Equité

Thierry Ménissier, professeur de philosophie, IPhiG & chaire éthique&IA

La notion d’équité (Fairness) occupe une place singulière dans le catalogue des concepts de l’éthique algorithmique. Elle peut en effet être définie de manière minimale à partir de son « sens faible » qui renvoie au fait de traquer, de juguler et d’éradiquer les divers biais possibles dans la conception, le fonctionnement et l’utilisation des algorithmes. Ce sens n’est « faible » qu’à proportion de l’exigence intrinsèque du concept d’équité, qui, entendu à partir de son « sens fort », exprime une des plus hautes ambitions de l’éthique et de la philosophie politique : construire le cadre théorique d’un monde juste, où chacune et chacun se voit attribuer ce qui lui est dû (les humains mais également les vivants et l’environnement).
L’importance de la tâche désignée par le « sens faible » ne saurait être sous-estimée. Il importe même de souligner le caractère indispensable au niveau de la conception des algorithmes d’une démarche que l’on pourrait qualifier de « Fairness by design », destinée à éduquer les algorithmes et à éclairer-guider leurs concepteurs. Toutefois, considérer l’équité en regard de son sens fort ouvre un angle de vue sur l’ambition de ce que devrait être une éthique de l’IA plus complète : comment, sur un continuum qui va de la conception à l’usage, promouvoir pour le système technique de l’IA (à la fois particulier et exceptionnel parmi les systèmes techniques conçus jusqu’ici), une véritable équité, garante de justice à l’aide de ce système technique valable pour une société démocratique ? Cette question servira de fil directeur à notre présentation.

Chaque séance du séminaire dure 2 h. Exposé liminaire de 30 à 45 m, suivi d’une discussion avec les participant.es. Le séminaire constitue un espace de travail, l’objectif est de mettre collectivement en travail des hypothèses, plutôt que d’exposer des résultats.