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COMMENT PERMETTRE À L'HOMME

SYNTHÈSE DU DÉBAT PUBLIC ANIMÉ PAR LA CNIL DANS LE CADRE DE LA MISSION

DE RÉFLEXION ÉTHIQUE CONFIÉE PAR LA LOI POUR UNE RÉPUBLIQUE NUMÉRIQUEDÉCEMBRE 2017Commission Nationale de l'Informatique et des Libertés

3 place de Fontenoy

TSA 80715

75334 PARIS CEDEX 07

Tél. 01 53 73 22 22

Fax 01 53 73 22 00

www.cnil.frDÉCEMBRE 2017

DÉCEMBRE 2017

COMMENT PERMETTRE À L"HOMME

Les enjeux éthiques des algorithmes

SYNTHÈSE DU DÉBAT PUBLIC ANIMÉ PAR LA CNIL DANS LE CADRE DE LA MISSION DE RÉFLEXION ÉTHIQUE CONFIÉE PAR LA LOI POUR UNE RÉPUBLIQUE NUMÉRIQUE Ce rapport a été rédigé par Victor Demiaux avec le concours de Yacine Si Abdallah.

PRÉFACE

L'

PRÉFACE

PRÉFACE

Isabelle Falque-Pierrotin

Présidente de la CNIL

SOMMAIRE

RÉSUMÉ

UNE DÉMARCHE INNOVANTE AU SERVICE DE L'ÉLABORATION D'UNE RÉFLEXION ÉTHIQUE COLLECTIVE ET PLURALISTE

LES DATES CLÉS

LES CHIFFRES CLÉS

ALGORITHMES ET INTELLIGENCE ARTIFICIELLE AUJOURD"HUI

LES ENJEUX ÉTHIQUES

QUELLES RÉPONSES ?

CONCLUSION

ANNEXES

REMERCIEMENTS

LISTE DES MANIFESTATIONS ORGANISÉES DANS LE CADRE DU DÉBAT PUBLIC

GLOSSAIRE57

10 11 13 14 15 16 19 21
23
24
26
31
34
38
39
41
43
44
45
46
47
48
51
53
61
62
71
72
75

SOMMAIRE

RÉSUMÉ

problématiques éthiques :

RÉSUMÉ

RÉSUMÉ

La troisième partie du rapport envisage les réponses possibles formulées à l'occasion du débat public.

Deux principes nouveaux apparaissent comme

fondateurs. principe de loyauté, dans sonnelles. principe de algorithmes.

6 recommandations adressées

design 7

Un débat public national sur

les enjeux éthiques des algorithmes

Une démarche innovante au service

collective et pluraliste UNE DÉMARCHE INNOVANTE AU SERVICE DE L"ÉLABORATION D"UNE RÉFLEXION ÉTHIQUE COLLECTIVE ET PLURALISTE de faire vivre dans la conscience par l'ensemble de nos contemporains, et pas

Une concertation citoyenne :

Montpellier, 14 octobre 2017

favoriser l'échange d'idées et la construction d'un avis collectif. UNE DÉMARCHE INNOVANTE AU SERVICE DE L"ÉLABORATION D"UNE RÉFLEXION ÉTHIQUE COLLECTIVE ET PLURALISTE

La composition du rapport

1 1

LES DATES CLÉS

LES CHIFFRES CLÉS

L L es premiers événements sont organisés par les partenaires du débat public

45 événements se sont tenus, à l"initiative des du débat public

La CNIL organise une concertation citoyenne à Montpellier réunissant près de

La CNIL présente le rapport

synthèse du débat public

LES DATES

CLÉS

7

OCTOBRE

23

JANVIER

FIN MARS

DÉBUT

OCTOBRE

14

OCTOBRE

15

DÉCEM

BRE

LES CHIFFRES CLÉS

27

À PARIS

14

EN PROVINCE

4 OUTRE

ATLANTIQUE

60

PARTENAIRES

1

JOURNÉE

DE CONCERTATION

CITOYENNE

45

ÉVÉNEMENTS

3 27
2 2 1 1 11

BORDEAUXCAENPARIS

LILLE LYON

MARSEILLE

AX-LES-TERMESMONTPELLIER

PERSONNES PRÉSENTES

LORS DES MANIFESTATIONS

ENVIRON

3 000

LES CHIFFRES CLÉS

LES DATES

CLÉS

TOULOUSE

3 ALGORITHMES ET INTELLIGENCE ARTIFICIELLE AUJOURD"HUI

Algorithmes et

aujourd'hui P.14 P.15 P.16 P.19 P.21 14

Quoi de commun entre

Algorithmes et IA aujourd"hui

Fonder une discussion publique saine et constructive sur les sujets des algorithmes et de l'intelligence 15 2 Algorithmes et IA : un objet mal connu des Français Les algorithmes sont présents dans l'esprit des Français mais de façon assez confuse. Si ils sont (52%). Leur présence est déjà appréhendée comme massive dans la vie de tous les jours par 80% des Français qui considèrent, à 65%, que cette dynamique va encore s'accentuer dans les années qui viennent.

* Sondage mené par l'IFOP pour la CNIL en janvier 2017 (auprès d'un échantillon de 1001 personnes,

représentatif de la population française âgée de 18 ans et plus) sur le niveau de notoriété des

algorithmes au sein de la population française. 83 %
2 3 4 5 Le

Alan Turing où celui-ci

machine learning 3

On distingue apprentissage auto-

4 5 16 17

Les sont

L"exemple de la reconnaissance d"images

La reconnaissance d"images permet de prendre la mesure de ce qui distingue algorithmes classiques et

algorithmes de machine learning (que le vocabulaire courant confond aujourd"hui généralement avec l"IA).

Imaginons que l"on ait pour objectif de faire reconnaître les tigres à une machine. Si l"on se proposait d"y

parvenir au moyen d"un algorithme classique, il faudrait imaginer pouvoir décrire explicitement en langage

nous avons à faire à un tigre et non pas, par exemple, à tout autre animal, voire à un lion ou à un chat. Si

distinguer un tigre d"un chat ne pose aucun problème même à un jeune enfant, en décomposer et expliciter

l"ensemble des étapes nécessaires à reconnaitre un tigre (autrement dit, en donner l"algorithme) s"avère

être une tâche, sinon impossible du moins d"une ampleur rédhibitoire. C"est ici qu"intervient la technique

du machine learning. Il s"agit de fournir à la machine des exemples en grande quantité, en l"occurrence de

très nombreuses photographies de tigres, ainsi que des photographies d"autres animaux. À partir de ce jeu

de données, la machine apprend à reconnaître des tigres. Elle élabore elle-même, par la confrontation des

milliers de photographies qui lui sont fournies, les critères sur lesquels elle s"appuiera pour reconnaître

des tigres dans des photographies qui lui seront ultérieurement soumises.

Il s"agit ici d" " apprentissage supervisé » : c"est bien l"homme qui fournit à la machine des milliers de photo-

pas des tigres.

LE SAVIEZ-VOUS ?

Une entreprise comme Airbus mobilise

aujourd"hui concrètement l"intelligence aérienne d"une zone maritime les des embarcations ainsi repérées aux L"intérêt réside dans la rapidité d"unequotesdbs_dbs33.pdfusesText_39

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