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AccueilNumérosvol. 23, n° 2Présentation

Texte intégral

1Les innovations technologiques de grande ampleur sont rendues possibles par des structures sociales de recherche, de production et de répartition, lesquelles se trouvent alors profondément affectées à leur tour par leur déploiement. Aujourd’hui, toutes les sphères de l’activité humaine subissent des perturbations et des reconfigurations liées à la mise en application d’« algorithmes » ou de décisions automatisées : l’emploi et le travail, la justice, les rapports familiaux, les modes de participation politique, l’accomplissement intellectuel, la vie intime, etc.

2Au cœur de la quatrième révolution industrielle induite par l’avènement de l’intelligence artificielle (IA) de masse se trouvent des formes inédites de médiatisation des rapports sociaux et de mécanisation, d’automatisation algorithmique des tâches intellectuelles, de procédures administratives, de prises de décision médicale et judiciaire, etc. Les effets de cette automatisation sont très profonds sur l’ensemble de l’existence humaine, sur l’organisation de la vie sociale et politique, sur le rapport des individus à leur identité, sur le sens même de l’intimité et de l’intériorité. Les dialogues entre machines, ainsi que l’interaction humain-machine s’intensifient et impliquent ainsi une nouvelle complexité.

3Si les bénéfices sociaux du déploiement des technologies du numérique et de l’IA sont considérables, tant du point de vue économique que par le potentiel d’amélioration des conditions de vie et d’émancipation, ils ne doivent pas dissimuler les risques d’un déploiement non ou mal maîtrisé. Ces risques sont nombreux et méritent une attention particulière, parmi lesquels on peut citer : les biais algorithmiques de genre, d’ethnies ou de races, l’iniquité, la discrimination et l’exclusion, le renforcement des fractures et injustices sociales, l’atteinte aux droits humains et aux garanties procédurales. Ces risques induits reposent sur de nouveaux processus au profit d’une performance qui portent atteinte aux démocraties : la collecte biaisée de données personnelles et de groupes, le manque de transparence des algorithmes et de redevabilité des procédures et décisions prises, le défaut de contrôle des résultats touchant des individus sont autant de motifs qui conduisent à remettre en cause les fondements démocratiques et les modèles sociétaux. L’automatisation des relations entre administration et administrés, la constitution de bases de mégadonnées de surveillance, la mise en œuvre de nudges et structures de choix numériques de nature à manipuler les opinions constituent des risques sociaux majeurs. Avec les algorithmes d’IA, on passe à une plus grande échelle, d’où l’importance d’une bonne prise en charge des risques afin de renforcer la confiance et la transparence de ces systèmes.

4La question qui se pose désormais et qui nous semble cruciale est la suivante : quels sont les impacts sociétaux de l’IA qui appellent une plus grande vigilance éthique, politique et juridique ? De cette question découle une série d’autres interrogations : comment développer et déployer de manière responsable les outils numériques qui utilisent des algorithmes intelligents et qui recueillent des données pour nourrir ces algorithmes ? Est-il possible d’envisager collectivement la mise en place d’un contrôle social et politique de ces outils ? Quelles sont les balises à mettre en place pour que ces technologies soient moins intrusives dans nos vies privées et dans la manipulation de nos conduites et opinions ? L’enjeu ici est de développer la capacité à bien comprendre, à détecter et à réagir adéquatement pour bien encadrer les développements technologiques.

5Pour répondre à ces questions, de nombreuses initiatives de régulation ont vu le jour ces dernières années. Ces initiatives ont été souvent associées à l’éthique et cette dernière agit comme mécanisme de régulation sociale, qu’elle soit à côté, en synergie ou en dehors du droit. Des chartes et déclarations d’éthique publique, que ce soit la Déclaration d’Asilomar (2017), la Déclaration de Montréal (2018), la Déclaration de l’OCDE (2019) et les principes éthiques du groupe d’experts de la Commission européenne (2019), les recommandations de l’UNESCO (2021) se sont imposées comme un accord axiologique au problème du déploiement de l’intelligence artificielle. Ces propositions s’inscrivent aussi dans une optique de recherche d’un consensus international en matière de principes et valeurs qui ne peuvent être séparés du corpus juridique. Parallèlement, le droit a fait aussi son apparition dans l’Union européenne avec la proposition de règlement de l’IA de la Commission européenne publiée le 21 avril 2021 (COM/2021/206 final).

6Ces textes qu’ils relèvent soit de l’éthique ou du droit peuvent-ils offrir un encadrement à une gouvernance algorithmique à l’échelle nationale, régionale et internationale ? Ce numéro est construit autour de quatre thématiques plus spécifiques et cherche à comprendre un peu plus la complexité qui s’attache à cette notion de gouvernance algorithmique porteuse d’interrogation et d’incertitude.

Quels sont les systèmes algorithmiques et d’intelligence artificielle appliqués à la société ?

7La gouvernance algorithmique fait référence à la « société du chiffre », où toute procédure, tout parcours ou prise de décision reposerait sur des systèmes statistiques qui nourrissent des algorithmes. Le recours au chiffre est censé garantir une objectivité, voire une vérité dépourvue d’erreurs, et annoncerait la fin de la subjectivité humaine. Il traduit la croyance excessive dans le pouvoir, la puissance et l’efficacité des algorithmes, ainsi que dans la transparence totale de la société.

8Julien Chandelier nous invite d’abord à penser la notion de pouvoir en revenant aux origines de la cybernétique dans sa contribution portant sur « Cybernétique et Société : information, pouvoir, agir collectif ». D’après l’auteur, les origines cybernétiques du numérique permettent d’éclairer la manière dont l’information a considérablement modifié notre réalité. La forme même du pouvoir et nos capacités d’agir ont été amplement conditionnées par l’accès à « l’information ». Deux espaces-temps étatique et numérique se trouvent confrontés aujourd’hui, ce qui entraîne une reconfiguration des luttes sociales, comme l’illustre le recours aux plateformes numériques pour porter des revendications sociales. Le mouvement des « gilets jaunes » en France est ainsi pris en exemple. Le pouvoir est ainsi lié à la collecte et au formatage de l’information, conditionnés par le numérique.

9Dans son texte intitulé « Du biopouvoir à la Gorgone : Réflexions sur le pouvoir à l’ère digitale », Caroline Lequesne Roth considère que la multiplication des systèmes algorithmiques a offert au pouvoir les moyens de renforcer une société du contrôle. Par ailleurs, si la puissance publique demeure le lieu d’exercice privilégié du biocontrôle, ce dernier s’exerce aussi désormais par les géants du numérique. Cette redistribution entraîne un renouvellement du contrat social, en faisant de ces acteurs privés des « points de contrôle », au mépris voire au péril de nos démocraties.

10Amaena Guéniot nous invite, pour sa part, à considérer « la normalisation algorithmique dans la réalisation itérative des projets ». La notion d’itération est entendue ici comme un « ajustement rapide, constant et progressif des objectifs et des moyens, des modèles et des normes, des plans et du champ d’action ». L’ajustement va s’opérer de manière réactive, en fonction d’une interprétation des données algorithmiques, portant par exemple sur les besoins, les opportunités ou les risques qui touchent au projet. Le dispositif technique s’inscrit alors dans le sillage d’une mutation organisationnelle, liée à l’usage des algorithmes, qu’il permet d’intensifier et de généraliser. Est ici décrit un système algorithmique mis en œuvre dans la réalisation de projets ayant un impact sur la société.

Quelle formalisation des chartes éthiques en IA et quelle formalisation par le droit voit-on apparaître ?

11Si l’on a vu apparaître de nombreuses chartes et autres principes éthiques, recommandations ou encore textes législatifs et règlementaires, de nombreuses questions restent en suspens s’agissant de la valeur normative à leur accorder et de l’articulation entre le droit et l’éthique. Au demeurant, si une multitude de principes éthiques sont évoqués dans différents textes, le consensus n’est pas encore acquis sur le choix des principes à retenir ni sur le sens à leur donner. On peut aussi s’interroger sur l’opportunité ou non d’adopter une démarche globale ou sectorielle pour les déterminer et surtout les mettre en œuvre.

12Dans leur contribution « Vers une régulation néodarwinienne de l’Intelligence artificielle centrée sur le concept de l’“Ethics by Evolution” », Jérôme Béranger et Gauthier Chassang mettent ainsi l’accent sur un nouveau principe « d’une éthique par l’évolution » qui n’apparaît pas à ce jour dans les chartes et principes éthiques et qu’il conviendrait de consacrer. Il s’agirait d’admettre une « régulation éthique néodarwinienne systémique qui s’appuie sur des recommandations pragmatiques, en identifiant et en faisant évoluer des critères d’évaluation éthiques au fur et à mesure de l’apprentissage et de l’évolution de la machine, de ses algorithmes ou de ses autres paramètres fonctionnels, selon son environnement et ses usages ». Les analyses éthiques ne seraient ainsi pas figées, mais tiendraient compte des conditions et contextes de mise en œuvre de l’IA et des algorithmes.

13De son côté, Stanislas Renondin de Hauteclocque explore « les différents chemins de la régulation » de l’IA, en particulier les voies de droit. Il note qu’un « nouveau chemin de la construction du droit de l’intelligence artificielle est en train d’apparaître. Un chemin à deux entrées, deux gouvernances parallèles, l’une partant de la compréhension de la technique pour nourrir le droit, l’autre puisant au droit pour mesurer l’écart existant avec la technique ». Si l’auteur relève que les premiers contours d’un encadrement juridique se dessinent, le droit doit encore parcourir un long chemin avant de qualifier l’objet technique, qu’il s’agisse de recourir au « droit dur » ou au « droit souple ». À la recherche d’une sécurité juridique, l’encadrement normatif de l’IA n’est pas encore abouti.

14Au-delà de l’énoncé de normes juridiques, une complétude est probablement à chercher dans les relations entre le droit et l’éthique, ainsi que dans la mise en œuvre de règles de gouvernance algorithmique.

Quelles règles de gouvernance algorithmique voit-on émerger ?

15Le déploiement à grande échelle des algorithmes et systèmes d’intelligence artificielle caractérise la gouvernance algorithmique, ce qui interroge sur les conséquences pour l’organisation de la société.

16Stéphane Bernatchez, Alexandra Bouchard et Sarah-Maude Bélanger proposent une réflexion sur « Le droit de la gouvernance pour réguler la gouvernance algorithmique ». Selon ces auteurs, « réguler la gouvernance algorithmique pose des défis importants, notamment pour le droit de la modernité juridique ». Constatant que l’éthique a offert les premières pistes d’encadrement, ils proposent toutefois de dépasser l’approche par le droit ou l’éthique en envisageant « le droit de la gouvernance se présente comme une alternative à ces deux modes de régulation ». Ils considèrent que « le droit de la gouvernance semble plus adéquat que le droit moderne pour réguler la gouvernance algorithmique », en raison de ses capacités de flexibilité et d’adaptabilité. Concrètement, les processus du droit de la gouvernance supposent de recourir à la certification, la standardisation et la densification normative.

17La proposition de règlement de l’IA par la Commission européenne publiée le 21 avril 2021 semble donner raison aux auteurs en encourageant ce mode de régulation de la gouvernance algorithmique au travers des procédures de normalisation.

18Antoine Boudreau LeBlanc, Erica Monteferrante et Gabrielle Verreault posent la question suivante : « Écosystème de gouvernance et technologie : une source d’innovation ou de confusion ? ». Ces auteurs relèvent que l’IA apparaît désormais dans un vaste paysage numérique organisé à l’interface du « techno » et du « social » et prônent la mise en œuvre d’un partage des responsabilités systémique entre les institutions imputables en IA. Ils envisagent plusieurs théories sociales, afin de concevoir le partage des responsabilités suivant les groupes, les communautés, voire les « écosystèmes ».

19Ces auteurs envisagent ainsi un modèle de gouvernance de l’IA sous le prisme de la responsabilité dont les règles restent encore largement à élaborer, en particulier en droit.

Quelles régulations sectorielles par le droit et l’éthique observe-t-on ?

20Une des questions principales généralement posées consiste à interroger l’opportunité de poser des règles sectorielles pour encadrer l’IA, qu’il s’agisse de règles éthiques ou juridiques. Plusieurs auteurs proposent ainsi une analyse sectorielle approfondie dans des secteurs d’activité où la gouvernance algorithmique est particulièrement bien implantée,

21Dans un texte intitulé « Vers un virage algorithmique de la lutte anticartels ? Explicabilité et redevabilité à l’aube des algorithmes de surveillance », Nathalie de Marcellis-Warin, Frédéric Marty et Thierry Warin proposent une analyse de l’impact de l’IA sur les marchés et en particulier sur la fixation des prix. Si l’entente algorithmique des prix occupe une place importante dans la littérature, les auteurs analysent pour leur part dans quelle mesure les algorithmes de surveillance visant à contrôler et à détecter d’éventuelles ententes soulèvent eux-mêmes des enjeux économiques, juridiques et éthiques. L’utilisation d’une « preuve algorithmique » par les autorités de la concurrence pose en effet des défis, tant du point de vue de l’explicabilité que de possibles biais dans le résultat final, ainsi que de la redevabilité.

22Un autre exemple est donné par Laurène Mazeau et Sofian Berrouiguet concernant le « Droit et intelligence artificielle en psychiatrie : le cas de l’aide à la décision en prévention du risque suicidaire ». Ces auteurs s’intéressent aux outils de prévention des suicides, outil majeur de santé publique alors que plus de 800 000 personnes meurent par suicide chaque année dans le monde. En particulier, les processus d’IA peuvent fournir un support efficient à l’aide à la décision en prévention du suicide grâce à l’accès aux données cliniques et à l’interprétation des signaux de risque de passage à l’acte. Cependant, certains outils peuvent contribuer à la décision médicale et génèrent des enjeux juridiques, alors que le droit n’est pas adapté pour encadrer l’usage de ces outils dans ce contexte médical. Ils nous invitent à une réflexion pour adapter le droit.

23Enfin, Bouchra Daoudi interroge le fait de « contester les algorithmes sur le terrain électoral : le cas des machines à voter en France ». L’auteure constate que si les protocoles techniques qui régissent la compétition électorale ont été améliorés au fil du temps, ce souci de performance a progressivement conduit à l’informatisation de l’acte électoral. Prenant l’exemple de la France, où les machines à voter ont fait leur entrée dans les bureaux de vote en 2003, il est constaté que ces machines permettent d’améliorer la rapidité et la rentabilité. L’urne électronique a ainsi la capacité d’enregistrer, de comptabiliser et de dépouiller les voix. Toutefois, l’avènement de ces dispositifs électroniques suscite le développement de mouvements contestataires anti-vote électronique. Ces sphères de contestation sont renouvelées par le fait que ces machines ne reposent plus sur une organisation collective, contrairement au vote papier, mais sur une programmation algorithmique.

24Afin de compléter ce numéro, nous avons invité trois spécialistes à qui nous avons demandé de réfléchir, dans un format plus libre, à la notion de gouvernance algorithmique. Nous avons regroupé ces contributions dans une section distincte intitulée « La gouvernance algorithmique : le prix d’une modélisation du social? » Le titre suggéré ici nous est apparu évident en lisant la réflexion de nos trois invités. Chacun d’eux apporte, selon sa perspective disciplinaire, un regard théorique et pratique sur cette notion qui s’infiltre de plus en plus dans les sphères privée et publique. Ces trois regards proviennent d’horizons diversifiés et partagent la même inquiétude quant à cette nouvelle forme de rationalisation et de planification de cette nouvelle gouvernementalité en détachant toute composante identitaire et de toute norme commune (Rouvroy et Ehrenberg, 2021).

25Ouellet (2021) et Rouvroy (2017) affirment que la gouvernance algorithmique serait un phénomène propre aux sociétés capitalistes avancées et néolibérales, le signe pour Lévesque (2019) d’un désengagement moral de la classe politique et de nouvelles formes de surveillance (Katzenbach et Ulbricht, 2019). Depuis quelques années, la technologie, qu’elle soit numérique ou reposant sur des algorithmes d’intelligence artificielle, influe la manière dont on planifie et gère nos activités quotidiennes et organisationnelles sans en connaitre encore complètement les tenants et les aboutissants que commande cette transformation sur les organisations du travail et la société en général.

26À commencer par Denis Poussart qui aborde de front l’intelligence artificielle en utilisant la notion d’allégorie pour parler d’IA non pas en termes d’intelligence humaine, mais pour nous mettre en garde sur ce que cette forme d’intelligence peut faire tout en s’immisçant dans les sciences humaines, sociales et de la santé. « […] Sa polyvalence lui permet de se présenter aujourd’hui (IA) comme un catalyseur recherché dans l’ensemble des sciences, naturelles et humaines, fondamentales ou appliquées ; elle est en voie d’investir des pans entiers du savoir. » La mise en garde de Poussart qui rejoint aussi Kind et Meneceur indique que cette technologie produit certes un savoir et les algorithmes sont les moyens de ce savoir. Mais la question que l’on doit se poser ici est de comprendre comment on peut classer ces connaissances lorsque l’on sait qu’elles se basent en grande partie sur une forme d’enregistrement sur ce qui existe déjà, et ce, sans nécessairement avoir des effets sur le domaine ciblé. Car le seul réel qui compte ici est le réel numérique. Poussart nous précise que malgré cette incursion, la machine continuera à calculer et à produire des corrélations issues de ces calculs, mais sera incapable de présenter des significations ni d’en expliquer les causes. Ainsi, l’usage de l’allégorie de Poussart rejoint la pensée du philosophe Miguel Benasayag sur la distinction entre « intelligence » et « pensée » (2017), entre homo technologicus et homo faber, et il nous met en garde de ne pas surévaluer ses possibilités quant à une transposition de l’intelligence humaine dans ses développements technologiques. Dans son épilogue, Poussart présente des points de vue complémentaires sur la question de cette intrusion de l’IA vue autant dans ses potentialités que dans ses dérives qui se font mutuellement écho. Le chercheur émet ainsi un refus de juxtaposer deux intelligences – humaine et machine – tout en nous invitant à conserver une saine distance face aux promesses technologiques et à l’analogie qui lui est accolée.

27Même constat du côté de Yannick Meneceur, la gouvernance algorithmique semble contenir autant de promesses de libération que de crainte de domination. Ce dernier nous invite plus particulièrement dans son texte riche d’exemples et de propositions, à prendre le temps de mesurer la juste place des algorithmes afin, dit-il, de « favoriser l’expertise sur ce que savent faire (ou non) ces systèmes, pour en tirer le meilleur et créer ainsi de réelles conditions de confiance ». Pour Meneceur, la question centrale qui tarde à obtenir une réponse claire, car absente du débat social, est celle « d’interroger la pertinence du véritable projet de société que sous-tendent ces nouvelles technologies ». Aucun débat n’est en cours face à un nouveau modèle de société qui prend forme sous cette transformation technologique qui cache en fait des choix sociaux importants qui ne sont pas neutres sur le plan des valeurs. Cette absence de débat critique et démocratique fait passer à la trappe trois défis importants, nous dit l’auteur, qui sont à peine effleurés : « 1) déconstruire le consensus sur la neutralité des technologies numériques et de l’intelligence artificielle ; 2) objectiver les capacités des systèmes d’intelligence artificielle ; 3) évaluer la soutenabilité environnementale du modèle d’une société numérique ». Trois propositions solides qui mériteraient que l’on s’y attarde un peu plus et que l’on en débatte socialement et politiquement. Pour Rouvroy et al. (2021), cette gouvernance algorithmique est une nouvelle manière de nous dispenser de nous gouverner nous-mêmes. La préoccupation de Meneceur et Kind met en évidence l’importance d’avoir un débat démocratique et une participation citoyenne sur ces questions afin de concevoir des approches plus humaines lors de ces transformations technologiques et prioriser ainsi une conception centrée sur l’utilisateur, et ce, afin de maintenir la confiance du public.

28Dans le texte de Carly Kind, on retrouve moult exemples de cette rationalisation du social qui a vite montré ses défaillances lors de l’arrivée de la COVID-19. Pour affronter cette pandémie, plusieurs États ont tenté de mettre en place des applications de notification de contacts à forts coûts financiers sans prendre en considération l’utilité de ces outils pour les populations les plus touchées (Mondin et al., 2020). Ces outils ont vite révélé leurs limites auprès des communautés vulnérables, défavorisées et sur les personnes de couleur. Bahary-Dionne et al. (2020) sont arrivés aux mêmes constats en faisant ressortir les angles morts de la gestion de la pandémie. Le solutionnisme technologique a suscité, comme l’affirme Kind, beaucoup d’enthousiasme, beaucoup d’investissement financier, et ce, sans exiger en retour de preuves d’efficacité et de robustesse des algorithmes. Et pourtant, comme l’affirme Kind dans son texte, plusieurs experts en soulignaient les limites. Kind nous donne aussi un autre exemple qui démontre un point de déséquilibre en matière de (d’in)justice sociale en citant le système de l’Office of Qualifications and Examinations Regulation (Ofqual) en Angleterre qui a déclassé de manière disproportionnée les cohortes performantes des écoles historiquement peu performantes (Satell et Abdel-Magied, 2020).

29À la lecture des contributions de ce dossier, on ne peut que constater que nos trois invités semblent unanimes à reconnaître que l’on assiste à la mise en forme d’un nouveau social induit par cette gouvernance algorithmique qui véhicule en soi, et ce, dès la conception, des significations profondes dont on ne peut négliger les effets ni l’absence de neutralité. Pour ces derniers, vouloir encapsuler le social relève de l’utopie, car sa réalité est complexe, équivoque et comporte une variété de valeurs et de finalités qui s’entrecroisent. Peut-on passer le particulier, le situationnel à la trappe au profit de cette recherche de standardisation ? Cette prétention à vouloir saisir le social dans toute sa complexité serait, selon Poussart, le talon d’Achille de la principale forme d’IA dite apprentissage profond, car dit-il, « celui-ci exploite l’inférence statistique, laquelle exige que les données qui soutiennent son apprentissage soient ergodiques, c’est-à-dire que leurs variations proviennent d’une cause commune : autrement dit que la situation ne soit pas complexe ».

30Alors que les systèmes algorithmiques s’intègrent de plus en plus dans nos vies grâce au système d’intelligence artificielle (SIA), il est impératif que nous prenions conscience du fait que nous ne sommes pas en train « d’optimiser » un mode de vie existant, mais d’en forger un entièrement nouveau. Reste à savoir si l’on est un acteur de ce monde nouveau ou simple spectateur et si l’on est en mesure de remettre les pendules en l’heure quant aux performances réelles de cette technologie, et ce, sans enflure et pour une technologie qui soit véritablement au service de la société. Et cela passe d’après nous par une plus grande participation démocratique.

31L’ensemble des analyses proposées dans ce numéro montrent que la gouvernance algorithmique a pris sa place dans notre société, mais il reste encore à en définir amplement le cadre de son déploiement, tant du point de vue normatif, organisationnel que procédural. Le droit et l’éthique tendent à se compléter aujourd’hui, suivant une large gradation normative qu’il convient encore de préciser. Ce numéro d’Éthique publique, loin de pouvoir à lui seul clôturer les débats et l’analyse sur le sujet, devrait contribuer à poser les questions pertinentes et à proposer des pistes de solution. C’est pour le moins le souhait que nous formulons.

32Les directrices de ce numéro tiennent à remercier les autrices et auteurs mais aussi les évaluatrices et évaluateurs qui ont contribué à la qualité et à l’originalité des analyses qui y sont présentées.

33En complément de ce dossier portant sur la gouvernance algorithmique, la direction de la Revue publie un article dans la section Zone libre. Cet article, rédigé par Karine Gentelet, s’intéresse à l’interconnexion entre les inégalités numériques et les inégalités sociales dans le contexte de la COVID-19. L’auteure y soutient que l’omission de la nature et des liens entre les inégalités numériques et les inégalités en santé ont eu pour conséquence de négliger ce qu’elle identifie comme étant les aspects structurels de la marginalité de certaines populations, conduisant au fait d’ignorer les besoins spécifiques de ces dernières. En réponse à ces angles morts, elle propose d’inclure les expertises et les savoirs des groupes de personnes actuellement frappées d’invisibilité au sein des données utilisées, de manière à permettre le développement d’outils davantage représentatifs des besoins de l’ensemble de la population.

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Bibliographie

Bahary-Dionne, Alexandra et Karine Gentelet (2020), « Les angles morts des réponses technologiques à la pandémie de COVID-19 : Disjonction entre les inégalités en santé et numériques structurantes de la marginalisation de certaines populations », Publications OBVIA.

Benasayag, Miguel (2017), La singularité du vivant, Paris, Éditions Le Pommier.

Katzenbach, Christian et Lana Ulbricht (2019), « Algorithmic governance », Internet Policy Review, vol. 8, no 4.

Lévesque, Simon (2019), « Don de soi et servitude volontaire : Réflexion sur les implications éthiques et politiques de la ville intelligente et de la gouvernementalité algorithmique à partir des Géants de J.M.G. Le Clézio », dans E. Caccamo et al. (dir.), De la ville intelligente à la ville intelligible, Québec, Presses de l’Université du Québec, p. 55-72.

Mondin, Christophe et Nathalie de Marcellis-Warin (2020), « Recension des technologies développées dans le monde afin de limiter la propagation de la COVID-19 et typologie des applications de traçage », Publications OBVIA.

Ouellet, Maxime (2021), « Pour une théorie critique de la gouvernance algorithmique et de l’intelligence artificielle », Tic & Société, vol. 15, no 1, p. 9-40.

Rouvroy, Antoinette (2017), « La gouvernementalité algorithmique : radicalisation et stratégie immunitaire du capitalisme et du néolibéralisme ? », La Deleuziana, vol. 3, no 1, p. 30-36.

Rouvroy, Antoinette et Alain Ehrenberg (2021), « Des machines et des hommes : quelles convergences ? Débat entre Antoinette Rouvroy et Alain Ehrenberg », Information psychiatrique, vol. 97, no 2, p. 116-124.

Satell, Greg et Yassmin Abdel-Magied (2020), « AI Fairness Isn’t Just an Ethical Issue », Harvard Business Review, 20 octobre.

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Pour citer cet article

Référence électronique

Lyse Langlois et Céline Castets-Renard, « Présentation »Éthique publique [En ligne], vol. 23, n° 2 | 2021, mis en ligne le 22 février 2022, consulté le 14 mars 2026. URL : http://journals.openedition.org/ethiquepublique/6574 ; DOI : https://doi.org/10.4000/ethiquepublique.6574

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Auteurs

Lyse Langlois

Lyse Langlois est directrice générale de l’Observatoire international sur les impacts sociaux et éthiques de l’IA et du numérique (OBVIA) Elle est professeure titulaire au Département des relations industrielles depuis 2002, spécialiste en gestion ainsi qu’en éthique organisationnelle et appliquée. Elle est aussi directrice de l’Institut d’éthique appliquée (IDÉA) de l’Université Laval depuis 2016. Ses travaux de recherche portent sur la décision éthique et la formalisation de l’éthique dans les pratiques; la chercheure explore plus particulièrement les concepts de leadership, dilemme, souffrance, sensibilité et culture éthiques. Les impacts sociaux et éthiques de l’intelligence artificielle et du numérique retiennent plus particulièrement son attention en recherche. En 2021, elle a publié avec Catherine Regis, Analyzing the Contribution of Ethical Charters to Building the Future of Artificial Intelligence Governance (vol 12600) chez Springer. Elle a reçu en octobre 2018 le Willower Award of Excellence pour la nature exceptionnelle de sa contribution scientifique dans le domaine théorique et pratique sur le raisonnement éthique et la prise de décision.

Articles du même auteur

Céline Castets-Renard

Céline Castets-Renard est titulaire de la Chaire de recherche de l’université d’Ottawa IA responsable à l’échelle mondiale. Elle est aussi titulaire de la Chaire de recherche Law, Accountability and Social Trust in AI au sein d’ANITI (Artificial and Natural Intelligence Toulouse Institute) en France. Ses travaux de recherche portent sur le droit et la régulation du numérique et de l’intelligence artificielle dans une perspective comparée (droit canadien, européen et américain), spécialement la protection des données personnelles et de la vie privée, les technologies policières, les plateformes en ligne et la cybersécurité. Elle étudie aussi plus largement l’impact des technologies sur les droits humains, ainsi que les enjeux sociaux des technologies dans une perspective globale, en particulier dans les relations Nord-Sud et dans une perspective de droit humanitaire.

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