L’IA générative présente un potentiel énorme, mais elle risque de renforcer les inégalités existantes, entraînant une perte d’opportunités et de productivité. Nous examinons certaines des questions relatives aux droits de l’homme que les investisseurs doivent prendre en considération.
Le lancement de Chat GPT au début de l’année a favorisé l’adoption généralisée des capacités d’IA générative. Les applications potentielles de l’IA sont variées et sont encore en cours de découverte. Mais il y a aussi des implications en matière de droits de l’homme.
En particulier, l’utilisation de l’IA générative peut exacerber les fractures numériques existantes, tant à l’intérieur des pays qu’entre les pays. Il existe également des implications pour d’autres domaines importants des droits de l’homme tels que l’éducation et les soins de santé. Nous résumons ci-dessous les principales questions à prendre en compte pour les investisseurs dans ces trois domaines.
Que signifie l’IA en matière d’inclusion numérique?
L’accès au numérique et la croissance des technologies de communication ont contribué de manière significative au développement économique. Cela a également renforcé les enjeux liés à la capacité d’une personne ou d’une collectivité à participer à l’économie et à y contribuer. Alors que la technologie évolue, la fracture numérique empêche une participation égale des ménages à faibles revenus, des personnes handicapées, des zones rurales et des personnes âgées.
Les coûts de l’inégalité d’accès se traduisent par une croissance de l’emploi et une production économique inexploitées. L’accès numérique relie les gens aux opportunités d’éducation et d’emploi, tout en permettant aux entreprises d’accéder à de nouveaux marchés et à de nouveaux clients. La connectivité est également nécessaire pour que les communautés puissent tirer parti des modèles d’emploi du télétravail, qui pourraient contribuer à accroître les contributions aux économies locales (nouveaux emplois, recettes fiscales).
Il est clair qu’il y a des préoccupations éthiques concernant le déploiement de technologies de pointe telles que l’IA générative, alors que beaucoup n’ont toujours pas accès à Internet ou au haut débit. Et pour récolter les fruits de l’IA générative, ce n’est pas seulement l’accès mais la connectivité à grande vitesse qui est nécessaire.
Ce problème a été reconnu par les gouvernements et les entreprises. Aux États-Unis, par exemple, la loi sur l’emploi et l’infrastructure (2021) prévoit un financement de 1,5 milliard de dollars pour les programmes d’alphabétisation numérique. Du côté des entreprises, Cisco innove pour simplifier les réseaux et réduire à la fois les coûts d’investissement opérationnels et initiaux.
La politique gouvernementale, le capital privé et la coopération transnationale jouent un rôle essentiel dans la mise en place de l’infrastructure numérique et la diffusion de la connectivité. Du côté des investisseurs, il y a des questions importantes à poser aux entreprises opérant dans ce domaine.
- L’entreprise est-elle exposée à des régions où la demande est-elle insuffisamment satisfaite ou en croissance?
- Comment l’entreprise répond-elle à l’évolution des besoins des clients découlant des tendances démographiques et structurelles de la population, par exemple le vieillissement de la population?
- Dans quelle mesure le réseau de l’entreprise est-il fiable?
- Quelle est l’expérience de l’entreprise en matière de subventions publiques et de lobbying et/ou dans quelle mesure est-elle dépendante de ces subventions?
- L’accent mis sur la réglementation aura-t-il une incidence sur les marges bénéficiaires à long terme de l’entreprise?
Qu’implique l’IA pour l’avenir de l’éducation?
L’éducation est à la fois un droit humain fondamental et un indicateur prévisionnel de la croissance économique. L’IA a un potentiel important pour soulager les enseignants de certaines tâches administratives et se concentrer à la place sur une instruction efficace.
L’IA générative peut également aider à fournir des feedbacks personnalisés et instantanés aux étudiants, ce qui prend trop de temps à un enseignant ayant une classe de taille normale. Prenons l’exemple de la technologie basée sur l’IA qui a été développée pour le soutien scolaire en mathématiques. Un modèle d’IA observe l’étudiant lorsqu’il travaille sur des problèmes mathématiques sur un ordinateur. Cela permet de faire un feedback immédiat si un étudiant se trompe dans le processus et cela au moment où il se trompe. Le modèle d’IA peut le remettre sur les rails tout en mettant en évidence les étapes spécifiques qui peuvent avoir été manquées ou mal calculées.
Cependant, pour maximiser les avantages, les étudiants et les enseignants devront disposer d’une base solide en matière d’alphabétisation numérique. Le danger est que l’adoption de l’IA puisse isoler les étudiants des communautés où l’alphabétisation numérique doit être améliorée.
Le déploiement de l’IA pour améliorer l’apprentissage est l’un des axes clés relatif à l’éducation ; un autre axe propose des programmes pour développer les compétences liées à l’IA. Environ la moitié des États américains demandent que les écoles secondaires proposent un cours d’informatique. Dans le même temps, un certain nombre de pays (dont la Chine, le Portugal et le Qatar) imposent cette obligation dans les écoles primaires, les collèges et les lycées.
Les progrès de l’éducation sont largement influencés par les efforts des gouvernements. Mais les investisseurs doivent être conscients que les entreprises ont besoin d’un vivier de talents pour tirer parti des innovations technologiques comme l’IA. L’engagement communautaire, en particulier auprès des universités locales et régionales, reste un outil permettant de s’assurer qu’il y a un soutien au développement de la future main-d’œuvre.
Comment l’IA est-elle utilisée dans les soins de santé?
L’IA offre la possibilité d’améliorer l’efficacité et la précision d’un certain nombre d’applications cliniques et administratives dans le secteur des soins de santé.
Le secteur de la santé est riche en données, ce qui rend le déploiement de l’IA générative à la fois passionnant et inquiétant. La technologie de l’IA en santé publique nécessite de larges ensembles de données. La collecte, le stockage et le partage de données médicales soulèvent des questions éthiques liées à la sécurité, à la gouvernance et à la protection de la vie privée.
Les technologies d’IA basées sur des données de haute qualité peuvent améliorer la rapidité et la précision du diagnostic, améliorer la qualité des soins et réduire la prise de décisions subjectives. Il peut également aider à résoudre les erreurs de diagnostic et les biais des cliniciens. Cependant, bien qu’il s’agisse d’un développement passionnant pour de potentiels diagnostics précoces, des traitements et un bien-être général, la société fait savoir au domaine médical qu’elle n’est pas entièrement prête à faire confiance à l’IA.
Des biais peuvent se produire dans les algorithmes d’IA. Par exemple, si un algorithme est formé à partir d’un ensemble de données dans lequel les patients masculins sont surreprésentés, les symptômes de maladies plus fréquemment rencontrées par les hommes peuvent conduire à un diagnostic erroné chez les femmes. Il sera essentiel de mieux faire connaître les différences entre les ethnies et les sexes afin d’améliorer la prévision des risques et les diagnostics possibles.
Néanmoins, la question n’est pas de savoir si, mais quand les outils d’IA feront partie des pratiques cliniques courantes. Les questions que doivent se poser les investisseurs dans le domaine de l’IA pour les soins de santé sont les suivantes:
- L’entreprise a-t-elle une politique claire en matière de transparence des essais?
- L’entreprise organise-t-elle une formation sur les biais à tous les niveaux?
- L’entreprise dispose-t-elle de protocoles suffisants pour protéger les données des patients?
- Dans quelle mesure l’entreprise investit-elle dans des produits/services qui répondent à la demande croissante d’amélioration de la gestion, de la prévision et de la prévention en matière de santé?
- L’entreprise est-elle en avance sur la réglementation liée à l’IA?
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