Dès le début des années 50, l’Intelligence Artificielle a été théorisée dans la recherche perpétuelle de l’Humain souhaitant imiter Dame Nature. Les chercheurs ont imaginé développer un système qui pense et agit comme le cerveau, et ont voulu reproduire les connexions neuronales en créant des connexions neuronales numériques.
L’IA est passée par plusieurs stades (de la machine de Turing aux voitures autonomes en passant par le Deep Learning) (https://robankhood.com/deep-learning/intelligence-artificielle/histoire-intelligence-artificielle) avant de se diffuser dans le domaine grand public qu’est l’IA Générative que nous connaissons aujourd’hui.
C’est ce développement récent et rapide qui va stimuler l’Humain à devoir aiguiser son esprit critique.
Comment développer son esprit critique face à une IA Générative qui va bouleverser le monde de l’information de demain ?
Nous pourrions évoquer l’esprit critique au sein même de l’IA (ses choix mathématiques et algorithmiques pour générer un texte, une image ou une musique), le travail de l’esprit critique grâce à l’IA et ce qu’elle nous renvoi ou la fin de l’esprit critique par sa potentielle atrophie mais le sujet de cet article sera plutôt traité sous l’angle de « l’esprit critique face à une IA Générative et notamment dans les tests de personnalité ».
Quels sont les enjeux ?
Développer l’esprit critique, cela implique non seulement une compréhension technique de ce que l’IA peut et ne peut pas faire, mais aussi une réflexion sur les implications éthiques, sociales et personnelles de son intégration croissante dans nos vies.
L’IA va influencer de plus en plus nos prises de décisions quotidiennes, des recommandations de produits aux choix médicaux en passant par la perception d’une information médias.
- IA et prise de décision : Il est important de comprendre les processus derrière ces décisions automatisées et d’en évaluer la fiabilité et les biais potentiels.
- Enjeux éthiques et IA : L’IA pose des questions éthiques complexes, notamment en termes de vie privée, de sécurité et de biais. Le développement d’un esprit critique va aider à naviguer dans ces questions éthiques et à promouvoir des utilisations responsables de l’IA.
- IA dans la lutte contre les Fake News : L’IA est de plus en plus exploitée afin de créer des deepfakes et d’autres formes de désinformation sophistiquées.
Qu’est-ce que l’esprit critique ?
Une définition simple pourrait être :
« Il s’agit d’une compétence : savoir évaluer et faire confiance aux informations de manière éclairée et fondée ».
En somme, il s’agit d’évaluer rigoureusement la qualité des sources et des contenus, de connaître les conditions qui rendent une source fiable, quels contenus sont plausibles à la lumière des meilleures connaissances disponibles, quels arguments sont solides et pertinents, et quelles preuves sont soutenues par des méthodes rigoureuses.
Car la plupart de nos connaissances ne sont pas produites par nous-mêmes ; elles sont plutôt sélectionnées parmi des sources auxquelles nous faisons confiance ou non, dans notre bulle relationnelle.
L’IA Générative est développée par des humains sur la base d’un fonctionnement humain.
Elle génère des textes, images, sons, vidéos sur la base de ses propres connaissances et d’associations statistiques et mathématiques qui lui semblent pertinentes dans sa bulle relationnelle à elle.
Pour développer l’esprit critique, nous pouvons appliquer la méthode suivante :
- Vérifier les sources : Toujours enquêter sur l’origine de l’information. Cherchez à savoir qui est l’auteur et quelle est sa crédibilité.
- Croiser les informations : Vérifiez si plusieurs sources fiables rapportent la même information. Cela aide à identifier les fausses nouvelles.
- Analyser le contenu : Soyez attentif aux incohérences, aux erreurs factuelles et aux biais possibles dans le contenu.
- Être sceptique : Gardez un esprit sceptique, surtout face aux informations qui évoquent de fortes réactions émotionnelles.
- Éducation continue : Restez informé sur les dernières techniques et tendances en matière de fausses informations et de médias numériques.
Devant l’obésité de l’information multi-canal, comment garder la tête froide ?
Malgré cette méthode, certains acteurs médias publient des informations erronées et arrivent à se faire avoir par les algorithmes.
Carl Bergstrom and Jevin West de l’Université de Washington, viennent de publier « Calling Bullshit: The Art of Skepticism in a Data-Driven World » (https://www.penguinrandomhouse.com/books/563882/calling-bullshit-by-carl-t-bergstrom-and-jevin-d-west) où ils évoquent qu’avec la désinformation, la mésinformation et les fakenews qui abondent, il devient de plus en plus difficile de savoir ce qui est vrai.
Notre environnement médiatique est devenu hyperpartisan.
La science est menée par communiqué de presse.
La culture des startups élève le bullshit au rang d’art majeur.
Nous sommes assez bien équipés pour repérer le bullshit à l’ancienne basé sur une rhétorique sophistiquée et des mots évasifs, mais la plupart d’entre nous ne se sentent pas qualifiés pour remettre en question l’avalanche de nouvelles présentées dans le langage des mathématiques, de la science ou des statistiques.
Les questions qu’il faut se poser :
- Les chiffres ou les résultats sont-ils trop beaux ou trop dramatiques pour être vrais ?
- La revendication compare-t-elle des éléments comparables ?
- Confirme-t-elle vos biais personnels ?
- Doit-on rechercher la vérité ou la moins mauvaise information disponible ?
Quelle attitude adopter ?
L’intelligence artificielle révolutionne la prise de décision dans de nombreux domaines, offrant des capacités d’analyse et de traitement des données bien au-delà des capacités humaines.
En médecine, par exemple, l’IA peut analyser des images médicales avec une précision élevée, aidant les médecins à diagnostiquer des maladies plus rapidement et avec plus de précision.
Dans le secteur financier, les algorithmes d’IA sont utilisés pour analyser les tendances du marché et conseiller des investissements. Ces avancées offrent des opportunités sans précédent pour améliorer l’efficacité et la qualité des décisions prises.
Mais la fiabilité et l’exactitude des systèmes d’IA dépendent fortement de la qualité des données sur lesquelles ils sont entraînés et de leur conception.
Comme pour l’Homme, il existe des biais algorithmiques.
L’IA dans l’analyse des données psychométriques.
Nous allons bientôt lancer une version améliorée par l’IA des rapports de nos tests, notamment dans T-Persona.
Ces rapports ne remplaceront jamais l’accompagnement humain mais ils serviront de base de travail à une analyse plus précise et plus fine.
Et afin de rendre des données fiables et rigoureuses, nous avons entrainé notre IA à partir de plusieurs sources de recherche qui nous permettent de générer des rapports fiables.
Ces rapports augmentés ne seront pas utilisés pour remplacer les professionnels (recrutement, orientation et accompagnement) mais bel et bien pour les aider dans leurs démarches et leur faire gagner du temps en proposant des conclusions qu’ils pourront utiliser à bon escient.
Nous vous accompagnerons donc à garder un esprit critique dans vos domaines de compétences.
Conclusion
La dépendance croissante à l’IA peut conduire à un manque de vigilance humaine, ou à une « automation complacency », où les humains peuvent devenir trop confiants dans les recommandations de l’IA et négliger leur propre jugement et expertise.
Il est donc essentiel de trouver un équilibre entre l’utilisation de l’IA pour améliorer la prise de décision et le maintien d’un niveau approprié d’implication humaine, surtout dans les situations où l’intuition, l’éthique et le jugement humain sont irremplaçables.
Cela implique une formation continue des utilisateurs à l’IA pour comprendre ses limites, ses fonctionnalités et la manière dont elle complète le jugement humain, plutôt que de le remplacer ainsi qu’une formation, dès le plus jeune âge, à l’apprentissage de l’esprit critique en transversal dans toutes les matières enseignées (https://journals.openedition.org/ctd/8256).
Maintenant que la bêtise a évolué, nous devons réapprendre l’art du scepticisme.
Comme disait mon ami Albert E. :
« The important thing is not to stop questioning. Curiosity has its own reason for existing.. »