Trudel: Intelligence artificielle discriminatoire

Somewhat shallow analysis, as the only area that IRCC is using AI is with respect to visitor visas, not international students or other categories (unless that has changed). So Trudel’s argumentation may be based on a false understanding.

While concerns regarding AI are legitimate and need to be addressed, bias and noise are common to human decision making.

And differences in outcomes don’t necessarily reflect bias and discrimination but these differences do signal potential issues:

Les étudiants francophones internationaux subissent un traitement qui a toutes les allures de la discrimination systémique. Les Africains, surtout francophones, encaissent un nombre disproportionné de refus de permis de séjourner au Canada pour fins d’études. On met en cause des systèmes d’intelligence artificielle (IA) utilisés par les autorités fédérales en matière d’immigration pour expliquer ces biais systémiques.

Le député Alexis Brunelle-Duceppe rappelait ce mois-ci que « les universités francophones arrivent […] en tête du nombre de demandes d’études refusées. Ce ne sont pas les universités elles-mêmes qui les refusent, mais bien le gouvernement fédéral. Par exemple, les demandes d’étudiants internationaux ont été refusées à 79 % à l’Université du Québec à Trois-Rivières et à 58 % à l’Université du Québec à Chicoutimi. Pour ce qui est de l’Université McGill, […] on parle de 9 % ».

En février, le vice-recteur de l’Université d’Ottawa, Sanni Yaya, relevait qu’« au cours des dernières années, de nombreuses demandes de permis, traitées par Immigration, Réfugiés et Citoyenneté Canada, ont été refusées pour des motifs souvent incompréhensibles et ont demandé des délais anormalement longs. » Il s’agit pourtant d’étudiants qui ont des bourses garanties par leur établissement et un bon dossier. Le vice-recteur se demande à juste titre s’il n’y a pas là un préjugé implicite de la part de l’agent responsable de leur évaluation, convaincu de leur intention de ne pas quitter le Canada une fois que sera expiré leur permis d’études.

En somme, il existe un faisceau d’indices donnant à conclure que les outils informatiques d’aide à la décision utilisés par les autorités fédérales amplifient la discrimination systémique à l’encontre des étudiants francophones originaires d’Afrique.

Outils faussés

Ce cafouillage doit nous interpeller à propos des préjugés amplifiés par les outils d’IA. Tout le monde est concerné, car ces technologies font partie intégrante de la vie quotidienne. Les téléphones dotés de dispositifs de reconnaissance faciale ou les assistants domestiques ou même les aspirateurs « intelligents », sans parler des dispositifs embarqués dans plusieurs véhicules, carburent à l’IA.

La professeure Karine Gentelet et l’étudiante Lily-Cannelle Mathieu expliquent, dans un article diffusé sur le site de l’Observatoire international sur les impacts sociétaux de l’IA et du numérique, que les technologies d’IA, bien que souvent présentées comme étant neutres, sont marquées par l’environnement social duquel elles sont issues. Elles tendent à reproduire et même à amplifier les préjugés et les apports de pouvoir inéquitables.

Les chercheuses rappellent que plusieurs études ont montré que, si elles ne sont pas adéquatement encadrées, ces technologies excluent des populations racisées, ou bien les surreprésentent au sein de catégories sociales considérées comme « problématiques » ou encore, fonctionnent inadéquatement lorsqu’elles sont appliquées à des individus racisés. Elles peuvent accentuer les tendances discriminatoires dans divers processus décisionnels, comme la surveillance policière, des diagnostics médicaux, des décisions de justice, des processus d’embauche ou d’admission scolaire, ou même le calcul des taux hypothécaires.

Une loi nécessaire

En juin dernier, le ministre fédéral de l’Innovation, des Sciences et de l’Industrie a présenté le projet de loi C-27 afin d’encadrer l’usage des technologies d’intelligence artificielle. Le projet de loi entend imposer des obligations de transparence et de reddition de comptes aux entreprises qui font un usage important des technologies d’IA.

Le projet propose d’interdire certaines conduites relativement aux systèmes d’IA qui peuvent causer un préjudice sérieux aux individus. Il comporte des dispositions afin de responsabiliser les entreprises qui tirent parti de ces technologies. La loi garantirait une gouvernance et un contrôle appropriés des systèmes d’IA afin de prévenir les dommages physiques ou psychologiques ou les pertes économiques infligés aux individus.

On veut aussi prévenir les résultats faussés qui établissent une distinction négative non justifiée sur un ou plusieurs des motifs de discrimination interdits par les législations sur les droits de la personne. Les utilisateurs des technologies d’IA seraient tenus à des obligations d’évaluation et d’atténuation des risques inhérents à leurs systèmes. Le projet de loi entend mettre en place des obligations de transparence pour les systèmes ayant un potentiel de conséquences importantes sur les personnes. Ceux qui rendent disponibles des systèmes d’IA seraient obligés de publier des explications claires sur leurs conditions de fonctionnement de même que sur les décisions, recommandations ou prédictions qu’ils font.

Le traitement discriminatoire que subissent plusieurs étudiants originaires de pays africains francophones illustre les biais systémiques qui doivent être repérés, analysés et supprimés. C’est un rappel que le déploiement de technologies d’IA s’accompagne d’importants risques de reconduire les tendances problématiques des processus de décision. Pour faire face à de tels risques, il faut des législations imposant aussi bien aux entreprises qu’aux autorités publiques de fortes exigences de transparence et de reddition de comptes. Il faut surtout se défaire du mythe de la prétendue « neutralité » de ces outils techniques.

Source: Intelligence artificielle discriminatoire

About Andrew
Andrew blogs and tweets public policy issues, particularly the relationship between the political and bureaucratic levels, citizenship and multiculturalism. His latest book, Policy Arrogance or Innocent Bias, recounts his experience as a senior public servant in this area.

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