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L’équipe de recherche en IA de Google vient de perdre son chef-d'orchestre Geoffrey Hinton. Cet ingénieur est considéré comme l’un des pionniers les plus influents de l’apprentissage profond, une technique clé de l’intelligence artificielle (IA) qui a transformé de nombreux domaines, notamment la reconnaissance vocale, la reconnaissance d’images, la traduction automatique et les véhicules autonomes.
Ce départ intervient après les démissions forcées de Margaret Mitchell et Timnit Gebru, deux prestigieuses chercheuses en IA qui avaient également soulevé des préoccupations quant à l’éthique dans l’industrie de la Tech. Alors que les doutes concernant l’utilisation de l’IA et la protection de la vie privée des utilisateurs se multiplient, les tensions entre les chercheurs en IA et les entreprises technologiques - quant à la manière de gérer les questions éthiques liées à l’IA -n'ont jamais été aussi grandes. Le départ de Geoffrey Hinton - co-récipiendaire avec Yann Lecun et Yoshua Bengio du prix Turing 2018 - est un signal fort qui pourrait avoir des répercussions importantes sur le futur de la recherche en IA chez Google et dans l’ensemble de l’industrie.
Si il n’était pas signataire de la lettre ouverte - et pour le moins hypocrite - diffusée par l’Institut Future of Life et cosignée par des personnalités de la tech appelant les laboratoires d'IA à faire une pause dans le développement de leur technologie, Geoffrey Hinton n'a jamais caché ses craintes quant à la façon dont l’IA peut être utilisée pour manipuler les comportements humains mais aussi ses inquiétudes quant aux biais dans les données d’apprentissage, qui peuvent affecter les performances de l’IA et conduire à des résultats injustes ou discriminatoires. Une vision partagée par Timnit Gebru et qui lui aura coûté sa place chez Google. Récemment, celui qui a mis point le concept technologique de réseau neuronal, désormais à la base de l’IA, regrette qu’il ait donné lieu à de telles dérives et met en garde contre le danger à venir... Cela faisait bien longtemps que je n’avais pas lu un bon papier dans le NYT, en voici un très bon 👇🏾
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