1
00:00:05,680 --> 00:00:08,740
Après avoir parlé dans la première
vidéo de ce qu’est l’intelligence

2
00:00:08,940 --> 00:00:13,570
artificielle et des développements
qu’elle a connus dans une actualité

3
00:00:13,770 --> 00:00:17,500
récente, dans cette seconde vidéo,
nous allons aborder les imaginaires,

4
00:00:17,700 --> 00:00:21,670
les représentations collectives
que nous pouvons nourrir autour

5
00:00:21,940 --> 00:00:23,230
de ces développements technologiques.

6
00:00:23,980 --> 00:00:28,900
Je vais commencer cette seconde
partie à travers les données issues

7
00:00:29,100 --> 00:00:32,650
d’un article écrit par deux
sociologues, Maxime Crespel et

8
00:00:32,850 --> 00:00:36,610
Dominique Cardon, paru dans la
revue Réseau, article dans lequel

9
00:00:36,810 --> 00:00:41,530
les deux sociologues étudient la
couverture médiatique de l’intelligence

10
00:00:41,730 --> 00:00:45,520
artificielle dans la période 2015-2019.

11
00:00:45,720 --> 00:00:49,600
Premièrement, ils notent que sur
la période 2015-2019,

12
00:00:50,890 --> 00:00:56,920
les articles parlant de l’intelligence
artificielle ont progressé de 163 %.

13
00:00:57,370 --> 00:01:02,560
Ils ont été plus que multipliés
par deux, ce qui semble indiquer

14
00:01:02,800 --> 00:01:07,000
un véritable intérêt des médias,
mais certainement aussi de la société

15
00:01:07,300 --> 00:01:10,870
pour les récents développements
de l’intelligence artificielle.

16
00:01:11,470 --> 00:01:14,320
Leur étude, celle de Maxime Crespel
et Dominique Cardon,

17
00:01:14,680 --> 00:01:18,670
porte sur 30 000 articles de presse
qui parlent d’intelligence

18
00:01:18,870 --> 00:01:23,710
artificielle, à travers lesquels
ils ont essayé d’identifier les

19
00:01:23,910 --> 00:01:27,640
craintes liées à ces développements
technologiques, sachant qu’ils

20
00:01:27,840 --> 00:01:30,430
ne se sont intéressés qu’aux critiques
de l’intelligence artificielle

21
00:01:30,850 --> 00:01:32,410
et non pas aux opportunités.

22
00:01:33,250 --> 00:01:35,890
Première chose que nous apprennent
les deux sociologues,

23
00:01:36,090 --> 00:01:39,190
c’est que les débats publics sur
l’intelligence artificielle

24
00:01:39,550 --> 00:01:45,910
s’organisent systématiquement autour
d’une polarité tranchée,

25
00:01:46,240 --> 00:01:49,330
autour de deux pôles entre risques
et promesses.

26
00:01:49,780 --> 00:01:52,600
On est toujours dans un point de
vue très binaire par rapport à

27
00:01:52,800 --> 00:01:53,800
l’intelligence artificielle.

28
00:01:54,110 --> 00:01:59,170
Soit on fait face à des risques,
soit on peut avoir accès à de nouvelles

29
00:01:59,590 --> 00:02:00,350
opportunités.

30
00:02:00,970 --> 00:02:04,570
Ils nous disent aussi que malgré
la grande diversité des sujets

31
00:02:05,140 --> 00:02:09,400
abordés dans ces articles,
on retrouve deux sujets dominants.

32
00:02:09,600 --> 00:02:13,960
D’une part, le fonctionnement des
algorithmes tel qu’ils fonctionnent

33
00:02:14,160 --> 00:02:19,030
aujourd’hui, c’est-à-dire la manière
dont ces algorithmes peuvent créer

34
00:02:19,230 --> 00:02:24,490
des problèmes, des problèmes sociaux
comme de la censure sur les réseaux

35
00:02:24,690 --> 00:02:31,330
sociaux, de la discrimination,
des formes de racisme dans la

36
00:02:31,530 --> 00:02:36,280
recommandation de certaines vidéos
ou la promotion de contenus violents.

37
00:02:36,880 --> 00:02:40,570
Par exemple, dans les médias,
on parle beaucoup de la manière

38
00:02:40,770 --> 00:02:44,590
dont la recommandation automatique
sur YouTube va promouvoir des contenus

39
00:02:44,790 --> 00:02:45,550
complotistes.

40
00:02:45,750 --> 00:02:48,010
Là, on met en cause le fonctionnement
de l’algorithme.

41
00:02:48,790 --> 00:02:51,610
Par exemple, on va beaucoup parler
dans les médias de la manière dont

42
00:02:51,810 --> 00:02:55,510
Facebook va nous enfermer dans
des espèces de bulles cognitives

43
00:02:55,710 --> 00:02:59,620
où nous sommes toujours confrontés
à des informations qui nous confortent

44
00:02:59,820 --> 00:03:03,220
dans nos opinions, cette thématique
de l’enfermement idéologique.

45
00:03:03,550 --> 00:03:07,660
Là aussi, on fait face à la mise
en cause du fonctionnement des

46
00:03:07,860 --> 00:03:08,620
algorithmes.

47
00:03:08,980 --> 00:03:12,340
Pour autant, précisons ici que
le fonctionnement de ces algorithmes

48
00:03:12,700 --> 00:03:15,430
ne repose pas toujours sur de
l’intelligence artificielle,

49
00:03:15,640 --> 00:03:16,400
loin de là.

50
00:03:16,600 --> 00:03:20,020
Par exemple, les algorithmes de
recommandation ne sont pas de

51
00:03:20,220 --> 00:03:21,220
l’intelligence artificielle.

52
00:03:21,420 --> 00:03:26,440
Ils reposent sur l’idée qu’on va
vous recommander un contenu en

53
00:03:26,640 --> 00:03:32,020
observant ce que les gens qui ont
regardé avant et qui ont consommé

54
00:03:32,220 --> 00:03:33,740
les mêmes types de produit ont
consommé après.

55
00:03:35,200 --> 00:03:38,140
Si vous prenez Netflix,
on va vous recommander des contenus

56
00:03:38,340 --> 00:03:40,450
parce que vous avez regardé une série.

57
00:03:40,650 --> 00:03:42,220
Imaginons que vous avez regardé
Friends.

58
00:03:43,750 --> 00:03:47,380
Parce que vous avez regardé Friends,
l’algorithme sait que les gens

59
00:03:47,580 --> 00:03:50,620
qui ont regardé Friends ont apprécié
regarder une autre série après,

60
00:03:50,920 --> 00:03:53,320
donc on va vous recommander de
regarder cette série parce que

61
00:03:53,530 --> 00:03:56,650
c’est ce que les gens qui ont fait
comme vous ont fait par la suite.

62
00:03:57,250 --> 00:03:59,170
Ce n’est pas de l’intelligence
artificielle, c’est de l’informatique

63
00:04:00,910 --> 00:04:01,840
on ne peut plus classique.

64
00:04:02,260 --> 00:04:05,590
Pour autant, dans les enjeux de
modération, il y a de l’intelligence

65
00:04:05,790 --> 00:04:08,230
artificielle, on en a parlé lors
de la première séquence.

66
00:04:09,190 --> 00:04:11,380
Ce que nous disent les deux
sociologues, c’est que dans les médias,

67
00:04:11,580 --> 00:04:14,530
lorsqu’on met en cause le
fonctionnement des algorithmes,

68
00:04:15,430 --> 00:04:21,520
on a tendance à confondre intelligence
artificielle et informatique

69
00:04:21,720 --> 00:04:22,480
traditionnelle.

70
00:04:22,680 --> 00:04:24,400
C’est le premier grand sujet dominant.

71
00:04:24,760 --> 00:04:27,640
Le second sujet dominant,
c’est celui des robots,

72
00:04:27,840 --> 00:04:32,950
c’est-à-dire les risques liés à
l’émergence de machines autonomes

73
00:04:33,580 --> 00:04:38,830
qui seraient capables d’imiter
ou surpasser les capacités humaines.

74
00:04:39,550 --> 00:04:42,460
Le thème des machines autonomes,
c’est effectivement un thème qu’on

75
00:04:42,660 --> 00:04:43,960
retrouve beaucoup dans l’actualité.

76
00:04:44,290 --> 00:04:49,780
Pensons aux voitures autonomes,
ces voitures qui se pilotent sans

77
00:04:49,980 --> 00:04:51,940
chauffeur, je reviendrais sur cet
exemple tout à l’heure,

78
00:04:52,510 --> 00:04:58,000
ou aux robots capables d’effectuer
des livraisons ou des robots utilisés

79
00:04:58,570 --> 00:05:02,710
sur des terrains de guerre,
avec cette idée que ces machines

80
00:05:02,910 --> 00:05:05,890
sont autonomes, apprennent
d’elles-mêmes et fonctionnent toutes

81
00:05:06,090 --> 00:05:06,850
seules.

82
00:05:07,050 --> 00:05:09,580
Et là, pour le coup,
on est bien face à de l’intelligence

83
00:05:09,780 --> 00:05:10,540
artificielle.

84
00:05:10,810 --> 00:05:13,840
Algorithme, robot, ce que nous
disent les sociologues,

85
00:05:14,040 --> 00:05:16,570
c’est que ce sont les deux grands
sujets qui sont traités dans les

86
00:05:17,770 --> 00:05:19,840
médias lorsqu’on parle d’intelligence
artificielle.

87
00:05:20,110 --> 00:05:23,980
Ils nous disent aussi que même
si derrière, on a des craintes

88
00:05:24,340 --> 00:05:29,860
différentes dans la mesure où dans
le premier cas, on parle du

89
00:05:30,060 --> 00:05:32,680
fonctionnement de l’informatique
tel qu’il fonctionne aujourd’hui,

90
00:05:33,100 --> 00:05:36,370
les effets néfastes aujourd’hui
de l’informatique avec les algorithmes,

91
00:05:36,730 --> 00:05:41,350
alors que dans le deuxième cas,
on parle des effets futurs,

92
00:05:41,550 --> 00:05:45,490
on projette des peurs futures avec
les robots autonomes.

93
00:05:46,450 --> 00:05:51,880
Malgré ces différences,
on retrouve l’idée de la peur de

94
00:05:52,080 --> 00:05:55,600
l’autonomisation de nos outils
informatiques.

95
00:05:55,800 --> 00:06:03,670
C’est cette idée qu’au fur et à

96
00:06:03,870 --> 00:06:07,330
mesure que ces outils s’autonomisent,
nous les êtres humains,

97
00:06:07,530 --> 00:06:08,710
nous perdons le contrôle.

98
00:06:09,250 --> 00:06:12,340
Plus les technologies sont autonomes,
moins nous les contrôlons,

99
00:06:12,540 --> 00:06:14,980
moins nous les dominons,
peut-être devons-nous nous attendre

100
00:06:15,180 --> 00:06:17,440
à ce qu’un jour, elles puissent
se retourner contre nous.

101
00:06:18,490 --> 00:06:24,280
Dans ces articles, on retrouve
des thèmes très différents pour

102
00:06:24,480 --> 00:06:25,240
parler de ces sujets.

103
00:06:25,440 --> 00:06:28,300
Par exemple, la question de
l’automatisation du travail avec

104
00:06:28,500 --> 00:06:30,370
des machines autonomes qui
remplaceraient les êtres humains,

105
00:06:30,710 --> 00:06:34,930
les robots tueurs utilisés sur
des terrains de guerre à des fins

106
00:06:35,130 --> 00:06:39,370
militaires, la reconnaissance faciale
et la surveillance des populations,

107
00:06:39,760 --> 00:06:42,310
les assistants vocaux et la
surveillance des foyers,

108
00:06:42,850 --> 00:06:46,210
les voitures autonomes et les risques
pour la sécurité routière ou encore

109
00:06:46,410 --> 00:06:49,960
la justice prédictive et les enjeux
de discriminations qui y sont liés.

110
00:06:50,470 --> 00:06:53,500
Vous voyez bien, ces sujets sont
très différents, mais ils mettent

111
00:06:53,700 --> 00:06:57,010
tous en cause soit le fonctionnement
d’algorithmes tels qu’ils fonctionnent

112
00:06:57,210 --> 00:07:01,540
aujourd’hui, soit des machines
autonomes, donc de l’intelligence

113
00:07:02,620 --> 00:07:03,380
artificielle.

114
00:07:06,160 --> 00:07:10,420
Derrière ces articles,
on retrouve aussi l’idée importante

115
00:07:10,960 --> 00:07:17,260
que pour les êtres humains,
la question du contrôle et la question

116
00:07:18,070 --> 00:07:23,680
de la domestication de ces machines
autonomes revêtent un enjeu éthique.

117
00:07:24,250 --> 00:07:26,620
Le mot éthique est très important.

118
00:07:26,890 --> 00:07:29,350
On est dans un cours qui s’appelle
"Enjeux et éthique du numérique",

119
00:07:29,550 --> 00:07:30,860
donc on y reviendra souvent.

120
00:07:31,420 --> 00:07:35,980
Je vais faire une parenthèse pour
vous expliquer de quoi parle-t-on

121
00:07:36,340 --> 00:07:40,600
exactement lorsqu’on parle d’éthique
et lorsqu’on parle d’éthique du

122
00:07:40,800 --> 00:07:41,560
numérique.

123
00:07:41,760 --> 00:07:47,890
L’éthique, c’est une branche de
la philosophie qui s’intéresse

124
00:07:48,090 --> 00:07:52,240
aux comportements humains,
plus exactement qui s’intéresse

125
00:07:52,660 --> 00:07:55,750
aux fondements moraux des comportements
humains.

126
00:07:57,340 --> 00:08:02,020
Contrairement à la sociologie qui
observe les comportements,

127
00:08:02,220 --> 00:08:06,310
ce que font les êtres humains,
avec l’éthique, on va observer

128
00:08:06,610 --> 00:08:11,260
les jugements moraux qui vont présider
aux décisions que nous prenons

129
00:08:11,710 --> 00:08:15,490
dans différents secteurs de nos
existences, d’où l’idée de fondements

130
00:08:15,690 --> 00:08:16,570
moraux de nos actions.

131
00:08:17,470 --> 00:08:20,740
Lorsque nous réalisons des actions
dans notre quotidien,

132
00:08:20,940 --> 00:08:25,600
des activités, nos comportements,
pas tous, mais un certain nombre

133
00:08:25,900 --> 00:08:29,200
repose sur des principes et des
valeurs qui sont les nôtres.

134
00:08:30,430 --> 00:08:36,310
On essaie justement au quotidien
d’accorder nos actions et nos valeurs.

135
00:08:36,510 --> 00:08:40,660
L’éthique, ce n’est pas tout à
fait la philosophie, c’est une

136
00:08:40,860 --> 00:08:44,830
branche de la philosophie et ce
n’est pas tout à fait la morale.

137
00:08:45,030 --> 00:08:48,700
L’éthique, c’est comme une forme
de morale appliquée,

138
00:08:48,970 --> 00:08:52,210
comme une forme de mise en pratique
de la morale.

139
00:08:52,660 --> 00:08:55,390
Nous avons tous des valeurs et
des principes, c’est en quelque

140
00:08:55,590 --> 00:08:56,350
sorte notre morale.

141
00:08:56,620 --> 00:09:00,310
Mais la manière dont on essaie
d’accorder nos actes à notre morale,

142
00:09:00,510 --> 00:09:01,270
c’est l’éthique.

143
00:09:01,470 --> 00:09:06,130
C’est à ça que nous allons nous
intéresser ici lorsqu’on parle

144
00:09:06,330 --> 00:09:08,020
d’éthique de l’intelligence
artificielle.

145
00:09:08,220 --> 00:09:16,360
C’est comment garantir que ces
machines autonomes agissent en

146
00:09:16,560 --> 00:09:19,840
respectant un certain nombre de
principes et de valeurs,

147
00:09:20,740 --> 00:09:26,200
et qu’elles agissent en respectant
les droits humains les plus

148
00:09:26,530 --> 00:09:27,290
fondamentaux.

149
00:09:29,260 --> 00:09:32,410
Ces enjeux, on va en parler dans
la troisième partie qui parlera

150
00:09:32,610 --> 00:09:34,840
de la régulation de l’intelligence
artificielle.

151
00:09:35,830 --> 00:09:40,360
Avant cela, pour appréhender ces
enjeux d’éthique de l’intelligence

152
00:09:40,560 --> 00:09:44,620
artificielle, je voudrais que vous
réalisiez un petit test,

153
00:09:47,140 --> 00:09:49,630
bien connu aujourd’hui et peut-être
que vous l’avez déjà fait,

154
00:09:50,020 --> 00:09:54,850
qui repose sur le fonctionnement
des voitures autonomes.

155
00:09:55,510 --> 00:09:58,360
Les voitures autonomes,
ce n’est peut-être pas clair pour

156
00:09:58,840 --> 00:09:59,860
chacun et chacune d’entre nous.

157
00:10:00,090 --> 00:10:02,220
De quoi parle-t-on lorsqu’on parle
de voitures autonomes ?

158
00:10:02,550 --> 00:10:09,570
On parle de voitures capables de
rouler sans chauffeur et dans des

159
00:10:09,930 --> 00:10:14,310
situations, dans des contextes
de trafic routier normaux sans

160
00:10:14,510 --> 00:10:15,270
aucun chauffeur.

161
00:10:15,570 --> 00:10:20,160
Elles reposent sur de l’intelligence
artificielle puisque se trouvent

162
00:10:20,360 --> 00:10:24,750
embarqués, dans ces voitures,
des programmes qui vont apprendre

163
00:10:24,950 --> 00:10:31,260
d’eux-mêmes à reconnaître d’autres
voitures, des piétons,

164
00:10:31,890 --> 00:10:36,750
la signalisation, respecter les
limites de vitesse, ce genre de

165
00:10:36,950 --> 00:10:38,490
choses très importantes.

166
00:10:38,880 --> 00:10:41,650
Ça fait déjà plusieurs années que
les grands géants du numérique

167
00:10:41,850 --> 00:10:44,100
travaillent au développement de
ces voitures autonomes.

168
00:10:44,370 --> 00:10:48,240
Certains modèles sont déjà prêts
et sont déjà en phase de test grandeur

169
00:10:48,440 --> 00:10:51,540
nature dans des villes aux États-Unis.

170
00:10:54,630 --> 00:10:58,620
Cette voiture autonome suscite
aussi un certain nombre de craintes.

171
00:10:58,820 --> 00:11:03,390
Est-ce qu’on est prêt,
en tant que conducteur,

172
00:11:03,780 --> 00:11:08,040
à cette perte de contrôle qui est
de laisser le volant à une machine

173
00:11:08,240 --> 00:11:09,000
autonome ?

174
00:11:09,200 --> 00:11:10,020
Ce n’est pas évident pour tout le monde.

175
00:11:10,220 --> 00:11:13,230
Est-ce qu’on est prêt,
d’un point de vue piéton ou d’un

176
00:11:13,430 --> 00:11:17,280
point de vue citoyen,
à autoriser des voitures sans

177
00:11:17,480 --> 00:11:22,020
conducteur à rouler dans les villes
avec les potentiels accidents que

178
00:11:22,220 --> 00:11:23,280
cela pourrait créer ?

179
00:11:23,480 --> 00:11:30,450
À partir du moment où on l’autorise,
quel type d’éthique pouvons-nous

180
00:11:30,960 --> 00:11:35,340
embarquer dans ces voitures afin
qu’elles puissent prendre des décisions

181
00:11:35,540 --> 00:11:37,320
éthiques fondamentales ?

182
00:11:39,500 --> 00:11:40,280
Je vous donne un exemple.

183
00:11:41,120 --> 00:11:43,670
Imaginez que vous vous trouvez
dans une voiture autonome.

184
00:11:44,360 --> 00:11:48,290
Cette voiture n’a donc pas de
conducteur, vous êtes le passager.

185
00:11:49,370 --> 00:11:51,850
Vous roulez sur une route en ville.

186
00:11:52,050 --> 00:11:56,630
Et là un piéton regarde son portable
et traverse devant vous sans avoir

187
00:11:56,960 --> 00:11:58,070
remarqué la voiture.

188
00:11:58,270 --> 00:12:02,210
L’intelligence artificielle qui
pilote la voiture a deux choix.

189
00:12:02,780 --> 00:12:06,590
Soit elle prend la décision de
renverser le piéton,

190
00:12:07,950 --> 00:12:09,150
auquel cas vous êtes intact.

191
00:12:09,600 --> 00:12:13,680
Soit elle prend la décision de
s’écarter et de rouler sur le trottoir

192
00:12:13,880 --> 00:12:16,200
pour épargner le piéton,
mais auquel cas, vous risquez de

193
00:12:16,400 --> 00:12:18,960
rentrer dans le mur et à ce moment-là,
c’est vous qui serez blessé.

194
00:12:19,160 --> 00:12:23,130
Qu’est-ce qu’elle doit faire la
voiture autonome dans ce cas ?

195
00:12:23,330 --> 00:12:30,360
J’imagine que la plupart d’entre
vous vont répondre que c’est le

196
00:12:30,560 --> 00:12:33,240
piéton qui a traversé en dehors
d’un passage piéton,

197
00:12:33,440 --> 00:12:34,230
c’est lui qui est en faute.

198
00:12:34,530 --> 00:12:36,840
Il n’a pas regardé à gauche ou
à droite avant de traverser,

199
00:12:37,140 --> 00:12:41,730
il est responsable, donc on peut
dire que c’est à lui d’en subir

200
00:12:41,930 --> 00:12:44,970
les conséquences et d’être renversé
et pas au passager de la voiture.

201
00:12:45,540 --> 00:12:46,300
Pourquoi pas ?

202
00:12:47,010 --> 00:12:51,630
Mais si je vous dis maintenant
que la personne qui traverse la

203
00:12:51,830 --> 00:12:55,980
route n’est pas un piéton ordinaire,
mais qu’il s’agit d’une femme enceinte

204
00:12:56,790 --> 00:13:00,300
et que le passager, à l’inverse,
est un homme de 90 ans,

205
00:13:00,500 --> 00:13:04,590
est-ce que cela changerait votre
avis sur la bonne décision à prendre ?

206
00:13:05,490 --> 00:13:08,190
Ou alors si je vous dis qu’il ne
s’agit pas d’un piéton mais d’une

207
00:13:08,390 --> 00:13:10,470
classe d’enfants, de primaire par
exemple.

208
00:13:11,160 --> 00:13:15,270
Ou si je vous dis que la voiture
transporte des enfants.

209
00:13:16,170 --> 00:13:18,270
Ou si je vous dis que le passager
est un criminel.

210
00:13:21,600 --> 00:13:26,010
Tous ces paramètres changent la
donne et on ne peut pas décider

211
00:13:27,700 --> 00:13:33,570
de règles trop strictes,
de règles trop formelles dans ce

212
00:13:33,770 --> 00:13:38,760
domaine puisque notre point de
vue va évoluer en fonction du contexte.

213
00:13:39,570 --> 00:13:43,200
Pour comprendre justement quels
choix nous ferions collectivement

214
00:13:43,400 --> 00:13:47,040
dans ce genre de situation,
le MIT, le Massachusetts Institute

215
00:13:47,240 --> 00:13:51,960
of Technology aux États-Unis,
une des grandes universités de

216
00:13:52,160 --> 00:13:54,810
technologie au monde,
peut-être une des technologies

217
00:13:55,010 --> 00:13:59,070
pionnières qui a contribué au
développement d’Internet et d’un

218
00:13:59,270 --> 00:14:01,200
grand nombre de technologies que
nous utilisons aujourd’hui,

219
00:14:01,800 --> 00:14:04,440
le MIT a créé une plateforme qui
s’appelle Moral Machine,

220
00:14:04,680 --> 00:14:11,040
machine morale, qui proposait des
tests grandeur nature reposant

221
00:14:11,240 --> 00:14:12,900
sur ce principe de la voiture autonome.

222
00:14:13,860 --> 00:14:18,030
Grâce à ce petit jeu,
ils ont récupéré des millions de

223
00:14:18,230 --> 00:14:22,590
participations d’internautes afin
de comprendre ce que collectivement

224
00:14:22,950 --> 00:14:23,880
on pourrait décider.

225
00:14:24,080 --> 00:14:27,810
À l’échelle du globe,
quels sont les grands résultats

226
00:14:28,010 --> 00:14:28,770
de ce test ?

227
00:14:30,330 --> 00:14:33,810
Nous avons tendance à sauver les
humains plutôt que les animaux.

228
00:14:34,010 --> 00:14:39,120
Ensuite, nous avons tendance à
faire le choix de sauver le plus

229
00:14:39,320 --> 00:14:40,830
grand nombre de vies possibles.

230
00:14:41,070 --> 00:14:43,950
Donc s’il y a une classe ou un
groupe de personnes, on les sauvera

231
00:14:44,150 --> 00:14:45,840
par rapport à un individu.

232
00:14:46,040 --> 00:14:50,010
Ensuite, nous avons tendance à
privilégier les jeunes par rapport

233
00:14:50,210 --> 00:14:50,970
aux plus âgés.

234
00:14:54,120 --> 00:15:02,130
Ces jugements vont évoluer en fonction
des responsabilités des acteurs.

235
00:15:02,330 --> 00:15:05,970
Est-ce qu’un acteur en face de
nous a enfreint le Code de la route

236
00:15:06,170 --> 00:15:08,550
et a traversé sans regarder,
auquel cas peut-être que c’est

237
00:15:08,750 --> 00:15:10,050
à lui d’en payer les conséquences.

238
00:15:11,400 --> 00:15:14,040
Ces paramètres entrent aussi en jeu.

239
00:15:15,060 --> 00:15:18,330
Ce qu’a montré le MIT,
c’est que ces codes éthiques de

240
00:15:18,530 --> 00:15:22,770
la voiture autonome changent suivant
les régions du monde.

241
00:15:23,160 --> 00:15:26,370
Par exemple, en Asie,
on a davantage tendance à sauver

242
00:15:26,570 --> 00:15:28,200
les personnes âgées par rapport
à l’Europe.

243
00:15:29,060 --> 00:15:32,640
On a tendance, dans les pays du Sud,
à accorder plus d’importance aux

244
00:15:32,840 --> 00:15:33,600
animaux, etc.

245
00:15:35,760 --> 00:15:40,140
Il est important de comprendre
que l’éthique est toujours située,

246
00:15:40,340 --> 00:15:45,780
c’est-à-dire que le code éthique
est toujours marqué par une culture,

247
00:15:45,980 --> 00:15:49,620
un contexte, même si à l’échelle
du globe et des êtres humains,

248
00:15:49,890 --> 00:15:54,480
on peut considérer qu’il existe
un socle fondamental, qu’il existe

249
00:15:54,680 --> 00:16:01,290
une forme d’éthique universelle de base,
notamment liée au respect de la vie.

250
00:16:02,820 --> 00:16:06,120
Avant de passer à la troisième
partie du cours, je vais vous inviter

251
00:16:06,510 --> 00:16:11,220
à faire ce test de la voiture autonome
et à vous comparer avec les autres

252
00:16:11,420 --> 00:16:12,690
personnes qui ont rempli ce test.

253
00:16:12,890 --> 00:16:17,010
Malheureusement, le test Moral
machine du MIT, vous pouvez aller

254
00:16:17,210 --> 00:16:18,600
voir en ligne, vous ne pouvez plus
faire le test.

255
00:16:18,870 --> 00:16:22,170
Par contre, un test similaire est
proposé par Radio Canada.

256
00:16:22,770 --> 00:16:27,240
Je vais vous en proposer le lien
en complément de ce cours vidéo.

257
00:16:27,690 --> 00:16:30,620
Je vous invite par vous-même à
faire le test.

258
00:16:30,820 --> 00:16:33,510
Vous verrez que les choix ne sont
pas toujours aussi simples que

259
00:16:33,710 --> 00:16:35,130
ce que l’on pourrait imaginer.

260
00:16:36,390 --> 00:16:39,930
On se retrouve dans la troisième
partie pour aborder les enjeux

261
00:16:40,130 --> 00:16:42,510
liés à la régulation de l’intelligence
artificielle.