Editorial

La capacité d’objecter

La littératie des donnée ne devrait-elle pas intégrer la capacité d'objecter à ces mêmes donnés au nom des expériences et savoir-faire?

(Source: Netzmedien)
(Source: Netzmedien)

Le développement des compétences IA semble le grand chantier du moment. L’Académie suisse des sciences a lancé au début de l’été un appel à promouvoir la littératie des données et publié une charte pour guider les efforts dans cette direction. Et les cabinets de conseil sont unanimes à recommander aux entreprises de s’employer sans tarder à former leurs équipes à l’IA.

Les accents donnés par les uns et les autres varient grandement. Certaines initiatives visent à former et responsabiliser une population ayant toujours plus affaire aux données et aux productions algorithmiques, à faire en sorte qu’elle adopte les bons réflexes, en veillant notamment à la qualité et aux biais des données. D’autres initiatives entendent s’assurer que les collaborateurs aient confiance dans les outils IA et les emploient de manière efficace. Pour d’autres encore, il s’agit simplement d’apprendre à «bien prompter».

Et si le plus important était ailleurs? Dans de multiples domaines, l’efficacité des outils IA repose sur les jugements, savoir-faire et expériences des utilisateurs. Sur la perplexité du développeur face à une recommandation de modification par Copilot n’ayant guère de sens, sur l’intuition du radiologue expérimenté qui décide de faire une nouvelle imagerie sous un autre angle quand l’IA dit qu’il n’y a rien à voir, sur la perspicacité du journaliste qui soupçonne une information erronée dans un texte produit par ChatGPT.

C’est souvent grâce à ces intelligences, grâce à ces «oui, mais», que les choses fonctionnent tout de même, l’humain comblant les lacunes de la machine. Au-delà de la littératie des données et de l’IA, il s’agit aussi de veiller à ces savoirs et à la capacité des individus d’objecter «de l’extérieur», au nom de leur expérience, de leur expertise, de leur sens commun. Et, plutôt que de développer la familiarité et la confiance dans les machines, de s’attacher à cultiver une perplexité curieuse pour les résultats qu’elles produisent.

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