BOSTON – L’intelligence artificielle (IA) intervient de plus en plus souvent dans les processus décisionnaires des entreprises et des gouvernements. Et bien que les outils d’IA soient encore largement aux mains d’entreprises qui privilégient les bénéfices sur les objectifs sociétaux, ces nouvelles technologies ont un fort potentiel d’amélioration du bien commun.
À cette fin, une initiative lancée conjointement par MIT Solve et la Patrick J. McGovern Foundation entend démontrer comment les application de l’IA peuvent être utilisées pour étendre la prospérité aux groupes économiquement marginalisés. De nombreux entrepreneurs explorent déjà comment l’IA peut contribuer à résoudre, de manière raisonnée, créative et jusqu’alors impossible, les problèmes les plus pressants de notre temps.
L’IA présente un potentiel particulièrement intéressant lorsqu’elle a recours à de très grandes quantités d’informations et abouti à des corrélations (ou diagnostics) plus précises que ne le feraient des êtres humains, tout en laissant à ces derniers le soin de déterminer les liens de causalité et de prendre les décisions finales. Cette interaction entre les êtres humains et les machines revêt une importance particulière dans le cas de projets ayant une dimension sociale, avec des enjeux éthiques élevés et où la mesure du succès est l’amélioration de la vie des personnes marginalisées.
Il faut qui plus est tenir compte du fait que la qualité des algorithmes dépend des données qui les entraînent et que le choix des données à la base des modèles d’IA est intrinsèquement biaisé. Ou en d’autres termes, « données biaisées, résultats biaisés ».
Un premier exemple de l’utilité de l’IA est la question de l’inclusion financière et de la solvabilité. Il est pratiquement impossible pour les personnes sans compte bancaire d’obtenir un prêt ou une carte de crédit. Il leur est toutefois possible de prouver leur solvabilité par d’autres moyens, par exemple en payant leurs factures télécoms et d’électricité en temps voulu.
Destácame, une plateforme basée sur l’IA qui compte 1,3 million d’utilisateurs au Chili et au Mexique, utilise un algorithme pour créer une évaluation différente des possibilités de prêt personnel, basée sur des données qui ne sont pas traditionnellement transmises aux établissements de prêt. En prouvant la capacité de remboursement de ses clients, la plateforme contribue à réduire les obstacles qui empêchent souvent les institutions financières de leur octroyer des prêts.
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Aux plans de l’éducation et de la santé, l’IA peut considérablement abaisser le coût de l’accès à des services de qualité et améliorer les résultats. La plateforme pédagogique Century Tech, par exemple, rend les enseignants plus productifs en automatisant les tâches administratives et de routine. Et en identifiant la manière dont les élèves apprennent, elle leur fournit des programmes d’études sur mesure dans l’objectif d’améliorer leurs résultats scolaires.
Dans le même ordre d’idées, Ada Health s’adresse à la fois aux patients et au personnel de santé. L’interface conversationnelle de la plateforme, s’appuyant sur le traitement automatique du langage naturel, donne aux patients des informations médicales personnalisées qui leur permettent de mieux discerner les mesures appropriées ultérieures. Son moteur d’IA et sa base de connaissances médicales sélectionnées fournissent par ailleurs des outils d’aide à la décision clinique aux professionnels de la santé semi-qualifiés, tels que les agents de santé communautaires, les infirmiers, les pharmaciens et les sages-femmes. Sur la ligne de front de la prestation des services de santé, là où les pénuries de personnel sont aiguës, une telle aide peut faire toute la différence entre des patients malades ou en bonne santé.
Il y a toutefois une limite aux champs d’action des bots. Si les outils d’IA peuvent améliorer la gestion d’un service client, et même proposer un soutien psychologique à un large éventail de personnes, il faut un être humain pour établir un lien réellement profond.
La plateforme ISeeChange, par exemple, en associant le traitement automatique du langage naturel aux données générées par les utilisateurs et des réseaux de capteurs, permet aux villes de disposer d’informations cruciales pour améliorer leur résilience face aux effets des changements climatiques, la conception des infrastructures et pour assurer la sécurité du public. Les habitants soumettent des données climatiques et des histoires détaillées sur leur voisinage à la plateforme qui agrège ensuite ces expériences individuelles en des modèles climatiques.
Crisis Text Line, utilise de son côté l’apprentissage automatique, ou « machine learning », pour analyser les mots et les phrases employés par les jeunes en crise dans leurs messages texte. En relevant certains mots clés, l’algorithme détermine ceux qui courent un risque immédiat et s’assure qu’ils obtiennent rapidement de l’aide. En analysant de vastes quantités de données, la plateforme identifie les termes qui indiquent le plus probablement la nécessité d’une intervention urgente. Elle a par exemple trouvé une forte corrélation entre le mot « ibuprofène » et les actes autodestructeurs et les tentatives de suicide. Grâce à l’IA, tous les messages contenant ce mot se placent en tête de la file d’attente. Ce sont toutefois des conseillers bénévoles humains qui prennent contact avec la personne en détresse.
Ces exemples montrent comment de nouveaux modèles commerciaux peuvent contribuer à créer de la valeur à partir des mégadonnées et des technologies d’IA pour en faire profiter ceux qui étaient auparavant exclus de l’économie des données. C’est la raison pour laquelle MIT Solve et la Patrick J. McGovern Foundation collaborent pour soutenir des start-ups cherchant à donner une réponse aux problèmes mondiaux. Nous continuerons à discerner les projets prometteurs dès leur conception, en les aidant à croître, à devenir rentables et à se diversifier ; et à les faire connaître pour encourager l’utilisation de l’IA au service du bien commun. Des jurés experts de MIT Solve doivent très prochainement sélectionner une nouvelle cohorte d’entrepreneurs novateurs lors du Solve Challenge Finals.
L’intelligence artificielle peut potentiellement améliorer la vie de milliards de personnes – mais seulement si elle crée et offre directement de la valeur à ceux qui en ont le plus besoin au lieu de gonfler les résultats d’entreprises qui sont déjà au service des plus privilégiés. En mettant ces technologies au service du bien commun, la nouvelle génération d’entrepreneurs peut créer un changement transformationnel durable.
Crisis Text Line est une entreprise finaliste du Solver Challenge et bénéficiaire d’une bourse de la Patrick J. McGovern Foundation. Que Crisis Text Line soit mentionné dans ce commentaire ne présuppose pas sa sélection au programme de MIT Solve.
Les liens renvoient à des sites en anglais pour plus d'informations.
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The COVID-19 pandemic poses an unprecedented threat to both public health and the global economy. Only by ditching nationalist rhetoric and policies, and embracing stronger international cooperation, can governments protect the people they claim to represent.
BOSTON – L’intelligence artificielle (IA) intervient de plus en plus souvent dans les processus décisionnaires des entreprises et des gouvernements. Et bien que les outils d’IA soient encore largement aux mains d’entreprises qui privilégient les bénéfices sur les objectifs sociétaux, ces nouvelles technologies ont un fort potentiel d’amélioration du bien commun.
À cette fin, une initiative lancée conjointement par MIT Solve et la Patrick J. McGovern Foundation entend démontrer comment les application de l’IA peuvent être utilisées pour étendre la prospérité aux groupes économiquement marginalisés. De nombreux entrepreneurs explorent déjà comment l’IA peut contribuer à résoudre, de manière raisonnée, créative et jusqu’alors impossible, les problèmes les plus pressants de notre temps.
L’IA présente un potentiel particulièrement intéressant lorsqu’elle a recours à de très grandes quantités d’informations et abouti à des corrélations (ou diagnostics) plus précises que ne le feraient des êtres humains, tout en laissant à ces derniers le soin de déterminer les liens de causalité et de prendre les décisions finales. Cette interaction entre les êtres humains et les machines revêt une importance particulière dans le cas de projets ayant une dimension sociale, avec des enjeux éthiques élevés et où la mesure du succès est l’amélioration de la vie des personnes marginalisées.
Il faut qui plus est tenir compte du fait que la qualité des algorithmes dépend des données qui les entraînent et que le choix des données à la base des modèles d’IA est intrinsèquement biaisé. Ou en d’autres termes, « données biaisées, résultats biaisés ».
Un premier exemple de l’utilité de l’IA est la question de l’inclusion financière et de la solvabilité. Il est pratiquement impossible pour les personnes sans compte bancaire d’obtenir un prêt ou une carte de crédit. Il leur est toutefois possible de prouver leur solvabilité par d’autres moyens, par exemple en payant leurs factures télécoms et d’électricité en temps voulu.
Destácame, une plateforme basée sur l’IA qui compte 1,3 million d’utilisateurs au Chili et au Mexique, utilise un algorithme pour créer une évaluation différente des possibilités de prêt personnel, basée sur des données qui ne sont pas traditionnellement transmises aux établissements de prêt. En prouvant la capacité de remboursement de ses clients, la plateforme contribue à réduire les obstacles qui empêchent souvent les institutions financières de leur octroyer des prêts.
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Aux plans de l’éducation et de la santé, l’IA peut considérablement abaisser le coût de l’accès à des services de qualité et améliorer les résultats. La plateforme pédagogique Century Tech, par exemple, rend les enseignants plus productifs en automatisant les tâches administratives et de routine. Et en identifiant la manière dont les élèves apprennent, elle leur fournit des programmes d’études sur mesure dans l’objectif d’améliorer leurs résultats scolaires.
Dans le même ordre d’idées, Ada Health s’adresse à la fois aux patients et au personnel de santé. L’interface conversationnelle de la plateforme, s’appuyant sur le traitement automatique du langage naturel, donne aux patients des informations médicales personnalisées qui leur permettent de mieux discerner les mesures appropriées ultérieures. Son moteur d’IA et sa base de connaissances médicales sélectionnées fournissent par ailleurs des outils d’aide à la décision clinique aux professionnels de la santé semi-qualifiés, tels que les agents de santé communautaires, les infirmiers, les pharmaciens et les sages-femmes. Sur la ligne de front de la prestation des services de santé, là où les pénuries de personnel sont aiguës, une telle aide peut faire toute la différence entre des patients malades ou en bonne santé.
Il y a toutefois une limite aux champs d’action des bots. Si les outils d’IA peuvent améliorer la gestion d’un service client, et même proposer un soutien psychologique à un large éventail de personnes, il faut un être humain pour établir un lien réellement profond.
La plateforme ISeeChange, par exemple, en associant le traitement automatique du langage naturel aux données générées par les utilisateurs et des réseaux de capteurs, permet aux villes de disposer d’informations cruciales pour améliorer leur résilience face aux effets des changements climatiques, la conception des infrastructures et pour assurer la sécurité du public. Les habitants soumettent des données climatiques et des histoires détaillées sur leur voisinage à la plateforme qui agrège ensuite ces expériences individuelles en des modèles climatiques.
Crisis Text Line, utilise de son côté l’apprentissage automatique, ou « machine learning », pour analyser les mots et les phrases employés par les jeunes en crise dans leurs messages texte. En relevant certains mots clés, l’algorithme détermine ceux qui courent un risque immédiat et s’assure qu’ils obtiennent rapidement de l’aide. En analysant de vastes quantités de données, la plateforme identifie les termes qui indiquent le plus probablement la nécessité d’une intervention urgente. Elle a par exemple trouvé une forte corrélation entre le mot « ibuprofène » et les actes autodestructeurs et les tentatives de suicide. Grâce à l’IA, tous les messages contenant ce mot se placent en tête de la file d’attente. Ce sont toutefois des conseillers bénévoles humains qui prennent contact avec la personne en détresse.
Ces exemples montrent comment de nouveaux modèles commerciaux peuvent contribuer à créer de la valeur à partir des mégadonnées et des technologies d’IA pour en faire profiter ceux qui étaient auparavant exclus de l’économie des données. C’est la raison pour laquelle MIT Solve et la Patrick J. McGovern Foundation collaborent pour soutenir des start-ups cherchant à donner une réponse aux problèmes mondiaux. Nous continuerons à discerner les projets prometteurs dès leur conception, en les aidant à croître, à devenir rentables et à se diversifier ; et à les faire connaître pour encourager l’utilisation de l’IA au service du bien commun. Des jurés experts de MIT Solve doivent très prochainement sélectionner une nouvelle cohorte d’entrepreneurs novateurs lors du Solve Challenge Finals.
L’intelligence artificielle peut potentiellement améliorer la vie de milliards de personnes – mais seulement si elle crée et offre directement de la valeur à ceux qui en ont le plus besoin au lieu de gonfler les résultats d’entreprises qui sont déjà au service des plus privilégiés. En mettant ces technologies au service du bien commun, la nouvelle génération d’entrepreneurs peut créer un changement transformationnel durable.
Crisis Text Line est une entreprise finaliste du Solver Challenge et bénéficiaire d’une bourse de la Patrick J. McGovern Foundation. Que Crisis Text Line soit mentionné dans ce commentaire ne présuppose pas sa sélection au programme de MIT Solve.
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