Class'Code IAI est un MOOC citoyen accessible à toutes et à tous de 7 à 107 ans pour se questionner, expérimenter et comprendre ce qu’est l’Intelligence Artificielle.

À la fin de ce cours, vous saurez :

• décrypter le discours autour de l'IA pour passer des idées reçues à des questions sur lesquelles s'appuyer pour comprendre,
• manipuler des programmes d'IA pour se faire une opinion par soi-même,
• partager une culture minimale sur le sujet, pour se familiariser avec le sujet au-delà des idées reçues,
• discuter le sujet, ses applications, son cadre avec des interlocuteurs variés pour contribuer à la construction des applications de l’IA

Arrêtée en 2019, la centrale nucléaire américaine de Three Mile Island en Pennsylvanie reprend du service. La raison ? Microsoft souhaite exploiter l'énergie produite par l'un des réacteurs – l'unité 1 – pour alimenter ses centres de données aux Etats-Unis.

L’intelligence artificielle (IA) est-elle davantage un remède qu’un poison climatique ? Les géants de la tech, de Google à Microsoft, le clament haut et fort : les apports de ces technologies pour décarboner les économies et s’adapter au réchauffement seront à terme majeurs. A l’inverse, nombre d’experts préviennent que ces gains restent hypothétiques. L’empreinte carbone et la consommation électrique de services comme ChatGPT, d’ores et déjà importantes, risquent de devenir colossales. Ils appellent à la mesure face à une solution « utile » mais pas « miracle ».

Face à des gourous de la tech qui promettent une créativité et une productivité débordantes, au-delà des possibilités humaines, des chercheurs réunis en colloque avant l’été à Paris-8 ont rappelé que ces technologies numériques sont des dispositifs de calculs qui génèrent des contenus grâce à l’indexation de données. Ils n’apprennent pas et n’inventent pas. Petit tour d’horizon de ce que la recherche universitaire comprend de ces intelligences artificielles génératives.

L'État de la situation sur les impacts sociétaux de l'intelligence artificielle et du numérique fait état des connaissances actuelles sur les impacts sociétaux de l'IA et du numérique, structurées autour des sept axes de recherche de l'Obvia : santé, éducation, travail et emploi, éthique et gouvernance, droit, arts et médias, et transition socio-écologique. Hypertrucages, désinformation, empreinte environnementale, droit d'auteur, évolution des conditions de travail, etc.

Le document recense les grandes questions de recherche soulevées par le déploiement progressif de ces nouvelles technologies, auxquelles viennent s'ajouter des cas d'usages et de pistes d'action. Il s'impose ainsi comme un outil complet et indispensable pour accompagner la prise de décision dans tous les secteurs bouleversés par ces changements.

Selon OpenAI, son chatbot peut désormais tenir des discussions fluides à l’oral et « lire » les émotions de ses utilisateurs. Une innovation qui intervient alors que l’usage de l’intelligence artificielle générative à des fins thérapeutiques se répand, soulevant des interrogations chez les professionnels de santé.

Selon des tests réalisés pour l’autorité australienne de régulation des entreprises, la Securities and Investments Commission (ASIC), l’intelligence artificielle produit de moins bons résultats que les humains dans toutes les tâches de résumé. Au point que ces technologies pourraient créer du travail supplémentaire plutôt qu’en enlever.

L’écoconception des équipements et services numériques fait partie des leviers identifiés pour inverser la tendance en réduisant l’empreinte environnementale du numérique. Ce terme désigne « l’intégration des caractéristiques environnementales dans la conception du produit en vue d’améliorer la performance environnementale du produit tout au long de son cycle de vie ».

Le référentiel général de l’écoconception des services numériques est un document technique destiné aux experts et métiers du numérique souhaitant mettre en œuvre une démarche d’écoconception pour un service(sites, applications, IA, logiciels, API). Il a été élaboré par l’Arcep et l’Arcom, en collaboraiton avec l’ADEME, la DINUM, la CNIL et l’Inria.

La pensée de Félix Guattari permet d’éclairer les coûts cachés des IA génératives, qui s’appuient sur un extractivisme pillant les ressources naturelles et culturelles.

Quelle que soit leur utilité potentielle, la généralisation de ces systèmes semble donc aller de pair avec un épuisement des ressources naturelles, au détriment des besoins fondamentaux des citoyens et de l’avenir de nos écosystèmes communs.

« Les entretiens de l’IA ». L’essayiste, activiste et auteur Cory Doctorow observe que « beaucoup d’investissements affluent chez les fabricants de modèles d’IA qui, souvent, perdent de l’argent ».

Selon Doctorow, l’IA est une bulle technologique en voie d’éclatement en raison du décalage existant entre les coûts engendrés et les revenus estimés. Cet entretien se réfère à une autre chronique de 2023 rédigée par l’essayiste américain : https://locusmag.com/2023/12/commentary-cory-doctorow-what-kind-of-bubble-is-ai/. Cory Doctorow précisait alors que dans le domaine de la tech, deux types de bulles coexistent : celles qui ne laissent place qu’aux dérives sociales, à la spéculation et à l’accumulation des richesses entre une poignée d’acteurs, et celles qui parviennent à faire émerger des dynamiques positives de long terme (partage de connaissances, création d’écosystèmes, etc.).

Les systèmes sollicitant une intelligence artificielle (IA) consomment de l’énergie et des ressources pour fonctionner. Mais concevoir des IA qui consomment le moins possible, c’est prendre le risque de subir l’effet rebond : quand l’efficience d’une IA la rend moins coûteuse et plus facile à embarquer, son utilisation peut augmenter… et son impact environnemental avec ! Initiative du ministère de la Transition écologique et de la cohésion des territoires, l’AFNOR Spec 2314 énonce des méthodologies de calcul et des bonnes pratiques pour mesurer et réduire l’impact environnemental de l’IA, et pour communiquer avec des allégations justes et vérifiables.

Les progrès de l'intelligence artificielle éblouissent mais interrogent : la technologie ne passe-t-elle pas à côté de l'essentiel ? Dans les années 1970, des informaticiens hippies rêvaient de machines qui aident à développer notre intelligence « naturelle » et notre rapport au monde.

Chercher à développer une économie socialisée de l’intelligence artificielle, n’est-ce pas encore capituler face à la Silicon Valley ? Une IA « communiste » ou « socialiste » doit-elle se limiter à décider qui détient et contrôle les données ou à modifier les modèles et les infrastructures informatiques ? Ne pourrait-elle être porteuse de transformations plus profondes ?

Au lieu de renforcer une approche actuelle fondée notamment sur des objectifs de productivité, Morozov appelle à mobiliser « l’éducation et la culture, les bibliothèques et les universités », afin « d’ouvrir à tous, sans considération de classe, d’ethnicité ni de genre, l’accès à des institutions et des technologies qui favorisent l’autonomie créatrice et permettent de réaliser pleinement ses capacités. »

Les centres de données, ces infrastructures essentielles au fonctionnement de l’ère numérique, sont au cœur d’une controverse majeure. Selon une analyse récente, entre 2020 et 2022, les émissions de gaz à effet de serre des centres de données appartenant à des géants de la technologie comme Google, Microsoft, Meta et Apple étaient environ 662% plus élevées que ce qu’ils ont déclaré officiellement. Cette révélation soulève des questions cruciales sur la transparence et la responsabilité environnementale de ces entreprises.

Artificial intelligence (AI) has an environmental cost. Beginning with the extraction of raw materials and the manufacturing of AI infrastructure, and culminating in real-time interactions with users, every aspect of the AI lifecycle consumes natural resources – energy, water, and minerals – and releases greenhouse gases. The amount of energy needed to power AI now outpaces what renewable energy sources can provide, and the rapidly increasing usage of AI portends significant environmental consequences. The goal of this primer is to shed light on the environmental impacts of the full AI lifecycle, describing which kinds of impacts are at play when, and why they matter.

Trois chercheuses de la plateforme d'hébergement de projets d'IA Hugging Face, Sasha Luccioni, Bruna Trevelin et Margaret Mitchell ont rassemblé les connaissances disponibles actuellement à propos de l'impact de l'IA sur l'environnement. Elles constatent encore trop peu de transparence sur les besoins énergétiques de chaque application d'IA, elles parcourent l'ensemble des connaissances actuellement disponibles.

L’intelligence artificielle (IA) est en passe de devenir la « technologie clé de l’avenir ». Mais qu’entend-on exactement par « IA » et comment affecte-t-elle notre quotidien ?

Dans ce cours, vous découvrirez ce que recouvre vraiment l'intelligence artificielle : ses enjeux, ses possibilités, son fonctionnement scientifique ainsi que ses sous-disciplines, comme le Machine Learning et le Deep Learning.

Selon de nom­breux dis­cours poli­tiques et média­tiques, les pro­messes des intel­li­gences arti­fi­cielles (IA), s’ajoutant aux autres outils visant à auto­ma­ti­ser le tra­vail, n’annonceraient rien de moins que la fin du tra­vail et la des­truc­tion de la plu­part des emplois à moyen terme. Le sociologue du travail et des relations professionnelles Juan Sebastian Carbonell, qui développe ses recherches à partir du point de vue du monde du travail, bat en brèche dans "Le futur du travail" ce scénario. Les IA, les robots, les machines ne remplacent en effet jamais complètement les travailleur·euses. Mais leur introduction modifie en revanche profondément les conditions dans lesquelles leur activité s’exerce. Souvent dans le sens d’une dégradation.

Avec « En atten­dant les robots », le socio­logue Anto­nio A. Casilli s’attaque à l’un des prin­ci­paux mythes des socié­tés occi­den­tales contem­po­raines : le déve­lop­pe­ment sans frein de la tech­no­lo­gie va conduire à la dis­pa­ri­tion du tra­vail ; les humains sont condam­nés à être rem­pla­cés par des « intel­li­gences arti­fi­cielles ». Or, en se penchant sur l’arrière-cuisine du secteur numérique, Casilli montre à quel point ces intelligences dites artificielles sont en réalité « largement faites à la main », par une armée de réserve de l’industrie numérique composée de travailleurs et travailleuses précaires qui se tuent à la microtâche.

Vous vous souvenez ? En conclusion de notre dossier sur le recrutement automatisé, on évoquait la possibilité prochaine qu’à l’automatisation des recrutements répondent l’automatisation des candidatures. Eh bien nous y sommes, explique 404media en évoquant AIHawk, un assistant de recherche d’emploi déposé sur Github, qui permet de postuler à des emplois sur LinkedIn à grande échelle.