Les pays en développement sont laissés pour compte dans la course à l’IA

L’intelligence artificielle (IA) est bien plus qu’un simple mot à la mode de nos jours. Il alimente la reconnaissance faciale dans les smartphones et les ordinateurs, la traduction entre les langues étrangères , les systèmes qui filtrent les spams et identifient le contenu toxique sur les réseaux sociaux , et peut même détecter les tumeurs cancéreuses . Ces exemples, ainsi que d’innombrables autres applications existantes et émergentes de l’IA, contribuent à faciliter la vie quotidienne des gens, en particulier dans le monde développé.

En octobre 2021, 44 pays auraient leurs propres plans stratégiques nationaux en matière d’IA, ce qui montre leur volonté d’aller de l’avant dans la course mondiale à l’IA. Il s’agit notamment d’économies émergentes comme la Chine et l’Inde, qui ouvrent la voie à l’élaboration de plans nationaux d’IA dans le monde en développement.

Oxford Insights, une société de conseil qui conseille les organisations et les gouvernements sur les questions liées à la transformation numérique, a classé l’état de préparation de 160 pays à travers le monde en ce qui concerne l’utilisation de l’IA dans les services publics. Les États-Unis se classent au premier rang dans leur indice de préparation à l’IA du gouvernement 2021, suivis de Singapour et du Royaume-Uni.

Notamment, les régions les moins bien notées dans cet indice comprennent une grande partie du monde en développement, comme l’Afrique subsaharienne, les Caraïbes et l’Amérique latine, ainsi que certains pays d’Asie centrale et du Sud.

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Le monde développé a un avantage inévitable à faire des progrès rapides dans la révolution de l’IA. Avec une plus grande capacité économique , ces pays plus riches sont naturellement les mieux placés pour investir massivement dans la recherche et le développement nécessaires à la création de modèles d’IA modernes.

En revanche, les pays en développement ont souvent des priorités plus urgentes , telles que l’éducation, l’assainissement, la santé et l’alimentation de la population, qui l’emportent sur tout investissement significatif dans la transformation numérique. Dans ce climat, l’IA pourrait creuser la fracture numérique qui existe déjà entre les pays développés et les pays en développement.

Les coûts cachés de l’IA moderne

L’ IA est traditionnellement définie comme « la science et l’ingénierie de la fabrication de machines intelligentes ». Pour résoudre des problèmes et effectuer des tâches, les modèles d’IA examinent généralement les informations passées et apprennent des règles pour faire des prédictions basées sur des modèles uniques dans les données.

L’IA est un terme large, comprenant deux domaines principaux : l’apprentissage automatique et l’apprentissage en profondeur . Alors que l’apprentissage automatique a tendance à être adapté lors de l’apprentissage à partir d’ensembles de données plus petits et bien organisés, les algorithmes d’apprentissage en profondeur sont plus adaptés aux problèmes complexes du monde réel – par exemple, prédire les maladies respiratoires à l’ aide d’images radiographiques pulmonaires.

De nombreuses applications modernes basées sur l’IA, de la fonction de traduction de Google aux procédures chirurgicales assistées par robot , exploitent les réseaux de neurones profonds. Il s’agit d’un type spécial de modèle d’apprentissage en profondeur basé sur l’architecture du cerveau humain.

Fondamentalement, les réseaux de neurones sont gourmands en données, nécessitant souvent des millions d’exemples pour apprendre à bien effectuer une nouvelle tâche. Cela signifie qu’ils nécessitent une infrastructure complexe de stockage de données et de matériel informatique moderne, par rapport à des modèles d’apprentissage automatique plus simples. Une telle infrastructure informatique à grande échelle est généralement inabordable pour les pays en développement.

Au-delà du prix élevé , un autre problème qui affecte de manière disproportionnée les pays en développement est le coût croissant de ce type d’IA sur l’environnement. Par exemple, un réseau neuronal contemporain coûte plus de 150 000 USD pour s’entraîner et créera environ 650 kg d’émissions de carbone pendant l’entraînement (comparable à un vol transaméricain). La formation d’un modèle plus avancé peut conduire à environ cinq fois les émissions totales de carbone générées par une voiture moyenne pendant toute sa durée de vie.

Les pays développés ont toujours été les principaux contributeurs à l’augmentation des émissions de carbone, mais le fardeau de ces émissions retombe malheureusement le plus lourdement sur les pays en développement. Le Sud global subit généralement des crises environnementales disproportionnées , telles que des conditions météorologiques extrêmes, des sécheresses, des inondations et la pollution, en partie à cause de sa capacité limitée à investir dans l’action climatique .

Les pays en développement sont également ceux qui bénéficient le moins des progrès de l’IA et de tout le bien qu’elle peut apporter, y compris le renforcement de la résilience face aux catastrophes naturelles.

Utiliser l’IA pour le bien

Alors que le monde développé fait des progrès technologiques rapides, le monde en développement semble être sous-représenté dans la révolution de l’IA. Et au-delà d’une croissance inéquitable, le monde en développement supporte probablement le poids des conséquences environnementales que les modèles d’IA modernes, principalement déployés dans le monde développé, créent.

Mais ce ne sont pas toutes de mauvaises nouvelles. Selon une étude de 2020 , l’IA peut aider à atteindre 79 % des cibles dans le cadre des objectifs de développement durable . Par exemple, l’IA pourrait être utilisée pour mesurer et prédire la présence de contamination dans les approvisionnements en eau, améliorant ainsi les processus de surveillance de la qualité de l’eau. Cela pourrait à son tour accroître l’accès à l’eau potable dans les pays en développement.

Les avantages de l’IA dans les pays du Sud pourraient être vastes – de l’amélioration de l’assainissement à l’aide à l’éducation en passant par la fourniture de meilleurs soins médicaux. Ces changements progressifs pourraient avoir d’importants effets d’entraînement. Par exemple, l’amélioration des services d’assainissement et de santé dans les pays en développement pourrait contribuer à éviter les épidémies.

Mais si nous voulons atteindre la véritable valeur d’une «bonne IA», une participation équitable au développement et à l’utilisation de la technologie est essentielle. Cela signifie que le monde développé doit fournir un plus grand soutien financier et technologique au monde en développement dans la révolution de l’IA. Ce soutien devra être plus qu’à court terme, mais il créera des avantages significatifs et durables pour tous.

Nina Dethlefs

Maître de conférences en informatique, Université de Hull