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Les algos-rythment notre vie

Ils sont  làààà, ils sont dans les applications, dans le web….

           Présent dans l’essence même des technologies qui nous entourent, les algorithmes font partie intégrante de notre vie. Critiquer banalement la froideur des mécanismes algorithmiques apporte finalement peu au débat et nous ne devrions pas oublier que les technologies ont façonné dès leur création les sociétés qu’elles ont traversées. Les algorithmes nous changent donc, à nous de penser à comment on souhaite changer. L’article est fortement inspiré du livre « A quoi rêvent les algorithmes » de Dominique Cardon. Parce qu’il est difficile de résumer un ouvrage aussi fourni en un article, l’Étincelle a préféré sélectionner certains aspects qui lui ont parlé et vous invite à le lire si le sujet vous intéresse.

Nuages de données

           La grande hype de nos jours, très appréciée à la Silicon Valley, c’est le big data. Depuis l’expansion des réseaux sociaux, la masse de données a explosé. À titr d’exemple, l’homme a produit un équivalent de 5 milliards de gigabits de données jusqu’en 2003 (si on suppose que l’on avait numérisé le tout). De nos jours, il suffit de 2 jours pour atteindre ce total ! Chaque like, chaque retweet, chaque note est comptabilisée dans d’immenses bases de données dans lesquelles les professionnels de la statistique, appelés data miners, fouillent à la recherche de corrélation/paradigmes/,etc. L’arrivée des big data a bouleversé les statistiques classiques. Désormais, plus besoin d’avoir un modèle pour expliquer les corrélations. Les grands calculateurs se préoccupent uniquement de trouver des corrélations indépendamment d’une cause quelconque. « Qui sait pourquoi les gens font ce qu’ils font ? Le fait est qu’ils le font et qu’on peut l’enregistrer avec une fidélité sans précédent. Avec assez de données, les chiffres parlent d’eux-mêmes. » ces mots sont ceux de Chris Anderson, un des grands noms de la vallée du silicone.* Les data scientists sont donc capable de prédire qu’une personne qui achète des feutres à placer sous les pieds de tables et de chaise aura une probabilité plus faible de faire un accident. Le pourquoi du comment leur importe peu.

Fais ce que je dis, pas ce que je fais

           Il est souvent reproché aux métriques « prédictives » de nous enfermer dans une
bulle, de nous empêcher inconsciemment de sortir de notre zone de confort. La réalité est plus subtile. Une étude sur les utilisateurs d’un site de location de films démontre que si les gens incluent souvent des documentaires et des films d’auteur dans leur liste de souhait(s), les films réellement regardés sont plus de l’ordre des blockbusters. Cela prouve que malgré que les gens souhaitent diversifier leur consommation, leurs actes ne sont pas à la hauteur
de leurs envies. Il est donc paradoxal de reprocher aux algorithmes ce que nous faisons nous-mêmes. Si l’on veut que l’algorithme nous fasse percevoir de nouveaux horizons, il faut en préambule le lui indiquer par nos actes et être curieux par nous-mêmes.

Les algorithmes sur les bancs de l’école/

           Le futur des algorithmes se situe dans le machine learning. Derrière ce concept se
cache l’habilité des algorithmes à apprendre par eux-mêmes de leurs expériences. On le retrouve aujourd’hui dans énormément de domaines, comme les services de traduction comme Google Traduction, qui après avoir tenté de retranscrire les règles de grammaires et de syntaxes dans leur code, sont passés à l’apprentissage automatique. En d’autres termes, les machines apprennent par des analyses de textes des mots, groupes de deux mots, groupes de trois mots, etc., et c’est par un calcul de probabilité statistique que la solution est proposée. Grâce à cette technique d’apprentissage, les algorithmes deviennent « intelligents » et sont capables de s’adapter et de grandir au fil des expériences. Les résultats sont impressionnants et le taux d’erreur assez faible. Seule ambiguïté : une fois le programme lancé et les apprentissages intégrés, les codeurs ne peuvent expliquer le pourquoi du comment d’une décision. C’est-à-dire que, dans le cas d’un véhicule autonome qui apprendrait par l’analyse de la conduite des humains (ce n’est pas le cas de tous les véhicules autonomes), s’il décidait de se jeter contre un arbre, on ne saurait expliquer pourquoi. Et pourtant ces voitures autonomes sont extrêmement fiables !

Les algorithmes ne sont donc pas des entités invisibles et omnipotentes. Si le bagage technique est réservé à quelques initiés, il est possible et utile à tous de comprendre leur fonctionnement. Comprendre, c’est avoir la possibilité d’agir, de prévenir des abus et de choisir les algorithmes qui nous conviennent. C’est aussi pouvoir prendre du recul, réaliser que ces choses que l’on ne comprend pas ne sont pas pour autant de froides entités rationalistes. Comprendre les algorithmes, c’est comprendre le monde de demain.

*Chris Anderson, « The End of Theory : the Data Deluge Makes the Scientific Method Obsolete », Wired Magazine, 2008

 

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