquoi il interdit désormais à ses élèves d’utiliser l’IA.

Cette technologie risque de nous traiter comme des êtres inférieurs à ce que nous sommes réellement : des créateurs et des interprètes de sens. Un autre argument en faveur de l’abandon de l’IA dans le travail des étudiants concerne son potentiel de « déshumanisation ». L’#IA_générative a tendance à réduire nos attentes, à la fois envers ce que nous lisons et envers nous-mêmes lorsque nous écrivons quelque chose pour que les autres le lisent. Nous banalisons du texte aux kilomètres généré par les #modèles_de_langage et oublions les efforts à fournir qui paraissent alors pour les étudiants de plus en plus démesurés.

L’acte d’écrire ou de communiquer, même lorsqu’il n’est pas particulièrement original, porte une #signification_profonde pour l’auteur et son audience. Cela concerne aussi bien la #création_artistique que la #communication quotidienne. L’#intention et le contexte humains sont essentiels. L’IA, en se substituant à ces processus, risque de réduire la quantité d’intention dans le monde et d’appauvrir nos interactions qui nous conduisent à forger nos propres opinions.

L’IA et la promotion de l’#incuriosité

Rob Horning, philosophe du net, nous met en garde contre le fait que les modèles de langage de grande taille (#LLM) « marchandisent l’incuriosité ». Ces systèmes peuvent fournir des informations, mais ils sont incapables d’expliquer pourquoi ces informations ont été produites ou organisées d’une certaine manière. Cette limitation est particulièrement problématique dans un contexte éducatif, où la compréhension du processus de création et d’organisation des connaissances est aussi importante que les connaissances elles-mêmes.

L’utilisation de l’IA dans l’#éducation risque de promouvoir une approche assez superficielle de l’apprentissage. L’accent sera mis sur l’obtention rapide de résultats plutôt que sur le processus de réflexion et de #compréhension. Cette tendance va à l’encontre des objectifs fondamentaux de la formation des travailleurs sociaux, qui visent à développer la #pensée_critique et la capacité d’analyse des étudiants.

Or aujourd’hui que souhaitons-nous pour les futurs travailleurs sociaux ? De nombreux employeurs vous diront qu’ils recherchent des professionnels qui font ce qu’on leur demande de faire sans véritablement se poser des questions. Le résultat importe plus que le processus qui a permis de l’obtenir. Or l’aide et l’accompagnement en #travail_social est justement structuré dans le processus fait d’avancées et de reculs, un parcours qui permettra à la personne aidée de pouvoir à terme prendre son avenir en main. Elle nous oblige à penser l’action au fil du contexte et des évolutions de la situation. Cette réflexion est menée avec la personne accompagnée. Or l’IA vous proposera des réponses qui ne sont pas coconstruites avec elle.

Le mythe de la productivité

Un autre aspect problématique de l’utilisation de l’IA dans la formation est la promotion du « mythe de la productivité ». Cette idéologie présuppose que l’économie de temps et d’efforts est toujours préférable à l’engagement dans une activité pour elle-même. Dans le contexte éducatif, cela peut se traduire par une focalisation excessive sur la production d’actions et de contenus au détriment du processus d’apprentissage et de réflexion pour la mise en œuvre de l’action.

Ce mythe de la productivité risque de réduire l’écriture et d’autres activités éducatives à de simples tâches à accomplir. Il néglige dans le processus d’écriture leur dans le développement intellectuel et personnel des étudiants. Comme le souligne Rob Horning, cette approche correspond à celle de l’idéologie libérale qui privilégie l’efficacité sur le sens et l’expérience.

Une utilisation excessive de l’IA dans la formation risque également de priver les étudiants de la maîtrise de leur propre apprentissage au nom de la productivité. En automatisant des processus qui devraient normalement impliquer une réflexion et un effort personnels, l’IA peut réduire la capacité des étudiants à développer une compréhension profonde et une expertise dans leurs domaines d’étude.

Cette perte de maîtrise s’apparente à ce que Rob Horning décrit comme le travail aliéné dans le contexte capitaliste. Au temps du Fordisme, les travailleurs étaient soumis à des processus de travail cadencés par la machine. Ils travaillaient à la chaine. Cela les privait de toute autonomie et surtout de leur créativité. Aujourd’hui, des robots les ont remplacés. L’IA utilisée de la sorte n’en ferait pas autrement. Cela pourrait se traduire par une autre forme de travail à la chaine, où le salarié (et l’étudiant) ne travaillent plus directement leurs textes, mais suivent plutôt ce que l’IA leur a fourni. Cela pourrait provoquer une forme d’aliénation aux outils d’IA, au détriment du développement de la capacité à penser de manière indépendante.

L’impact sur l’apprentissage

Les effets potentiellement néfastes de l’utilisation excessive de l’IA nous conduit dans des process un peu absurdes. Comme le souligne Ian Bogost, nous assistons déjà à des scénarios dans lesquels des étudiants génèrent des devoirs avec l’IA, que les enseignants font ensuite corriger par l’IA. On en arriverait vite à marcher sur la tête. Cette situation, qui peut exister, soulève des questions importantes sur la valeur et l’intégrité du processus éducatif.

Le risque majeur est que cette technologie rende caduc certains des meilleurs outils d’apprentissage, notamment l’écriture elle-même. L’écriture n’est pas seulement un moyen de communiquer des idées, c’est aussi un processus qui permet de clarifier la pensée, d’approfondir la compréhension et de développer des compétences critiques. En remplaçant ce processus par une génération automatisée de contenu, nous risquons de priver les étudiants d’opportunités essentielles pour leur développement intellectuel.

Il existe une grande différence entre l’apprentissage automatique et la « pensée machine » explique Ron Carucci dans le magazine Forbes. Dès l’instant où nous commençons à considérer l’IA comme une machine pensante, nous sommes dans le pétrin. En effet, cela signifie que nous avons essayé d’externaliser notre propre pensée critique et nos compétences de résolution de problèmes à une machine qui ne fait que répliquer et régurgiter les informations qu’elle a recueillies. Les grands modèles linguistiques recherchent des modèles d’information existants, peut-être même les synthétisent. Mais ils ne peuvent pas exercer d’appréciation, quelle que soit la nuance ou la rapidité de leurs résultats.

Plus les étudiants utilisent les machines pour réfléchir à leur place, plus ils deviennent dépendants de ces machines, ce qui perturbe les processus cognitifs clés. Utiliser l’IA pour trouver une réponse par raccourci au lieu de la trouver par soi-même diminue leur réserve cognitive, ou si vous préférez les connexions entre les cellules cérébrales. L’hypothèse de la réserve cognitive reflète l’agilité de notre cerveau à résoudre des problèmes et à faire face à des situations inattendues explique Ron Carucci.

En conclusion

En conclusion, bien que l’IA offre des possibilités assez vertigineuses dans de nombreux domaines, son utilisation dans la formation, en particulier pour des tâches fondamentales comme l’écriture et la recherche, soulève de sérieuses préoccupations. Il est esentiel que les étudiants apprennent à se passer de ces outils, non pas par rejet de la technologie, mais pour préserver et développer des compétences essentielles qui ne peuvent être acquises que par l’effort et la pratique.

L’éducation ne consiste pas seulement à acquérir des connaissances, mais aussi à développer la capacité de penser de manière critique, de résoudre des problèmes et de s’adapter à de nouvelles situations. Ces compétences sont primordiales pour le succès futur des étudiants, tant dans leur vie professionnelle que personnelle. Elles sont essentielles pour les étudiants en travail social. Il leur faut continuer à penser par eux-mêmes et non déléguer une quelconque décision à des IA qui n’auront pas dans leur mémoire tous les aspects particuliers d’une situation singulière.

Alors que beaucoup utilisent l’IA sans le dire, il reste essentiel de trouver un équilibre entre l’utilisation de ces technologies comme outils d’assistance et la préservation des processus d’apprentissage. C’est bien le fait de ne pas utiliser l’IA qui favorise une véritable croissance intellectuelle. Les formateurs, les responsables de filières et les étudiants eux-mêmes doivent être conscients des limites et des risques associés à une dépendance excessive à l’IA dans la formation.

En fin de compte, l’objectif de la formation devrait être de former des futurs professionnels capables de penser par eux-mêmes, de remettre en question les idées reçues et de contribuer de manière significative à la société. Ces compétences ne peuvent être pleinement développées que par un engagement actif dans le processus d’apprentissage, sans raccourcis artificiels. C’est en préservant ces aspects essentiels que nous pourrons préparer au mieux les étudiants dans un monde où l’IA jouera sans aucun doute un rôle de plus en plus important.

La quasi-totalité des sources est en anglais, n’hésitez pas à utiliser un traducteur automatique :

– ChatGPT : le mythe de la productivité | Dans les algorithmes : ►https://danslesalgorithmes.net/2024/09/17/chatgpt-le-mythe-de-la-productivite
- Revue Spirale – Esprit critique et pouvoir d’agir. Vers le développement d’une « attitude critique » ? | Cairn.info : ▻https://shs.cairn.info/revue-spirale-revue-de-recherches-en-education-2020-3-page-51?lang=fr
- AI Reduces Critical Thinking | WVNexus : ▻https://wvnexus.org/opinions/ai-reduces-critical-thinking
- Why I Ban AI Use in Writing Assignments | Times Higher Education : ▻https://www.timeshighereducation.com/campus/why-i-ban-ai-use-writing-assignments
- Importance of Critical Thinking for Students | EssayPro : ▻https://essaypro.com/blog/importance-of-critical-thinking-for-students
- In the Age of AI, Critical Thinking Is More Needed Than Ever | Forbes : ▻https://www.forbes.com/sites/roncarucci/2024/02/06/in-the-age-of-ai-critical-thinking-is-more-needed-than-ever
- Why Should Students Not Use AI Tools to Write Assignments ? | Academic Assignments : ▻https://www.academicassignments.com/blog/why-should-students-not-use-ai-tools-to-write-assignments

▻https://dubasque.org/pourquoi-il-est-important-que-les-etudiantes-apprennent-a-se-passer-de-cha
#ChatGPT #apprentissage #ESR #étudiants #AI #intelligence_artificielle #IA #université

voir aussi :
Guide sur l’utilisation de l’intelligence artificielle dans le réseau de l’éducation
▻https://seenthis.net/messages/1082156

#Canicules_marines : pendant que l’océan se consume…

Des « #mégafeux » aquatiques et invisibles sévissent notamment du sud de l’Islande jusqu’en Afrique en ce mois de juin. Ces phénomènes extrêmes, prévus dans tous les modèles qui avaient anticipé une hausse de la #température moyenne de l’océan, constituent une bombe à retardement du #réchauffement.

L’océan brûle. Littéralement, ou presque. Depuis plusieurs semaines, une #canicule_marine inouïe frappe l’#Atlantique_nord, du sud de l’Islande jusqu’en Afrique. Au large de l’Irlande et de l’Ecosse, elle est catégorisée « au-delà de l’#extrême » (soit 5 sur une échelle de 5) par l’administration océanographique américaine (NOAA). Les cartes mondiales affichent aussi une effrayante couleur rouge sang, tendant vers le noir, dans le #Pacifique, le long de l’Amérique centrale et autour du Japon. Et les courbes s’affolent, atteignant de nouveaux sommets jour après jour et faisant craindre des ravages dus à des tempêtes tropicales précoces, telle Bret, qui a frôlé la Martinique ce vendredi.

Mercredi, la #température des millions de km² de l’#océan_Atlantique nord s’est envolée à 23,3 °C (soit +1,32 °C d’#anomalie). Du jamais-vu pour un mois de juin, de très loin. L’ensemble de l’océan mondial, lui, a également enregistré un nouveau record ce jour-là, avec 20,9 °C de moyenne. Les #données de ce début d’année défient l’entendement : entre mars et mai, la température à la #surface_de_l’océan a atteint un record absolu en 174 ans de mesures, dépassant de 0,83 °C la moyenne du XXe siècle, d’après la NOAA.

De quoi donner le tournis aux scientifiques. Cette #surchauffe générale émaillée de canicules localisées (là où la température de surface est plus élevée que 90 % du temps pendant plus de cinq jours) arrive « très tôt dans l’année, est très rapide et de très grande ampleur. Ce qui est surprenant, même si nous savons que la tendance est à la hausse de la température de l’océan », pointe Jean-Pierre Gattuso, chercheur du CNRS au laboratoire d’océanographie de Villefranche-sur-Mer (Alpes-Maritimes).

« L’océan encaisse, encaisse, encaisse »

Selon le rapport spécial du Groupe d’experts intergouvernemental sur l’évolution du climat (Giec) sur les océans et la cryosphère paru en 2019, l’océan a absorbé plus de 90 % de la chaleur excédentaire émise par l’humanité depuis qu’elle embrase l’atmosphère en y envoyant des gaz à effet de serre (GES), essentiellement à cause de la combustion d’énergies fossiles. Car la capacité de l’eau à capter la chaleur est beaucoup plus forte que celle des continents. Et les climatologues estiment que, d’ici à 2100, l’océan absorbera deux à quatre fois plus de chaleur que pendant la période allant de 1970 à l’heure actuelle si le réchauffement planétaire est limité à 2°C (soit l’objectif affiché par l’accord de Paris de 2015), et jusqu’à cinq à sept fois plus si les émissions sont plus élevées.

Résultat de cette surchauffe, la fréquence des #vagues_de_chaleur_marines a doublé depuis 1982 et leur intensité augmente. Dans le futur, prévient le Giec, elles seront vingt fois plus fréquentes avec un réchauffement de 2°C, et cinquante fois plus fréquentes si les émissions continuent d’augmenter fortement. Glaçant. « L’océan encaisse, encaisse, encaisse, et forcément les canicules marines s’intensifient, soupire Catherine Jeandel, chercheuse du CNRS au Laboratoire d’études en géophysique et océanographie spatiales. Ce qui est déprimant pour un chercheur, c’est de constater que tout ce qui est prévu dans les #modèles_climatiques depuis trente ans ou quarante ans se réalise. »

Si les causes précises de la canicule marine inédite qui frappe l’Atlantique nord sont difficiles à établir, la raison de fond réside donc dans l’aggravation du #réchauffement_climatique dû aux activités humaines. Par ailleurs, « certaines conditions favorisent le développement de vagues de chaleur marines : une température de l’air élevée et l’absence de vent et de houle, qui empêche les eaux de surface de se mélanger avec les eaux profondes plus froides », indique Jean-Pierre Gattuso.

La destruction de la faune et de la flore marines

Le phénomène naturel #El_Niño, lui, qui se produit en moyenne tous les deux à sept ans pendant neuf à douze mois et fait son retour dans le Pacifique depuis ce printemps, « ne peut pas avoir de lien direct avec ce qui se passe dans l’Atlantique nord, mais en a sans doute avec ce qui se passe dans le Pacifique équatorial », estime l’océanographe et climatologue au CNRS Jean-Baptiste Sallée.

Impossible de prédire pendant combien de temps vont se prolonger les canicules marines de ces derniers jours. Mais certaines « peuvent durer plusieurs mois », prévient le chercheur, pour qui « cette longévité est ce qui les rend particulièrement inquiétantes et dévastatrices pour les écosystèmes ». A ses yeux, la conséquence « la plus importante et alarmante » de ce que l’on pourrait qualifier d’#incendies_sous-marins est la destruction de la faune et de la flore marines. Ces « mégafeux » aquatiques et invisibles à nos yeux provoquent des mortalités de masse de certaines espèces. Surtout parmi celles qui ne peuvent pas se déplacer, comme les coraux, les herbiers marins ou les forêts de grandes algues brunes accrochées à des supports rocheux.

En Méditerranée, après chaque canicule marine, notamment celles de l’été 2022 qui y ont été spectaculaires, « on constate des mortalités importantes d’une cinquantaine d’espèces (coraux, gorgones, algues, mollusques, oursins, posidonies…) tandis que celles qui le peuvent fuient », observe Jean-Pierre Gattuso. Par exemple, dans l’Atlantique, les poissons et cétacés se déplacent de la zone équatoriale vers le nord dans l’hémisphère nord et vers le sud dans l’hémisphère sud. « Ce qui est très injuste d’un point de vue éthique et géopolitique, car cette zone équatoriale est bordée essentiellement par des pays en voie de développement qui n’ont pas ou peu de responsabilité dans le changement climatique et qui vont être très affectés sur le plan de la sécurité alimentaire, alors que l’Islande et la Norvège voient arriver une abondance de poissons », poursuit le scientifique. Qui souligne aussi l’impact des vagues de chaleur marines sur le déplacement d’#espèces_invasives, telles que le poisson lapin ou le poisson lion arrivés en Méditerranée depuis la mer Rouge.

Outre les ravages sur la #biodiversité, les canicules marines ont aussi des conséquences sur les #événements_extrêmes. « Une mer très chaude, c’est de l’eau qui s’évapore davantage, donc des tempêtes, ouragans et cyclones plus probables et plus forts », note ainsi Catherine Jeandel, pour qui la surchauffe de l’océan est « la bombe à retardement du réchauffement climatique ». Ainsi, ce vendredi, deux tempêtes tropicales assez imposantes pour avoir reçu des petits noms charmants, Bret et Cindy, étaient actives sur l’Atlantique, faisant trembler les îles antillaises. Soit une première pour un mois de juin depuis le début des observations en 1968.

La surchauffe favorise la fonte de la glace de mer

Par ailleurs, la surchauffe de l’océan, « par exemple dans l’Arctique, favorise la fonte de la glace de mer, ajoute Jean-Pierre Gattuso. Idem en Antarctique, où l’eau chaude érode la #calotte_polaire par en-dessous, ce qui peut complètement la déstabiliser. » Elle perturbe aussi les #courants_marins, car « si l’eau est chaude, elle devient moins dense et a donc moins tendance à plonger en profondeur, ce qui limite les échanges entre la surface et les eaux profondes et réduit l’alimentation en oxygène de ces dernières », ajoute Jean-Pierre Gattuso. Au fur et à mesure qu’on réchauffe l’océan, qui capte un quart du CO2 émis par l’homme, « il perd aussi en efficacité comme puits naturel de carbone », avertit Jean-Baptiste Sallée.

Comment stopper cette machine infernale ? Comment éteindre les flammes sous la marmite d’eau bouillante qu’est devenue la planète ? Les chercheurs interrogés par Libération sont unanimes : la seule solution « est connue, il s’agit de réduire drastiquement les émissions de gaz à effet de serre ». Donc d’« arrêter de subventionner l’extraction des énergies fossiles, de faire des sports d’hiver dans les Emirats, et au contraire d’enfourcher son vélo au lieu de prendre sa voiture…, énonce Catherine Jeandel. Si vous lisez les rapports du Giec, les solutions, vous les avez. Il faut nous écouter, c’est tout. »

L’océan a « accumulé la chaleur, elle est là, sa température est déjà déterminée. Même si on n’émet plus de gaz à effet de serre en 2050, on ne reviendra pas aux niveaux de températures océaniques de 1850, c’est impossible, expose Jean-Pierre Gattuso. Mais on peut arrêter son réchauffement : en respectant un scénario d’émissions compatible avec le seuil fixé par l’accord de Paris, l’augmentation de la température est totalement stoppée et reste stable, constante. C’est quand même un message positif. » A condition que les opinions publiques et les responsables politiques sortent enfin du #déni.

▻https://www.liberation.fr/environnement/climat/pendant-que-locean-se-consume-20230623_M2PIQOI535BPRCGPITA6THMD44
#mer #océan #canicule #climat #changement_climatique

via @isskein

Dangers des grands modèles de langage : des chercheuses avaient prévenu
▻https://www.nextinpact.com/article/71011/dangers-grands-modeles-langage-chercheuses-avaient-prevenu

https://cdnx.nextinpact.com/data-next/images/bd/wide-linked-media/12551.jpg

ChatGPT et ses diverses déclinaisons, toutes basées sur les grands modèles de langage, commencent à subir quelques critiques. Mais des chercheuses avaient déjà rassemblé beaucoup de griefs contre cette technologie en 2020 dans un article scientifique qui, pour certaines, leur a coûté leur poste.

Fin octobre dernier, le PDG d’OpenAI a présenté ChatGPT comme un outil utilisant la technologie des grands modèles de langage (Large Langage Models en anglais, LLM), mais avec « encore beaucoup de limites – c’est vraiment une version de recherche ». Plusieurs mois plus tard, le grand public a pu se rendre compte de ces limites à chaque publication d’outils similaires, que ce soit quand Microsoft intègre ChatGPT dans Bing, quand Google présente Bard ou quand Meta a sorti et rapidement retiré Galactica.

Si on ne peut reprocher à la presse et au grand public de n’avoir réagi que sur pièces, après avoir testé les différentes versions publiques de ces outils, les chercheurs et ingénieurs des GAFAM qui les ont confectionnés ne peuvent faire semblant de ne pas avoir été prévenus.

En effet, en 2020, quatre chercheuses, Emily Bender, Timnit Gebru, Angelina McMillan-Major et Margaret Mitchell finalisaient un article scientifique qui rassemblait les différentes critiques qui pouvaient être faites (par elles-mêmes, mais aussi par d’autres chercheurs qu’elles citent), à l’époque, sur l’utilisation des grands modèles de langage et intitulé « On the Dangers of Stochastic Parrots : Can Language Models Be Too Big ? 🦜 » [PDF] (en français, « À propos des dangers des perroquets stochastiques : les modèles de langages peuvent-ils être trop gros ? 🦜 »).

Timnit Gebru et Margaret Mitchell, qui travaillaient à l’époque chez Google, se sont vu reprocher le contenu de l’article par leur employeur et ont été licenciées. L’article finira par être publié en mars 2021 (avec la signature d’une certaine Shmargaret Shmitchell appartenant à l’institution de « l’Éther » à la place de celle de Margaret Mitchell).

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Leur licenciement a fait grand bruit à l’époque, mais les arguments de l’article ont finalement eu peu de répercussions médiatiques. La sortie des ChatGPT et les critiques actuelles en ont eu beaucoup plus, sans doute parce qu’il était difficile de se rendre compte, concrètement, des implications que cette technologie pouvait avoir.

Revenons un peu sur les critiques que les chercheuses formulaient à l’époque sur les modèles de langage (ML).
Des robots perroquets probabilistes

S’ils sont maintenant utilisés pour créer des chatbots, les quatre chercheuses prévenaient dans leur article que « le texte généré par un ML n’est pas fondé sur une intention de communication, un modèle du monde ou un modèle de l’état d’esprit du lecteur. Il ne peut pas l’être, parce que les données d’entrainement n’ont jamais inclus le partage de pensées avec un auditeur ».

Pourtant, ChatGPT et autres ont permis de l’expérimenter : quand nous les utilisons, l’impression de discuter avec la machine est grande. Les quatre chercheuses reconnaissaient les « qualités de plus en plus fluides du texte généré automatiquement ».

Mais ce qu’elles soulignaient, c’est que même si c’est contre-intuitif, c’est en fait « notre perception du texte en langage naturel [...] [qui] est médiée par notre propre compétence linguistique et notre prédisposition à interpréter les actes de communication comme véhiculant un sens et une intention cohérents ». C’est-à-dire que ce n’est pas ChatGPT qui met du sens et des intentions dans le texte qu’il génère, mais la personne qui lit sa réponse. Et nous nous créons ainsi une illusion.

Timnit Gebru et ses collègues expliquaient bien que, contrairement à cette illusion que nous donne le texte en sortie, « un ML est un système qui assemble au hasard des séquences de formes linguistiques qu’il a observées dans ses vastes données d’apprentissage, en fonction d’informations probabilistes sur la façon dont elles se combinent, mais sans aucune référence à la signification ». Elles le résument en deux mots, les modèles de langage sont des « perroquets stochastiques » (« Stochastic Parrots », en anglais), ou en termes plus accessibles, des perroquets probabilistes.
Des données d’entrainement problématiques

La fluidité des textes générés par ces modèles de langage est due à l’utilisation de la masse de données accessible sur le web comme données d’entraînement. Mais dès 2020, les chercheurs ont pointé des problèmes dans cet entrainement : l’enregistrement de stéréotypes et de dénigrements à propos de genres, de « races » (au sens de catégorie sociale), d’ethnies et de handicaps. Les quatre autrices expliquent dans leur article que « la taille ne garantit pas la diversité ».

Et effectivement, puisque les modèles de langage créent des textes en fonction de probabilités de retrouver des groupes de mots dans les données d’entrainement, plus des groupes de mots se retrouvent dans ces données, plus il y a de chances qu’ils se retrouvent dans le texte généré. « Les voix des personnes les plus susceptibles d’adhérer à un point de vue hégémonique sont également les plus susceptibles d’être retenues », concluent-elles.

Concrètement, elles expliquent que « dans le cas de l’anglais américain et britannique, cela signifie que les opinions suprémacistes blanches, misogynes, âgistes, etc. sont surreprésentées dans les données d’entraînement, ce qui non seulement dépasse leur prévalence dans la population générale, mais permet également aux modèles entraînés sur ces ensembles de données d’amplifier davantage les biais et les préjudices ».

Les chercheuses citaient plusieurs études montrant que ce genre de modèles présentaient divers types de préjugés sur des caractéristiques surveillées comme le sexisme, le racisme etc. Mais elles expliquaient aussi que d’autres biais étaient beaucoup moins étudiables car, si nous sommes conscients de l’existence du racisme, d’autres sujets sur lesquels nous sommes moins attentifs peuvent subir aussi des biais qu’il est dès lors difficile de repérer.

Les chercheuses pointaient aussi le fait que ces données d’entrainement et donc les modèles de langage qui se basent dessus sont statiques. Alors que le monde et notre perception de celui-ci bougent en permanence, que les mouvements sociaux déstabilisent les récits dominants et que les contenus publiés sur internet bougent en permanence, les modèles de langage, eux, restent figés sur une représentation du monde donnée à un moment donné. Dans leur article, elles insistent sur le fait que toute volonté de rationaliser des définitions de sujets sociaux est nécessairement politique, « que les développeurs choisissent ou non la voie du maintien du statu quo ».
Risques de dissémination des biais et de désinformation

Pour Timnit Gebru et ses collègues, le risque d’utiliser ces grands modèles de langage qui vont produire ces textes biaisés est aussi de disséminer sur internet encore plus de textes biaisés. Puis que les prochains grands modèles de langage soient entrainés sur ces textes générés par des grands modèles de langage, perpétuant et amplifiant les biais encodés dans les premiers modèles.

L’article pointait aussi, déjà, le risque de générations automatiques et massives de textes de désinformation. Les autrices citent notamment un rapport des chercheurs du Centre sur le terrorisme du Middlebury Institute of International Studies Kris McGuffie et Alex Newhouse, mis en ligne en septembre 2020, qui montre comment GPT-3 pourrait être utilisé pour générer du texte à la manière d’un théoricien conspirationniste. McGuffie et Newhouse écrivaient : « Si les mesures préventives d’OpenAI sont solides, la possibilité d’une copie non réglementée de cette technologie représente un risque important pour la radicalisation et le recrutement en ligne à grande échelle. En l’absence de mesures de protection, il est probable que la mise en place d’armes efficaces qui nécessitent peu d’expérimentation soit un succès ».

Un autre article, du chercheur du Alan Turing Institute de Londres Luciano Floridi et de Massimo Chiriatti d’IBM Italie, publié lui aussi fin 2020, prévoyait que « D’une part, la publicité en ligne en profitera. Compte tenu des modèles commerciaux de nombreuses entreprises en ligne, les appâts à clics de toutes sortes seront stimulés par des outils comme GPT-3 [...]. D’autre part, les fausses nouvelles et la désinformation peuvent également être stimulées. »
Coûts environnementaux

Dans l’article de Timnit Gebru et de ses collègues, les questions de coûts économiques et environnementaux étaient aussi soulevés. Elles y expliquaient que l’émission d’un entrainement d’un modèle de langage de la famille GPT était estimée à 284 tonnes de CO2. L’amélioration successive des techniques et le caractère statique des données d’entrainement évoqué ci-dessus impliquent qu’un modèle de langage est voué à être mis à jour, ne serait-ce que pour prendre en compte les nouveaux événements qui ont eu lieu.
Des dangers constatés depuis la sortie de ChatGPT

Ces dangers pointés par ces chercheuses et chercheurs en 2020, nous les constatons maintenant que chatGPT et ses copies sont sortis. L’entreprise Newsguard a, par exemple, observé que dans 80% de cas de fausses informations qu’elle a soumises à ChatGPT, celui-ci a produit des mensonges et des discours violents très convaincants. Des biais sexistes et racistes ont aussi été dévoilés sur ce même agent conversationnel. Le chatbot de Bing s’est noyé dans l’outrance après avoir été provoqué. Celui-ci et Bard (la version de Google) ont aussi affirmé des bêtises lors de leurs présentations respectives. Même si la question environnementale a fait l’objet de moins d’attention, le « sale secret » de leur forte émission de CO2 a quand même été évoquée par Wired.
Peu de garde-fous mis en place depuis l’alerte

En comparant les alertes lancées par les chercheuses et chercheurs en 2020 et les constats que nous pouvons faire maintenant, il est difficile de constater une réelle amélioration de la technologie pour éviter les problèmes signalés.

En ce qui concerne les propos les plus biaisés, certes, OpenAI a rendu son modèle de langage un peu plus responsable, mais rapidement un outil comme DAN (pour « Do Anything Now ») a permis de contourner ses protections contre les dérives. Et si ChatGPT a ensuite été plus restrictif pour bloquer DAN, une version permet de passer outre. De plus, OpenAI n’a finalement mis qu’une rustine sur les trous les plus visibles. Les biais moins saillants restent.
OpenAI en cheval de Troie

On ne peut que constater que les alertes qu’ont lancées les chercheurs, et notamment ces quatre chercheuses, n’ont fait que retarder un peu l’arrivée des grands modèles de langage devant le grand public. La technologie n’a pas beaucoup évolué depuis 2020. D’ailleurs, Baidu prévoit de reprendre son modèle de langage publié en 2021 pour développer son propre agent conversationnel.

Le défi, pour les grandes multinationales, depuis, était plutôt de faire accepter l’utilisation de ces modèles de langage malgré les critiques. Quelques semaines avant la publication de ChatGPT, Meta s’y est risqué avec son Galactica et a d’ailleurs essuyé une salve de critiques qui l’a obligé à le retirer au bout de trois jours.

La structure de la relation entre OpenAI et Microsoft a permis à ce dernier de profiter d’un éventuel paravent en cas d’une même salve. Si ChatGPT était critiqué, ce n’était finalement que la startup OpenAI qui échouerait. Finalement, alors que le robot conversationnel a fait l’objet d’un buzz positif dans l’ensemble, Microsoft a pu assumer d’en être le partenaire principal et a même rajouté quelques milliards dans la startup.

Depuis, c’est la course au chatbot reposant sur les grands modèles de langage et il va être difficile d’imposer aux géants du numérique de répondre aux dangers que soulignaient les chercheurs et chercheuses en 2020. Microsoft est pourtant au courant des biais discriminants et de la tendance à la désinformation que peuvent prendre ces machines depuis qu’il a testé de brancher l’agent conversationnel Tay sur Twitter en 2016.

#ChatGPT #Modèles #Dangers

Meta unveils a new large language model that can run on a single GPU [Updated] | Ars Technica
▻https://arstechnica.com/information-technology/2023/02/chatgpt-on-your-pc-meta-unveils-new-ai-model-that-can-run-on-a-single-g

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Meta unveils a new large language model that can run on a single GPU [Updated]
LLaMA-13B reportedly outperforms ChatGPT-like tech despite being 10x smaller.

Benj Edwards - 2/24/2023, 9:02 PM

On Friday, Meta announced a new AI-powered large language model (LLM) called LLaMA-13B that it claims can outperform OpenAI’s GPT-3 model despite being “10x smaller.” Smaller-sized AI models could lead to running ChatGPT-style language assistants locally on devices such as PCs and smartphones. It’s part of a new family of language models called “Large Language Model Meta AI,” or LLAMA for short.

The LLaMA collection of language models range from 7 billion to 65 billion parameters in size. By comparison, OpenAI’s GPT-3 model—the foundational model behind ChatGPT—has 175 billion parameters.

Meta trained its LLaMA models using publicly available datasets, such as Common Crawl, Wikipedia, and C4, which means the firm can potentially release the model and the weights open source. That’s a dramatic new development in an industry where, up until now, the Big Tech players in the AI race have kept their most powerful AI technology to themselves.

“Unlike Chinchilla, PaLM, or GPT-3, we only use datasets publicly available, making our work compatible with open-sourcing and reproducible, while most existing models rely on data which is either not publicly available or undocumented,” tweeted project member Guillaume Lample.

Meta calls its LLaMA models “foundational models,” which means the firm intends the models to form the basis of future, more-refined AI models built off the technology, similar to how OpenAI built ChatGPT from a foundation of GPT-3. The company hopes that LLaMA will be useful in natural language research and potentially power applications such as “question answering, natural language understanding or reading comprehension, understanding capabilities and limitations of current language models.”

#Intelligence_artificielle #Meta #Compétition #Modèles

La sociologue et l’ourson

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De septembre 2012 à mai 2013 la #France s’enflamme autour du projet de loi sur le mariage pour tous. Tout le pays en parle. Quoi ? Juste pour quelques unions ? Non, non, non, le débat s’avère complexe et ouvre de nombreuses questions. Durant ces neuf mois Etienne Chaillou et Mathias Théry ont enregistré les conversations téléphoniques entre la sociologue de la #famille #Irène_Théry et son fils Mathias. De ces enregistrements ils ont fait leur cinéma : un cinéma d’ours en peluches, de jouets, de bouts de cartons... et d’humains. Portrait intime et feuilleton national, ce film nous fait redécouvrir ce que nous pensions tous connaître parfaitement : la Famille.

▻https://lcp.fr/programmes/la-sociologue-et-l-ourson-60971

#famille #mariage_pour_tous #mariage #homosexualité #homoparentalité #manif_pour_tous #code_civil #lien_de_couple #insémination_artificielle #PMA #fécondation_in_vitro #gestation_pour_autrui #adoption #modèles_familiaux #modèle_familial #mystère_de_paternité #présomption_de_paternité #lien_de_sang
#documentaire #film #film_documentaire (en partie #film_d'animation)

Économie : Le gouvernement face au défi de l’imprévisibilité de la pandémie, Claire Gatinois
▻https://www.lemonde.fr/politique/article/2020/11/02/le-gouvernement-face-au-defi-de-l-imprevisibilite-de-la-pandemie_6058172_823

Il ne s’agit pas tout à fait d’une guerre, comme l’évoquait, le 16 mars, le président Emmanuel Macron. Ce n’est pas non plus un tremblement de terre qui nous obligerait à tout reconstruire. Encore moins une crise comme celles que l’on vivait jusqu’ici même si l’on pense aux pires d’entre elles, comme à la Grande Dépression des années 1930 ou à la grande récession de 2008. Alors quoi ?

A l’heure du second #confinement imposé aux Français depuis le 30 octobre pour faire face à la deuxième vague de la pandémie de Covid-19, le gouvernement, comme les experts économiques, les prévisionnistes et autres conjoncturistes censés anticiper l’avenir masquent mal leur désarroi.

« Jamais la France n’avait dû prendre de telles décisions en temps de paix », avait rappelé au printemps le chef de l’Etat en décidant du premier confinement. Et jamais, le pays n’avait eu à affronter une situation aussi inédite où les calculs d’un jour sont revus le lendemain et où la moindre planification semble obsolète au bout de quelques mois, malmenée par les aléas de la pandémie, ses effets économiques et sociaux.

Si « gouverner c’est prévoir », l’exécutif admet son impuissance. « Le niveau d’incertitude est énorme (…). Bien malin qui peut aujourd’hui faire des prévisions totalement robustes », souffle une source gouvernementale. Bercy confie aussi faire ses pronostics « au doigt mouillé » . De projets de lois de finances en budgets rectificatifs, entrecoupés d’un plan de relance qui semble aujourd’hui déphasé, le ministère de l’économie, pourtant habitué à être sourcilleux sur le budget, distribue les milliards mois après mois pensant colmater les soubresauts d’une crise interminable. Jusqu’à quel point ? « Tant que durera cette crise » , élude Bruno Le Maire. Le trouble est tel qu’un proche du ministre lâcha, fin octobre, peu avant le premier examen à l’Assemblée du plan de relance « on fait exprès de ne pas prévoir » . Laissant ainsi entendre que le gouvernement préfère ajuster l’ardoise au fur et à mesure des aléas de la crise plutôt que d’anticiper des choses fausses.

Adaptation des outils

Une illustration de cette confusion réside dans les projections réalisées sur le marché de l’#emploi. Le gouvernement, qui misait, il y a quelques semaines encore sur un net rebond de l’activité pour 2021 projetait une création de 400 000 postes quand l’institut Rexecode, proche du patronat, anticipait une perte de près de 60 000 emplois. L’opposition s’étrangle. « Il y a dans notre pays le sentiment que vous naviguez à vue » , a critiqué Valérie Rabault, chef des députés socialistes. « Ça navigue, ça navigue », a persiflé aussi Eric Woerth, député Les Républicains.

Il reste que les experts économiques eux-mêmes confient avoir perdu leurs repères. « On fait de la macroéconomie dans un environnement qu’on ne connaît plus, toute la logique économique est complètement tordue » , admet Patrick Artus, chef de la recherche chez Natixis. « Les marges d’erreur sont lourdes » , abonde Jean Pisani-Ferry, professeur d’économie à Sciences Po et chercheur associé à l’Institut Bruegel (Bruxelles). « Ce qu’on vit est complètement inédit, nous n’avons aucune analogie mais ça ne nous empêche pas de raisonner », relativise Gaël Giraud, directeur de recherche au CNRS.

Face à la brutalité du phénomène – et à sa soudaineté – les organes de statistiques se sont adaptés. Dès la mise en place du premier confinement, l’Insee a pris conscience que ses outils de mesure du PIB, fiables mais lents, n’étaient plus adaptés. Laissant de côté ses enquêtes approfondies, elle s’est mise à étudier des données dites de « haute fréquence » récoltant les informations immédiates de la part des fédérations professionnelles et des entreprises en les rapprochant de données liées à la consommation d’électricité, aux transactions par carte bancaire ou par les estimations du nombre de salariés ayant cessé de travailler. Les taux de mortalité ont aussi dû être pris en compte.

In fine, l’institut a été en mesure de chiffrer en quelques jours la perte de PIB estimée sur le mois d’avril confiné à − 35 % (qui s’est révélé proche du chiffre réel de − 30 %) quand une note de conjoncture nécessite habituellement plusieurs mois de travail. La Dares, rattachée au ministère du travail, publie maintenant chaque semaine un tableau de bord qui permet de suivre en temps réel la progression des demandes d’activité partielle.

Les économistes ont donc désormais une vision de l’activité économique quasiment en temps réel. C’est ainsi, en usant des données du premier confinement, que les experts ont pu faire des estimations sur le coût économique du couvre-feu imposé mi-octobre ou du second confinement deux semaines plus tard.

Voici donc la « photo ». Mais qu’en est-il du film permettant de se projeter ne serait-ce qu’à quelques mois. Quand imaginer une sortie de crise ? Quels seront ses dommages ? Comment réagiront les ménages et les entreprises ? « Honnêtement, on n’en sait rien, admet Patrick Artus, la seule chose que l’on sait c’est qu’il y aura une période “avant vaccin” faites de “stop and go” et un “après vaccin” sans doute au printemps prochain. »

« Catastrophes absolues »

Pour imaginer la suite, « on se dit, regardons la Chine, qui officiellement elle s’en est sortie , poursuit l’économiste. Mais là-bas, la situation ne s’est pas non plus normalisée. Les consommateurs achètent du luxe et des voitures mais l’investissement reste faible car c’est l’Etat qui, grâce à la commande publique, fait tourner la machine ».

Pour Gaël Giraud, spécialiste en économie mathématique, les #modèles actuels déraillent. Pour pouvoir raisonner il faut donc, explique-t-il, en changer et coupler les données économiques avec les modèles des épidémiologistes en utilisant de nouveaux paramètres comme ce fameux R0 qui calcule le taux de reproduction du coronavirus. Pour ériger ces nouveaux modèles, l’expert de la théorie des jeux dit travailler aujourd’hui avec un astrophysicien et un physicien nucléaire. Et se garde, pour l’heure, de se hasarder dans d’éventuelles projections.

Dans ce contexte, les options offertes au gouvernement semblent limitées. « La seule chose à faire est d’être très adaptable et de repousser les choix [qui s’imposeront au regard du remboursement de la dette publique] le plus loin possible », pense Jean Pisani-Ferry, ancien de l’équipe de campagne d’Emmanuel Macron. Déjà, certains mettent en garde contre les éventuels mauvais choix à venir. « Si l’on a appris une chose de cette crise c’est que les plans d’économies sur les systèmes de santé mais aussi d’éducation, de justice ou de sécurité, sont des catastrophes absolues » , alerte notamment Daniel Cohen, directeur du département d’économie de l’Ecole normale supérieure.

#Gouverner #économie

Les modèles déboussolés pour prédire l’évolution de l’épidémie due au coronavirus, Nathaniel Herzberg, Chloé Hecketsweiler
▻https://www.lemonde.fr/planete/article/2020/05/26/les-modeles-deboussoles-pour-predire-l-evolution-de-l-epidemie-de-covid-19_6

Les indicateurs ne montrent pas pour l’heure de deuxième vague épidémique, mais leur interprétation est complexe pour les spécialistes, qui doivent analyser une situation « dynamique ».
Jour après jour, l’épidémie de Covid-19 perd du terrain mais est-elle pour autant derrière nous ? Voilà toute la question, alors que le gouvernement s’apprête à annoncer, dans les prochains jours, de nouveaux arbitrages pour le « chapitre II » du déconfinement, qui doit commencer le 2 juin. Pour y répondre, les épidémiologistes disposent de différents indicateurs mais, deux semaines seulement après la levée du confinement, leur interprétation est encore incertaine.

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INFOGRAPHIE LE MONDE

Premier baromètre, le nombre quotidien d’admissions en réanimation. Il s’élevait à plus de 700 au pic de l’épidémie début avril ; il n’était plus que de 45 le 25 mai. Ce point bas était anticipé par les modèles, compte tenu du délai entre les nouvelles infections et l’arrivée en réanimation des cas les plus graves. « C’est le reflet des contaminations qui ont eu lieu à la toute fin du confinement ou au début du déconfinement. On ne voit pas de rebond mais cela ne signifie pas qu’il ne va rien se passer » , souligne Daniel Lévy-Bruhl, épidémiologiste à l’organisme de sécurité sanitaire Santé publique France (SPF). « Il faut faire comme si le risque était devant nous » , prévient-il.

La moindre inflexion serait vite problématique là où l’épidémie a été la plus forte. En Ile-de-France, plus de 600 personnes sont toujours hospitalisées en réanimation, pour une capacité en routine de 1 200 lits. La marge de manœuvre est limitée alors que les hôpitaux ont commencé à réaffecter une partie des lits de réanimation aux services de chirurgie, dont l’activité avait été déprogrammée en urgence au mois de mars. « Les indicateurs sont au vert, mais les hôpitaux sont toujours sous tension , insiste Aurélien Rousseau, directeur de l’agence régionale (ARS) d’Ile-de-France. Nous sommes loin d’un retour à la normale. »

Mise en place d’un second baromètre

Pour être au plus près de la réalité, un second baromètre est en train d’être mis en place à partir des données de tests afin de comptabiliser tous les nouveaux cas. Depuis le 13 mai, toutes les personnes présentant des symptômes « évocateurs » de Covid-19 sont invitées à réaliser un test de dépistage RT-PCR, alors que ce test était jusque-là réservé aux patients graves. Les résultats sont enregistrés dans un fichier baptisé « SI-DEP » (système d’information de dépistage).

L’analyse d’un second fichier, Contact Covid, doit permettre d’identifier et de suivre des chaînes de transmission jusqu’à ce qu’elles soient sous contrôle. Renseigné par les médecins et les enquêteurs de l’Assurance-maladie, il comprend l’identité des « patients zéro » − toutes les personnes dont le diagnostic a été confirmé par un test − ainsi que celle de leurs contacts familiaux, amicaux et professionnels.

Ce traçage des contacts a pour objectif de repérer au plus vite les personnes contagieuses et de les isoler afin de ralentir la circulation du virus. « Si cette stratégie fonctionne, les nouveaux cas doivent faire parti des contacts connus » , souligne Daniel Lévy-Bruhl.

Seule inconnue : la part des asymptomatiques, qui brouille le baromètre. « Jusqu’à ce qu’une personne dans la chaîne de transmission soit symptomatique, cette chaîne ne peut pas être identifiée, indique l’épidémiologiste. Même si seulement un cas sur trois est asymptomatique, cela complique le tracing. » Des foyers épidémiques, composés en majorité de personnes peu ou pas symptomatiques, pourraient ainsi passer sous le radar.

Dispositif de dépistage renforcé

Pour y remédier, dans plusieurs communes d’Ile-de-France, là où l’épidémie a frappé le plus durement − Clichy-sous-Bois, Saint-Denis, Gennevilliers, Sarcelles, Villiers-le-Bel et dans les 18e et 19e arrondissements de Paris −, un dispositif de dépistage renforcé a été mis en place.

Toutes les personnes ayant des symptômes, même vagues, se voient proposer une consultation et un test. « Il y avait la crainte que cette approche soit stigmatisante, mais si on ne fait rien de différencié, on accepte les inégalités » , souligne Aurélien Rousseau, rappelant que la surmortalité liée au Covid-19 est très étroitement liée à des indicateurs socio-économiques défavorables.

Les premiers résultats de ces campagnes ne seront publiés qu’en milieu de semaine, « mais la part des résultats positifs est au-dessus des 2 % à 3 % observés dans SI-DEP, indique Aurélien Rousseau. Même si la situation s’améliore, nous devons rester vigilants et nous assurer que nous ne ratons rien. »

Dernier baromètre de l’épidémie, les modèles mathématiques utilisés pour évaluer la dynamique épidémique et l’efficacité des mesures de contrôle sont aussi dans un entre-deux. « Nous ne repartons pas de zéro mais les questions, comme les données dont nous disposons, changent » , estime Simon Cauchemez, modélisateur à l’Institut Pasteur et membre du conseil scientifique qui délivre ses expertises au gouvernement.

Pour établir leur prévision, les épidémiologistes ont d’abord travaillé sur les données du Diamond Princess , ce navire de croisière immobilisé au large du Japon dont tous les passagers avaient été testés. Ils vont progressivement intégrer à leurs modèles d’autres jeux de données comme les résultats d’enquêtes de séroprévalence ou d’investigations épidémiologiques comme celle faite sur le Charles-de-Gaulle , où plus de 1 000 militaires sur les 1 700 que compte l’équipage ont été testés et étaient positifs. L’accès aux données de SI-DEP changera encore la donne, « en permettant d’obtenir un signal plus précoce s’il y a une reprise épidémique » , estime l’épidémiologiste, coauteur d’un article publié dans la revue Science, qui estime à 4,4 % la part de la population française déjà infectée.

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INFOGRAPHIE LE MONDE

Changement de périmètre de la population testée

L’une des difficultés réside dans le changement de périmètre de la population testée. « Ces données ne sont pas exhaustives car la population testée n’a cessé et ne cesse de changer à mesure que le dispositif monte en puissance. Impossible dans ces conditions de construire un modèle réactif » , souligne Samuel Alizon, modélisateur au CNRS.

Passer d’un modèle s’appuyant sur des données « historiques » à un modèle « dynamique » est « une première » pour les épidémiologistes. « Habituellement, nos modèles servent à analyser la dynamique d’épidémies terminées. Là, c’est l’inverse, nous devons suivre une pandémie en cours. En sommes-nous capables et à quel horizon ? C’est une vraie question. Avec des enjeux sanitaires, bien sûr, mais aussi pour nous, chercheurs, des questions méthodologiques importantes » , explique l’épidémiologiste Pierre-Yves Boëlle, dont l’équipe collabore depuis le début de la pandémie avec l’Institut Pasteur pour offrir à Santé publique France un modèle optimal.

Comment, par exemple, discerner un signal significatif d’un bruit (terme scientifique qui désigne une perturbation de l’information) ? « Il ne faut pas surréagir à un écart soudain, qui peut n’être que du bruit. Mais, à l’inverse, il faut détecter le plus vite possible un changement du signal qui marquerait l’inflexion de la courbe épidémique. »

Avec toujours le même problème : la fiabilité des données. « En épidémiologie, les signaux ne sont pas toujours très bons. Tous les médecins ne fournissent pas les données demandées et elles ne sont pas toujours justes, mais au bout d’un certain temps, on sait les interpréter. Là, ce temps, nous ne l’avons pas, on doit construire les signaux tout en les interprétant. Et sans antériorité. »

Autre question : saura t-on remonter les chaînes de contamination et tester les bonnes personnes ? « Nous poussions pour l’application StopCovid car elle offrait une information à la fois plus rapide et plus stable sur les contacts. Là, je ne sais pas ce que la solution retenue va donner , s’interroge Pierre-Yves Boëlle. Cela implique des moyens humains vraiment conséquents et des personnes formées. Mais on n’a pas beaucoup de temps pour tester cette organisation, voir si elle sait retrouver les cas, notamment asymptomatiques, être suffisamment réactive, et suffisamment fiable. Ce n’est plus du laboratoire, c’est de la vie réelle. »

#épidémiologie #modèles_épidémiologiques #prévision

Quelle #résilience pour quels modèles de société ?

Après l’épreuve du #confinement vient celle de l’incertitude de l’avenir. Le terme « résilience », cette capacité d’un individu, d’un groupe ou d’une communauté à rebondir après un traumatisme, apparaît alors dans les discours politiques en France et ailleurs. L’opinion découvre une réalité qui a été perçue pendant longtemps comme l’apanage des « autres » : les pauvres, les marginaux, les mal-lotis des sociétés occidentales et non occidentales.

La résilience serait-elle davantage liée aux #classes_sociales ou à l’existence de moyens humains et matériels ? Dépendrait-elle des #modèles_de_société, selon qu’ils privilégient le culte de l’individu ou la culture groupale, communautaire face aux tragédies qui les frappent ?

Cette épreuve inédite nous incite à trouver des #stratégies non seulement pour maintenir nos équilibres internes mais aussi pour garantir des relations internationales sereines dans la durée. Cet exercice est d’autant plus crucial que les différences de stratégies utilisées par des populations à travers le monde continuent d’alimenter la littérature scientifique sur la résilience.

Si, en tant que concept, la résilience doit s’appuyer sur des critères scientifiques objectifs pour être mise en évidence, en tant que phénomène socioculturel, elle peut être l’objet d’idéologies ou de fantasmes, voire de politiques qui tentent de réguler ou de contrôler la perception des uns et des autres face à l’adversité.
Le rôle du lien social et des ressources culturelles

L’intérêt pour la résilience varie selon les contextes sociopolitiques et culturels. Elle est davantage évoquée et étudiée dans les sociétés où les conditions sanitaires et sociales sont difficiles, notamment pour les populations vivant dans des contextes de guerre, de crise politique, de catastrophes naturelles, de précarité économique, que dans celles habituées à un contexte sociopolitique et économique plutôt stable. Ainsi, plus les populations vivent dans des environnements sécurisés, moins la résilience est mise en avant pour penser leurs stratégies mobilisées en cas de grandes difficultés. Plus le contexte est précaire, plus la résilience est mise en relief.

À titre d’exemples, suite au tremblement de terre du 12 janvier 2010 en Haïti, des études ont montré un fort taux de résilience – nettement supérieur comparativement à d’autres pays comme le Japon, la Chine.

Au sein même de la société haïtienne, les populations les plus fragilisées comme les enfants des rues et les jeunes déscolarisés présentent une résilience plus importante que les autres selon de nombreuses recherches. Avec leur sens du collectif, ils ont été au secours de la population qui s’est retrouvée à la rue, les aidant par exemple à retrouver des survivants sous les décombres.

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Ce même constat est fait dans des contextes de guerre ou de crise politique comme au Liban, en Palestine, en Syrie, ou au Rwanda où la résilience se construit sur des systèmes spontanés de solidarité et d’identité collective.

En France, dans un contexte marqué ces dernières années par les attentats et le malaise social (notamment avec les « gilets jaunes »), l’isolement, le manque de soutien familial et social renforcent les effets traumatiques et affectent les capacités de résilience bien qu’il s’agisse d’un environnement politique et social structuré et en mesure d’organiser des réponses politiques et sanitaires face à de tels évènements.
Un besoin de réponse des États

La crise sanitaire actuelle témoigne d’ailleurs de l’importance de la réponse des États, si attendue dans certaines sociétés occidentales comme la France, pour répondre à la panique générale et structurer un processus de résilience collective.

Dans d’autres pays, la vie communautaire prend souvent le relais face à la faiblesse des structures de l’État. Nous assistons à des organisations spontanées, mobilisant, parfois paradoxalement, symboles et ressources culturels, religieux ou spirituels pour faire face à la pandémie.

En Égypte, une chroniqueuse relate les regroupements au Caire, autour du Mausolée de Sayda Zainab, la petite fille du Prophète, par crainte du virus et pour chercher la bénédiction et la protection. En Tunisie, la presse montre des tenues de prières collectives dans certaines régions du pays, en face de mosquées qui ont pourtant fermé leurs portes suite aux mesures prises par l’État.

En Haïti, la population, habituée aux catastrophes, s’en remet notamment à Dieu, et l’Église se prépare à affronter le Covid-19. En Inde, des enfants des rues sont persuadés que le coronavirus ne pourra même pas arriver jusqu’à eux.

▻https://www.youtube.com/watch?v=0h79fVMrL1w&feature=emb_logo

La force des rituels collectifs

Ici et là les rituels collectifs, qui habituellement permettent de tenir ensemble, sont considérés comme protecteurs et sécurisants. Et dans les pays les plus précaires, où la crise sanitaire risque d’avoir les conséquences les plus graves, ce type d’organisation presse le pas et s’érige comme principal organisateur de la résilience collective là où la réponse de l’État tarde à venir, ou que celui-ci n’est pas perçu par les citoyens comme suffisamment crédible.

Malgré ce qu’elles présentent comme stabilité des droits et des conditions de vie et de la démocratie, les sociétés « occidentales » sont particulièrement déstabilisées par des événements traumatiques de grande ampleur. Les effets de ces évènements sont souvent rapidement pris en charge, ou au moins pris en compte par le système politique, judiciaire, sanitaire, médiatique. Mais l’individu doté de droits, et de reconnaissance, est aussi livré à lui-même et à ses propres ressources pour s’en sortir.
Interroger la nature de la résilience

La résilience peut-elle alors être un signe de ce qui reste dans une société fondée sur le lien social ? Cette idée est confortée par les études qui montrent le lien étroit entre le soutien social, la cohésion sociale et la résilience notamment dans les sociétés où la culture du groupe est extrêmement forte.

Dans un modèle écosystémique basé sur la communauté, la résilience est :

« la capacité des individus à naviguer à travers leur trajectoire vers des ressources qui soutiennent leur bien-être ; la capacité des systèmes physiques et sociaux, et des individus à fournir des ressources, et la capacité des individus, de leurs familles et de leurs communautés à négocier des façons culturellement significatives de partager les ressources ».

Cela pourrait-il expliquer pourquoi, dans les sociétés occidentales, l’on peine parfois à faire émerger les mécanismes de résilience « spontanée » ou « naturelle » ?
La résilience à trouver dans d’autres espaces

Cependant le risque est grand, dans cette réflexion, de considérer la résilience comme un phénomène exotique pour les autres, ou, dans les sociétés occidentales, uniquement comme un résultat à atteindre, une performance de plus.

Or la résilience est peut-être ailleurs, dans d’autres espaces que ceux des résultats à atteindre. Elle peut être dans l’acceptation du #changement, la libération de la #créativité ou la #réinvention du #lien_social.

À observer des élans de #solidarité et d’#entraide spontanées depuis les fenêtres, nous sommes tentés de penser que quelque chose dans le modèle de la société est en train de s’effondrer pour laisser émerger de nouvelles modalités, au plus près des fragilités et des ressources actuelles.

« On se découvre soudain semblables, solidaires, tous dans le même bateau pour affronter le virus. C’était un peu moins le cas pour combattre la misère, on était moins unis pour accueillir l’Aquarius. »

Le slam de Grand Corps Malade le 13 avril 2020 pointait aussi les frontières de ces nouvelles ressources solidaires.
S’inspirer des uns et des autres

La résilience est plus que jamais à considérer comme un processus complexe, long, discret et dynamique qui lie le sujet à son environnement.

Elle ne peut se programmer de façon standardisée, mais s’appuie d’abord sur le lien humain et social, réel et symbolique, sur le sentiment intime d’appartenir à une même communauté humaine et de compter comme personne, et non uniquement comme un nom sur un fichier.

Le défi de la résilience dans les sociétés contemporaines repose sur la réinvention du lien social. Il nécessite d’articuler « résilience naturelle », spontanée et « résilience assistée » (thérapeutique) ainsi que les ressources disponibles dans toutes nos sociétés mondialisées, étant donné que nous sommes tous, à des degrés divers et certainement de manière inégale, traversés par les conflits, tragédies et catastrophes de ce monde.

La crise sanitaire que nous vivons actuellement réinterroge les figures du lien social et celles des structures de l’État, particulièrement au vu du paradoxe inédit que cette crise impose, soit de s’isoler (ou se confiner) solidairement.

Elle incite chacun à redéfinir en son intimité le rapport à l’identité collective, à la citoyenneté et à l’altérité. À un moment où nous sommes encore confinés dans nos domiciles respectifs et où le lien social est mis à rude épreuve, le Covid-19 ouvre un nouveau chantier pour l’Humanité avec ce « petit » virus invisible et silencieux, qui nous met face à notre fragilité humaine fondamentale et à nos ressources communes. Il nous invite à l’introspection en vue de notre résilience collective.

▻https://theconversation-com.cdn.ampproject.org/c/s/theconversation.com/amp/quelle-resilience-pour-quels-modeles-de-societe-

Lawrence Tesler, inventeur de la célèbre commande informatique « copier-coller », est mort
▻https://www.lemonde.fr/disparitions/article/2020/02/20/lawrence-tesler-inventeur-de-la-celebre-commande-informatique-copier-coller-

« Votre journée de travail est plus facile grâce à ses idées révolutionnaires. Larry s’est éteint lundi, veuillez vous joindre à nous pour honorer sa mémoire ». C’est par cette annonce postée sur son compte Twitter mercredi 19 février que Xerox a fait part de la disparition, lundi, de Lawrence « Larry » Tesler. Né à New York en 1945, il avait fait une partie de sa carrière chez le fabricant d’imprimantes américain. « L’ancien chercheur de Xerox avait inventé le “couper/copier” et “coller” , le “trouver et remplacer” et bien d’autres commandes », a précisé Xerox.

C’est Xerox et pas Apple qui annonce le décès…

Les mutations récentes du #foncier et des agricultures en #Europe

L’ouvrage propose un tour d’horizon des évolutions les plus récentes du foncier et de l’agriculture en Europe. Une première partie caractérise les évolutions et les révolutions des #politiques_agricoles, étudiées du point de vue du droit, de la science politique, de l’agronomie et de la géographie, en mettant l’accent sur la fin d’une phase protectionniste, et avec deux éclairages régionaux, en #Méditerranée et dans l’#Europe_médiane. Une seconde partie interroge les #modèles_agricoles et fonciers : l’#agriculture_familiale, l’agriculture de firme, le #travail_saisonnier, les mutations de la #propriété et l’évolution vers le #portage_foncier.

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#agriculture #terres #livre
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Cory Doctorow : « #propriété_intellectuelle » est un euphémisme malencontreux
►https://cfeditions.com/coryDoctorowIP

La raison pour laquelle l’[?OMPI] utilise ce terme est simple à comprendre : ceux dont on « vole la propriété » entrent bien plus en sympathie dans l’imagination du public que « les entités industrielles qui ont vu empiéter sur le périmètre de leur monopole », qui était la manière la plus commune de parler des #contrefaçons avant que la « propriété intellectuelle » ne prenne l’ascendant.

En dernière instance, ce que nous appelons « propriété intellectuelle » est justement du #savoir - des #idées, des #mots, des #musiques, des #modèles, des #marques, des #secrets ou des bases de données. Ces choses-là ressemblent à la propriété par certains côtés. On peut les vendre, et parfois vous devez investir de fortes sommes d’argent et de travail dans les développements nécessaires à leur réalisation.

Hors de contrôle

Mais la connaissance est différente de la propriété par bien d’autres aspects, au moins aussi importants. En premier lieu, elle n’est pas spontanément « exclusive ». Si vous entrez chez moi, je peux vous en faire sortir (vous exclure de ma maison). Si vous volez ma voiture, je peux la reprendre (vous exclure de ma voiture). Mais une fois que vous avez entendu ma chanson, une fois que vous avez lu mon livre, une fois que vous avez vu mon film, il n’est plus sous mon contrôle. A part avec des électrochocs à forte dose, je ne peux pas faire en sorte que vous oubliiez les phrases que vous venez de lire.

C’est cette différence qui rend le terme « propriété » si troublant dans l’expression « propriété intellectuelle ».

Après la #croissance. Déclin urbain et #modèles_alternatifs

Souvent dépeintes comme le terreau du populisme, les villes en déclin sont également des espaces d’#expérimentation d’alternatives au néolibéralisme. Dans ces villes, les politiques de développement renouvellent l’action publique en rompant avec le dogme de la croissance.

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▻https://laviedesidees.fr/Apres-la-croissance.html
#décroissance #alternatives #villes #urban_matter #post-growth #Youngstown #agriculture_urbaine #Cleveland #USA #Etats-Unis #décroissance_territoriale

La #famille, un nouvel idéal ?

Depuis les années 1960, le taux de #divorce en Occident augmente chaque année. En parallèle, de nouveaux #modèles de familles, monoparentales ou recomposées, sont apparus. Pourtant, malgré ces mutations, le #modèle_traditionnel réunissant père, mère et enfants reste la superstar des publicités, comme celle de la littérature et du cinéma.

▻https://www.arte.tv/fr/videos/058227-061-A/square-idee
#stéréotypes #monoparentalité #familles_recomposées #représentations #vidéo #film #récit_familialiste #ordre #valeur_refuge #idéologie #famille_nucléaire #divorce #cellule_familiale #famille_nucléaire #norme #propriété #mariage #christianisme #Eglise_catholique #amour #idéal_romantique #égoïsme_parental #lavage_de_cerveau #politiques_natalistes #Etat #domestication_de_la_sexualité #sexualité
enfant comme #fixateur_social —> et c’est comme cela que, selon les deux interviewés, on ne fait pas la #révolution...

#femmes comme #armée_de_réserve, nous suggère une des personnes interviewées (9’15 min) :

« La #prime_aux_fourneaux fait actuellement l’objet de discussions en Autriche. Le #Vorarlberg a proposé de donner 300 euro aux femmes qui n’ont pas recours à la garde d’enfants dans les écoles maternelles, et ce jusqu’à l’âge de 6 ans. Et en Haute-Autriche cette question est également discutée. C’est révélateur du fait que le nombre d’emplois diminue. Autrement dit, selon l’état actuel du #marché_du_travail, les #femmes sont utilisées comme une armée de réserve. En ce moment on préfère les avoir à la maison car il y a de toutes façons peu d’emplois. C’est toujours en fonction des besoins économiques. »

#Empire_romain #domination_masculine #unité_de_consommation #financement_des_retraites #violence #patriatcat #matriarcat #hiérarchie #maternité

Interviewée :

« J’ai lu un jour une interview d’un manager qui déclarait à la fin de sa carrière : ’Je ne pouvais pas m’occuper de mes enfants, mais je vais me rattrapper maintenant à la retraite avec mes petits-enfants.’ Imaginez qu’une femme dise une chose pareille. Elle ne peut pas dire ça. » Elle ne peut pas dire cela parce que les sanctions qui pèsent sur les mères sont beaucoup plus fortes que sur les pères défaillants

#économie #travail #formation_à_la_parentalité #modèle_familial #éducation_des_enfants #éducation_collective #anarchisme #clan #amour_romantique #responsabilité #pression_sociale #congé_parental #explosion_démographique #justice_distributive #écologie #save_the_planet_make_no_baby #pression_sociétale #infertilité #propagande_nataliste #insémination_artificielle #cliniques_de_fertilité #business #néolibéralisme #néo-libéralisme #féminisme #politique_familiale #natalité

Comment fonctionnent ces quiz qui vous font gagner de l’argent ?
▻https://abonnes.lemonde.fr/pixels/article/2018/08/15/comment-fonctionnent-ces-quiz-qui-vous-font-gagner-de-l-argent_53425 ?

https://img.lemde.fr/2018/08/14/344/0/5184/2592/644/322/60/0/b52b542_d0kOBbS4yKBQYIws2f01Njk5.JPG

Le principe est simple : une ou plusieurs sessions de quiz par jour à des heures fixes, entre neuf et douze questions, et un animateur. La plupart du temps, une somme de quelques centaines d’euros est partagée entre les candidats ayant répondu juste à l’intégralité des questions. Un fonctionnement hérité de HQ Trivia, une application américaine développée par les créateurs de Vine. HQ a connu un succès fulgurant, à tel point qu’elle a été nommée « Application de l’année » par le magazine Times en 2017. Elle culmine aujourd’hui à plus d’un million de téléchargements sur Android. Pas étonnant de voir qu’elle déclenche des vocations partout ailleurs.

La télévision, cible ou alliée ?

Pourtant, il y a aussi chez certains l’ambition d’enterrer le média phare du XXe siècle. « D’ici à quelques années, il y aura des dizaines de plates-formes comme la nôtre qui diffuseront des programmes sept jours sur sept, vingt-quatre heures sur vingt-quatre sur smartphone, affirme Thomas Reemer. Il y aura toujours du quiz, mais aussi de l’information, du divertissement, du sport… Tous basés sur des formats d’une quinzaine de minutes et diffusés en direct à un public qui pourra interagir avec le show en temps réel. » Là encore, tous sont d’accord : la « durabilité » passera par la multiplication des formats, qui viendront alimenter de véritables chaînes mobiles.

#Télévision #Jeux_en_ligne #Modèles_économiques #Economie_numérique

Pour un modèle centre-périphérie dans les sciences sociales | Cairn.info

▻https://www.cairn.info/revue-anthropologie-des-connaissances-2010-3-page-570.htm

et article a pour objet les inégalités globales dans la production et la diffusion des connaissances sociologiques dans une perspective Sud-Nord et propose un modèle centre-périphérie pour appréhender ces inégalités. Cette question a pris forme à la fin de mes études de sociologie et d’ethnologie à Freiburg et à Paris. Ces deux disciplines, malgré l’aspiration nomothétique et donc universaliste de la première et la spécialisation régionale de la seconde (Wallerstein et al., 1996, p. 64), semblaient ignorer la production scientifique en dehors de l’Europe et de l’Amérique du Nord. Pourquoi en était-il ainsi ?

#concepts_géographiques #centre-périphérie #centralité #marges #lisières #modèles

Les #modèles_prédictifs peuvent-il être justes ? | Freakonometrics

►https://freakonometrics.hypotheses.org/51926

https://freakonometrics.hypotheses.org/files/2018/01/predictive-policing-is-not-like-minority-report-its-worse-1403812317-672x372.jpg

Dans Nosedive (traduit par le titre Chute Libre en France), le premier épisode de la saison 3 de la série télévisée Black Mirror, on découvre la dystopie d’une une société régie par une « cote personnelle », une note, un score allant de 0 à 5. Dans ce monde, chaque personne note les autres, les mieux notés ayant accès à de meilleurs services (priorité dans les services, meilleurs taux, meilleurs prix, etc). Cette tendance à construire des scores dans toutes sortes de domaines (historiquement sur les crédits mais aujourd’hui sur des aspects criminels, voire civiques dans certains pays) ne va-t-elle pas déboucher sur un monde qui serait un concours de popularité sans fin ? Et comment serait-elle conciliable avec une justice sociale, a priori souhaitable ?

#prévisions