Les animaux, matière première de l’entraînement des IA

Google Lens

Les rats de laboratoire en témoignent, la science s’est longtemps servie des animaux pour mener à bien ses expérimentations. Si aujourd’hui les considérations éthiques ont régulé ces pratiques, il est un domaine qui continue à instrumentaliser les animaux pour faire avancer la science en toute impunité : l’informatique et ses intelligences artificielles.

« Confirmez que vous n’êtes pas un robot » … Souvenez-vous que pour vous identifier sur un site internet, il vous est bien souvent demandé de reconnaître les oiseaux ou les chats dans un lot d’images génériques. Un geste qui n’est pas anodin puisqu’il trahit la recette de bien des codeurs : les animaux sont la matière première dont se nourrissent nos intelligences artificielles.

« La pâte à modeler des codeurs »

Pour en parler, nous avons rencontré Alix Nicolas, doctorante en intelligence artificielle et ancienne élève de l’école 42. Selon la chercheuse, la boîte à outil d’un bon codeur se compose avant tout de banques d’images d’animaux…
Comme un scientifique élève des mouches, des grenouilles ou des rats, un codeur se doit d’avoir toujours à porté de clic des centaines d’images de nombreuses espèces animales.
Quel est le rapport avec le développement d’un algorithme ? Une question de méthode d’apprentissage : « Les intelligences artificielles qu’on conçoit, on les éduque comme on le ferait avec des enfants : pour leur expliquer la complexité du monde, on commence par les aider à identifier la différence entre une girafe et un lion. »

La chercheuse et développeuse nous explique que l’une des qualités premières d’une intelligence artificielle est qu’elle soit capable de trier des informations. Pour ce faire, il faut entraîner l’algorithme ainsi conçu en lui soumettant une quantité de données déjà qualifiées, qu’il va devoir trier. Il sera alors testé sur les banques d’images à sa disposition — or, ce qu’on trouve le plus facilement sur la toile, ce sont des images de chat. « Les images d’animaux c’est ce qu’il y a de plus simple pour un codeur, parce que c’est trivial : on peut différencier les races de chats, mais un chat reste un chat. Avec d’autres objets, comme des meubles, ça serait beaucoup plus compliqué. »

L’accessibilité de ces images et le bon niveau de complexité qu’elle contiennent en font l’outil parfait du geek : « C’est la matière première, la pâte à modeler des codeurs, comme commencent à l’être aussi les images de voirie. »

Entourés d’images et de dessins de girafes et de papillons, les codeurs au coeur d’un paradoxe. On sait effectivement aujourd’hui que le socle matériel qui permet à ces intelligences artificielles d’exister, c’est à dire les serveurs, épuisent nos ressources naturelles et réchauffent la planète. Un dispositif qui se soucie finalement très peu du bien-être de nos amis les animaux… Dans 20 ans, coderons-nous encore nos intelligences artificielles à partir d’images d’ours blancs quand ces derniers auront définitivement disparus de la surface de la Terre ?

Les animaux, chevaux de Troie du développement de l’IA ?

Il y a quelques années, sur le stand de Facebook du salon parisien VivaTech, l’expertise du géant en terme d’IA était dévoilée au grand public grâce à la démonstration de leur système de reconnaissance de photos d’animaux. Papillons, chiens, chats, oiseaux… Etant donnés les peurs et les fantasmes qu’évoque le sujet de l’intelligence artificielle, on comprend ce choix : le stand aurait sûrement fait débat si il avait appliqué la reconnaissance faciale à des photos d’humains, en les triant selon des critères comme la couleur de peau. De la même façon, le géant Google a lancé la fonctionnalité « reconnaissance d’animaux dans la rue » sur Google Lens. Nouveau « shazam du chien », l’application mobile de reconnaissance visuelle faisait sa publicité en montrant un utilisateur pointant un chien dans la rue pour connaître sa race. Présentée sous ce jour, une telle fonctionnalité ne fait pas débat. Et pourtant…

Après l’identification des races de chien, vient l’analyse du comportement canin. Les équipes de recherche de Kiana Ehsani de l’Université de Washington ont équipé un chien de capteurs et d’une caméra, afin de répertorier l’ensemble de ces mouvements, et d’apprendre ainsi à une intelligence artificielle à se comporter de la même façon.

Effectivement, filmer le quotidien d’un chien ne semble pas poser de problème éthique aujourd’hui. Pourtant, on peut aisément imaginer que dans quelques années on filmera le quotidien d’un ouvrier pour apprendre à une intelligence artificielle à reproduire ses mouvements au travail. Dans ce cas, on assisterait probablement à une levée de boucliers… Finalement, les animaux ne sont-ils pas un prétexte qui nous font accepter la progression rapide de l’intelligence artificielle sur tous les terrains ?

Comme les rats de laboratoire pour la biologie, il semblerait que les animaux soient un terrain de jeu accessible, peu contraignant, au niveau de complexité suffisant pour un entraînement algorithmique avant le test ultime : l’application à l’humain. Pourtant, l’innocence du procédé ne doit pas nous aveugler sur le développement des nouvelles applications de l’intelligence artificielle, car ce sont effectivement des enjeux éthiques majeurs qui se jouent.