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Laboratoire de politiques sur l’avenir de l’IA :

Edmonton

En janvier 2018, le CIFAR et l’Institut Brookfield pour l’innovation + l’entrepreneuriat (IBI+E) se sont associés pour mettre sur pied et animer cinq Laboratoires de politiques sur l’avenir de l’IA. Ces laboratoires visaient à sensibiliser les future leaders en politiques sur les répercussions à long terme de l’IA et à développer leur capacité à élaborer de façon agile des politiques relatives à l’IA au Canada. Le premier laboratoire s’est tenu à Toronto le 25 juin 2018 et a accueilli 18 participants.

Le 20 septembre 2018, le CIFAR et l’IBI+E ont tenu un deuxième Laboratoire de politiques sur l’avenir de l’IA à Edmonton, en Alberta. Cet événement, qui a réuni 23 futurs leaders en politiques, visait à:

  • renforcer la capacité des futurs responsables de la fonction publique à comprendre les implications politiques de l’IA et à réagir adéquatement;
  • fournir aux responsables des politiques une vue d’ensemble du secteur de l’IA: les mythes et le battage médiatique, l’évolution des progrès technologiques et les applications potentielles;
  • contribuer aux premières réponses du gouvernement sur les technologies émergentes de l’IA.

Pour atteindre ces objectifs, ce laboratoire visait à mieux faire connaître les possibilités et les défis associés aux capacités et aux applications actuelles de l’IA, à encourager la réflexion critique sur des scénarios prospectifs et à favoriser l’élaboration de recommandations de politiques.

Les commentaires sur le laboratoire précédent, qui a eu lieu à Toronto, ont été utilisés pour remanier certains aspects du programme et du contenu du laboratoire d’Edmonton. Au lieu de se pencher sur un seul scénario prospectif pendant la journée, les participants ont analysé deux études de cas relatives à un domaine de politiques (logement, justice, éducation et santé), l’une portant sur un cas réel et l’autre, sur un scénario prospectif. À la fin de la journée, les groupes ont élaboré et présenté des recommandations de politiques pour les deux études de cas qu’ils avaient étudiées. Le programme de la journée figure à l’annexe A.

Domaines des études de cas

Avant le laboratoire, quatre séries d’études de cas ont été élaborées. Chaque série était associée à un domaine précis: logement, justice, éducation et santé. Les participants ont été divisés en groupes de quatre à cinq personnes, et chaque domaine a été attribué à un groupe à des fins de discussion.

Logement

L’IA a de nombreuses répercussions dans le domaine du logement, qu’il s’agisse d’appareils pour la maison intelligente comme Nest, d’outils intelligents qui aident à réduire la consommation d’énergie ou de services qui agissent comme intermédiaires entre les propriétaires et les locataires. Les progrès réalisés dans ce domaine offrent aux résidents de réels avantages, mais posent également des défis en matière de protection de la vie privée et de sécurité dans un environnement domestique.

Dans ce domaine, les participants ont examiné Naborly (annexe B), une application de sélection des locataires qui génère des scores de risque afin d’aider les propriétaires à prendre des décisions plus judicieuses. Ils ont également discuté d’un scénario prospectif dans lequel un constructeur de maisons intelligentes offrait à une municipalité de construire des logements abordables en échange de la collecte de données sur les résidents (annexe C).

Justice

Le secteur juridique est touché par l’évolution récente de l’IA et des capacités en apprentissage automatique. Ces développements ont permis aux applications d’automatiser la recherche juridique, la vérification diligente, l’examen des contrats et les pratiques de gestion, et de prévoir l’issue des procédures judiciaires. Dans ce domaine, les participants ont eu l’occasion d’étudier les répercussions de la plateforme ROSS Intelligence (annexe D), un outil de recherche juridique fondé sur l’intelligence artificielle qui utilise le traitement du langage naturel pour accroître la capacité d’un avocat à accéder à l’information pertinente. Ils ont également discuté d’un scénario prospectif dans lequel les décisions judiciaires concernant des infractions mineures étaient prises par un agent intelligent (annexe E).

Éducation

L’intelligence artificielle offre de nombreuses possibilités de transformer l’éducation en facilitant l’apprentissage, en fournissant un curriculum personnalisé et en aidant les enseignants à élaborer du contenu. Les participants de ce groupe ont analysé Nestor (annexe F), un assistant de classe qui utilise des algorithmes d’apprentissage automatique et la reconnaissance faciale avancée pour évaluer le niveau d’attention des élèves qui écoutent des cours en ligne. Ils ont également discuté d’un scénario prospectif dans lequel des appareils et jouets intelligents étaient intégrés à la classe pour évaluer les aptitudes des élèves à apprendre, suivre leurs progrès et optimiser leur expérience (annexe G).

Santé

Les progrès réalisés dans le domaine de l’IA offrent un potentiel énorme pour la prestation de services de santé plus efficaces dans des domaines tels que le diagnostic, la surveillance médicale et les traitements. Toutefois, cela pose également des défis en matière de protection de la vie privée et de discrimination des patients. Les participants de ce groupe se sont penchés sur InnerEye (annexe H), un projet de recherche dirigé par Microsoft qui fait appel à la vision par ordinateur et aux algorithmes d’apprentissage automatique pour analyser automatiquement des images 3D de tomodensitométrie (TD) et des images par résonance magnétique (IRM) afin d’identifier des tumeurs. Ils ont également discuté d’un scénario prospectif dans lequel la santé d’un individu était constamment surveillée par des appareils et des applications qui mesuraient des variables telles que l’activité physique, le sommeil, les habitudes vocales, les expressions, les mouvements et le pouls (annexe I) afin de diagnostiquer de façon proactive l’état de santé et de recommander un traitement au besoin.

 

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