Pour donner aux femmes universitaires axées sur l'IA, et à d'autres, la reconnaissance qu'elles méritent depuis longtemps, TechCrunch publie une série d'interviews mettant en lumière des femmes remarquables qui ont contribué à la révolution de l'IA. Nous publions ces profils tout au long de l'année, alors que le boom de l'IA se poursuit, mettant en avant des travaux clés souvent méconnus. Lisez d'autres profils ici.

Aujourd'hui à l'honneur : Anna Korhonen est professeure de traitement automatique du langage naturel (NLP) à l'Université de Cambridge. Elle est également chercheuse principale à Churchill College, membre de l'Association for Computational Linguistics et membre du Laboratoire européen pour l'apprentissage et les systèmes intelligents.

Korhonen a précédemment été chercheuse à l'Institut Alan Turing et elle est titulaire d'un doctorat en informatique et de maîtrises en informatique et en linguistique. Elle travaille sur le NLP et sur comment développer, adapter et appliquer des techniques de calcul pour répondre aux besoins de l'IA. Elle s'intéresse particulièrement à un NLP responsable et "centré sur l'humain" qui, selon ses propres mots, "s'appuie sur la compréhension de l'intelligence cognitive, sociale et créative humaine".

Q&R

Brièvement, comment as-tu commencé dans l'IA ? Qu'est-ce qui t'a attiré dans ce domaine ?

J'ai toujours été fascinée par la beauté et la complexité de l'intelligence humaine, en particulier en relation avec le langage humain. Cependant, mon intérêt pour les matières STEM et les applications pratiques m'a amenée à étudier l'ingénierie et l'informatique. J'ai choisi de me spécialiser dans l'IA car c'est un domaine qui me permet de combiner tous ces intérêts.

Quel travail es-tu le plus fier dans le domaine de l'IA ?

Alors que la science de la création de machines intelligentes est fascinante, et qu'on peut facilement se perdre dans le monde de la modélisation linguistique, la raison ultime pour laquelle nous construisons l'IA est son potentiel pratique. Je suis particulièrement fière du travail où ma recherche fondamentale sur le traitement automatique du langage naturel a conduit au développement d'outils qui peuvent soutenir le bien social et mondial. Par exemple, des outils qui peuvent nous aider à mieux comprendre comment les maladies comme le cancer ou la démence se développent et peuvent être traitées, ou des applications qui peuvent soutenir l'éducation.

Une grande partie de ma recherche actuelle est motivée par la mission de développer une IA qui peut améliorer la vie des êtres humains pour le mieux. L'IA a un énorme potentiel positif pour le bien social et mondial. Une grande partie de mon travail en tant qu'éducatrice consiste à encourager la prochaine génération de scientifiques et de leaders en IA à se concentrer sur la réalisation de ce potentiel.

Comment navigues-tu dans les défis de l'industrie technologique dominée par les hommes et, par extension, de l'industrie de l'IA dominée par les hommes ?

Je suis chanceuse de travailler dans un domaine de l'IA où nous avons une population féminine assez importante et des réseaux de soutien établis. J'ai trouvé ces derniers immensément utiles pour naviguer dans les défis professionnels et personnels.

Pour moi, le plus grand problème est la manière dont l'industrie dominée par les hommes fixe l'agenda de l'IA. La course aux armements actuelle pour développer des modèles d'IA de plus en plus grands à tout prix en est un excellent exemple. Cela a un impact énorme sur les priorités de l'académie et de l'industrie, ainsi que de vastes implications socio-économiques et environnementales. Avons-nous besoin de modèles plus grands, et quels sont leurs coûts et avantages mondiaux ? Je pense que nous aurions posé ces questions beaucoup plus tôt dans le jeu si nous avions un meilleur équilibre entre les sexes dans le domaine.

Quels conseils donnerais-tu aux femmes qui cherchent à entrer dans le domaine de l'IA ?

L'IA a désespérément besoin de plus de femmes à tous les niveaux, mais surtout au niveau du leadership. La culture de leadership actuelle n'est pas nécessairement attrayante pour les femmes, mais une implication active peut changer cette culture — et ultimement la culture de l'IA. Les femmes ne sont pas toujours réputées pour bien se soutenir les unes les autres. J'aimerais vraiment voir un changement d'attitude à cet égard : nous devons réseauter activement et nous aider mutuellement si nous voulons obtenir un meilleur équilibre entre les sexes dans ce domaine.

Quels sont les problèmes les plus pressants auxquels l'IA est confrontée alors qu'elle évolue ?

L'IA s'est développée incroyablement rapidement : elle est passée d'un domaine académique à un phénomène mondial en moins d'une décennie. Pendant ce temps, la plupart des efforts ont été consacrés à l'expansion à travers des données massives et des calculs. Peu d'efforts ont été dédiés à réfléchir à la manière dont cette technologie devrait être développée pour servir au mieux l'humanité. Les gens ont de bonnes raisons de s'inquiéter de la sécurité et de la fiabilité de l'IA et de son impact sur l'emploi, la démocratie, l'environnement et d'autres domaines. Nous devons mettre de toute urgence les besoins humains et la sécurité au centre du développement de l'IA.

Quels sont certains des problèmes dont les utilisateurs d'IA devraient être conscient ?

L'IA actuelle, même lorsqu'elle semble très fluide, manque finalement de la connaissance du monde des humains et de la capacité à comprendre les contextes sociaux complexes et les normes avec lesquelles nous opérons. Même la meilleure technologie d'aujourd'hui commet des erreurs, et notre capacité à prévenir ou prédire ces erreurs est limitée. L'IA peut être un outil très utile pour de nombreuses tâches, mais je ne lui ferais pas confiance pour éduquer mes enfants ou prendre des décisions importantes à ma place. Nous, les humains, devons rester aux commandes.

Quelle est la meilleure manière de construire de manière responsable l'IA ?

Les développeurs d'IA ont tendance à penser à l'éthique en second lieu — après que la technologie a déjà été construite. La meilleure façon d'y penser est avant même que le développement commence. Des questions telles que "Mon équipe est-elle assez diversifiée pour développer un système équitable ?" ou "Mes données sont-elles vraiment libres d'utilisation et représentatives de toutes les populations d'utilisateurs ?" ou "Mes techniques sont-elles robustes ?" devraient vraiment être posées dès le début.

Alors que nous pouvons répondre à certains de ces problèmes par l'éducation, nous ne pouvons les appliquer que par la réglementation. Le récent développement de réglementations nationales et mondiales sur l'IA est important et doit se poursuivre pour garantir que les futures technologies seront plus sûres et plus fiables.

Comment les investisseurs peuvent-ils pousser à une IA responsable ?

Les réglementations sur l'IA émergent et les entreprises devront in fine s'y conformer. Nous pouvons considérer une IA responsable comme une IA durable vraiment valant la peine d'investir.