Dans les algorithmes

L’IA dans les services publics, on en parle plus qu’on ne la voit, regrette le syndicat Solidaires Finances Publiques qui tente de faire le point de ses déploiements au Trésor Public.

La traduction automatique n’a pas été conçue à des fins professionnelles, mais pour produire une traduction moins chère et suffisante. C’est-à-dire, une ubérisation.

Dans son livre, Mood Machine, la journaliste indépendante Liz Pelly, décortique ce que Spotify a changé dans la musique, pour les clients du service, comme pour les musiciens. Entre ubérisation et syndrome de Stockholm.

Dans « Les prophètes de l’IA », le journaliste Thibault Prévost nous explique que le futur est désormais un programme idéologique et politique, celui des grands acteurs de la Tech. Leur objectif : faire perdurer la religion, le capitalisme et le colonialisme en les rendant fonctionnels.

L’IA générative ne va ni nous augmenter ni nous remplacer, mais vise d’abord à mieux nous exploiter, expliquent Aiha Nguyen et Alexandra Mateescu de Data & Society. En s’intégrant aux applications de travail, elle promet de réduire les coûts même si elle n’est pas pertinente, elle vient contraindre l’activité de travail, et renforce l’opacité et l’asymétrie de pouvoir.

Avec ChatGPT, le but de l’écriture c’est de remplir une page, pas de réaliser le processus de réflexion qui l’accompagne. C’est justement tout l’inverse dont nous avons besoin !

Les discours autour de l’IA produisent des mythes qui influencent notre compréhension de ce qu’elle est, produisant une perception confuse de leur réalité… pour mieux influer les transformations légales à venir.

Il va nous falloir apprendre à travailler avec l’instabilité des machines.