Synergies et tensions entre la protection de la vie privée et autres enjeux éthiques dans l’apprentissage machine responsable

Le succès des modèles d’apprentissage automatique est tel qu’ils sont désormais omniprésents dans notre société. Leur utilisation généralisée soulève cependant de sérieuses questions de confidentialité et d’éthique, notamment lorsque leurs prédictions sont mises en œuvre dans des domaines où elles peuvent avoir un impact significatif sur les individus. C’est pourquoi, ces dernières années, plusieurs initiatives ont vu le jour, proposant des principes et des lignes directrices pour un développement responsable de l’intelligence artificielle. Afin de comprendre comment concilier au mieux confidentialité et éthique lors du développement de modèles d’apprentissage automatique, il est donc essentiel d’appréhender clairement les interactions, tant positives que négatives, de ces concepts. Dans cette présentation, j’examinerai les principales tensions, mais aussi les convergences, qui peuvent émerger lorsqu’on aborde conjointement les enjeux de confidentialité et d’éthique liés à la conception et au déploiement de ces modèles.