coyle18_M.R. Cole Photographer_Getty Images_AI data M.R. Cole Photographer/Getty Images

Les dangers d’une certitude construite sur les données

CAMBRIDGE – Certains de mes amis, qui travaillent dans le domaine des arts ou dans celui des humanités, ont commencé à s’adonner à une activité étrange, du moins pour eux : scruter les données. Cela est dû à la pandémie, évidemment. Chaque jour, ils regardent le nombre de cas de Covid-19, la vitesse plus ou moins rapide à laquelle diminue le facteur R, et beaucoup de gens dans notre quartier sont vaccinés de la veille.

Pendant ce temps, les réseaux sociaux s’emplissent de déclarations et de réfutations de toutes sortes concernant les données. La pauvreté mondiale décroît-elle ? augmente-t-elle ? Quel est le véritable niveau du chômage aux États-Unis ? Cette insistance, qui conduit parfois à des débats tendus, provient du désir qu’ont les gens de s’appuyer sur l’autorité des données – ou de les contredire – pour corroborer leur point de vue ou leur vision du monde.

Mais dans d’autres domaines, où les données sont couramment utilisées, on ne s’intéresse que très peu, curieusement, à leur fiabilité ou à leur interprétation. J’en ai récemment fait l’expérience lors d’un de ces tests dits « CAPTCHA », conçus pour protéger les sites Web contre les robots, qui demande à l’internaute de prouver qu’il ou elle est un être humain en lui proposant d’identifier des images contenant des éléments aussi communs que des bateaux, des vélos ou des feux de signalisation. Si votre sélection, même correcte, diffère de celle de la machine qui utilise les cases que vous avez cochées pour alimenter un algorithme de reconnaissance d’images, vous serez classée dans la catégorie des non-humains.   

We hope you're enjoying Project Syndicate.

To continue reading, subscribe now.

Subscribe

or

Register for FREE to access two premium articles per month.

Register

https://prosyn.org/4hu06nSfr