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

Vancouver

En janvier 2018, le CIFAR et l’Institut Brookfield pour l’innovation et 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 futurs 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. De juin à septembre 2018, le CIFAR et l’IBI+E ont organisé deux laboratoires, l’un à Toronto (Ontario) et l’autre à Edmonton (Alberta), qui ont accueilli 41 futurs leaders en politiques des secteurs public, privé, universitaire et sans but lucratif. Le 18 octobre 2018, l’IBI+E et le CIFAR ont tenu un troisième Laboratoire de politiques sur l’avenir de l’IA à Vancouver (Colombie-Britannique).

Cet événement, qui a réuni 22 futurs leaders en politiques de Vancouver et de Victoria, visait à:

  • renforcer la capacité des futurs responsables de la fonction publique à comprendre les implications politiques de l’IA;
  • faire la lumière sur les mythes et le battage médiatique entourant l’IA afin de fournir aux responsables des politiques une vue d’ensemble du secteur de l’IA, des possibilités actuelles et des applications potentielles;
  • favoriser une réflexion précoce quant aux réponses appropriées du gouvernement sur les technologies émergentes de l’IA.

Les commentaires des participants au laboratoire d’Edmonton en septembre 2018 ont été utilisés pour établir le contenu de ce laboratoire. En plus de l’atelier IA 101 donné par un conférencier invité, un atelier sur les politiques relatives à l’IA a été ajouté au programme de la matinée et a permis aux participants de mieux comprendre les politiques actuelles et les initiatives mises en place pour tenir compte des implications sociétales de l’IA au Canada et à l’étranger.

Dans l’après-midi, les participants, divisés en groupes, se sont penchés sur un exemple d’application réelle de l’IA qui a servi de base à leur analyse et à leurs discussions. Les scénarios prospectifs utilisés dans les laboratoires précédents ont été éliminés suivant les recommandations des anciens participants, qui trouvaient que les discussions sur l’avenir étaient trop encadrées.

Ce changement a été fait pour permettre aux participants d’imaginer leur propre scénario prospectif et d’en discuter avec plus de liberté. Au cours de la dernière séance de la journée, les participants ont reçu un gabarit leur permettant d’élaborer collectivement des recommandations de politiques relatives au cas qu’ils avaient étudié durant la journée. 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, dirigés par un animateur, et chaque domaine a été attribué à un groupe à des fins de discussion pendant les séances de l’après-midi.

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.

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 C), 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.

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 D), 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.

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 E), 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.

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