{"id":14540,"date":"2020-10-27T03:00:11","date_gmt":"2020-10-27T02:00:11","guid":{"rendered":"https:\/\/datascientest.com\/?p=14540"},"modified":"2023-10-28T09:16:12","modified_gmt":"2023-10-28T09:16:12","slug":"intelligence-artificielle-biais-ia","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/datascientest.com\/intelligence-artificielle-biais-ia","title":{"rendered":"Intelligence artificielle et discrimination : Tout savoir sur ces sujets"},"content":{"rendered":"\t\t<div data-elementor-type=\"wp-post\" data-elementor-id=\"14540\" class=\"elementor elementor-14540\" data-elementor-post-type=\"post\">\n\t\t\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-238d317 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"238d317\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-0723d95 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"0723d95\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-heading-title{padding:0;margin:0;line-height:1}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title[class*=elementor-size-]>a{color:inherit;font-size:inherit;line-height:inherit}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-small{font-size:15px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-medium{font-size:19px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-large{font-size:29px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xl{font-size:39px}.elementor-widget-heading .elementor-heading-title.elementor-size-xxl{font-size:59px}<\/style><h2 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Les biais discriminatoires sont le principal point faible de l'intelligence artificielle \u00e0 l'heure actuelle. D\u00e9couvrez tout ce que vous devez savoir sur ce fl\u00e9au, ses causes et ses cons\u00e9quences, et les pistes \u00e0 suivre pour rem\u00e9dier \u00e0 ce grave probl\u00e8me...<\/h2>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-db4c28a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"db4c28a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-461203e elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"461203e\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-stacked .elementor-drop-cap{background-color:#69727d;color:#fff}.elementor-widget-text-editor.elementor-drop-cap-view-framed .elementor-drop-cap{color:#69727d;border:3px solid;background-color:transparent}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap{margin-top:8px}.elementor-widget-text-editor:not(.elementor-drop-cap-view-default) .elementor-drop-cap-letter{width:1em;height:1em}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap{float:left;text-align:center;line-height:1;font-size:50px}.elementor-widget-text-editor .elementor-drop-cap-letter{display:inline-block}<\/style>\t\t\t\t<p>L&rsquo;intelligence artificielle et le Machine Learning offrent d&rsquo;innombrables possibilit\u00e9s. Malheureusement, \u00e0 l&rsquo;heure actuelle, ces technologies sont gangr\u00e9n\u00e9es pas un grave probl\u00e8me : <strong>les biais discriminatoires<\/strong>.<\/p><blockquote><p>Le terme \u00ab\u00a0biais de l&rsquo;IA\u00a0\u00bb d\u00e9signe une situation dans laquelle un syst\u00e8me de Machine Learning discrimine un groupe de personnes en particulier. En r\u00e8gle g\u00e9n\u00e9rale, cette discrimination refl\u00e8te celles que l&rsquo;on d\u00e9plore dans notre soci\u00e9t\u00e9 \u00e0 l&rsquo;\u00e9gard des couleurs de peaux, du genre, de l&rsquo;\u00e2ge ou de la nationalit\u00e9.<\/p><\/blockquote><p>Tant que ce probl\u00e8me ne sera pas r\u00e9solu, <strong>l&rsquo;intelligence artificielle ne pourra r\u00e9v\u00e9ler tout son potentiel<\/strong> et risque m\u00eame de s&rsquo;av\u00e9rer n\u00e9faste et dangereuse pour la soci\u00e9t\u00e9. \u00c0 travers ce dossier, d\u00e9couvrez les causes et les cons\u00e9quences des biais de l&rsquo;IA et les solutions pour les faire dispara\u00eetre&#8230;<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e184d1a e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e184d1a\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-3fbe78d elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"3fbe78d\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Qu'est-ce que les biais de l'IA ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-a7c4091 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"a7c4091\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Dans le cadre du projet Gender Shades, les chercheurs Inioluwa Deborah Raji de l&rsquo;Universit\u00e9 de Toronto et Joy Buolamwini du MIT ont <strong>test\u00e9 les technologies de reconnaissance faciale<\/strong> de Microsoft, IBM, et de l&rsquo;entreprise chinoise Face++.<\/p><p>\u00c0 travers ce passage en revue, ils se sont aper\u00e7us que chacune de ces technologies se r\u00e9v\u00e9lait <strong>plus performante sur des visages \u00e0 peau blanche<\/strong> que sur des visages \u00e0 la peau plus sombre. Il s&rsquo;agit-l\u00e0 d&rsquo;un simple exemple parmi tant d&rsquo;autres, tristement r\u00e9v\u00e9lateur de ce mal qui corrompt l&rsquo;IA.<\/p><p>Les deux chercheurs ont aussi examin\u00e9 des syst\u00e8mes de classification par genre. L\u00e0 encore, les trois syst\u00e8mes se sont av\u00e9r\u00e9s bien <strong>moins performants sur les visages de femmes<\/strong> que sur les visages d&rsquo;hommes. Une femme \u00e0 la peau fonc\u00e9e sera mal cat\u00e9goris\u00e9e dans 34,7% des cas, alors que le taux d&rsquo;erreur est de 0,8% pour un homme \u00e0 la peau claire.<\/p><p>Un autre exemple d&rsquo;IA biais\u00e9e est celui du <strong>syst\u00e8me de reconnaissance faciale \u00a0\u00bb Rekognition \u00a0\u00bb d&rsquo;Amazon<\/strong>. Lors d&rsquo;une exp\u00e9rience men\u00e9e par l&rsquo;American Civil Liberties Union (ACLU), Rekognition a confondu 28 membres du Congr\u00e8s am\u00e9ricain avec des portraits de criminels issus d&rsquo;une base de donn\u00e9es. Pr\u00e8s de 40% des membres confondus \u00e9taient des personnes de couleurs.<\/p><p>Il est donc ind\u00e9niable que <strong>les femmes et les personnes \u00e0 la peau sombre sont discrimin\u00e9es<\/strong> par l&rsquo;intelligence artificielle. Or, cette discrimination peut avoir des cons\u00e9quences potentiellement dramatiques.<\/p><p>Malgr\u00e9 ces biais discriminatoires, les syst\u00e8mes de reconnaissance faciale sont couramment utilis\u00e9s par les autorit\u00e9s<strong> dans un grand nombre de pays<\/strong> pour identifier des suspects. Il existe donc un risque important que des innocents soient inculp\u00e9s \u00e0 tort \u00e0 cause d&rsquo;une confusion&#8230;<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-4bb2959 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"4bb2959\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/iQxdf3LDIo4&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<style>\/*! elementor - v3.15.0 - 02-08-2023 *\/\n.elementor-widget-video .elementor-widget-container{overflow:hidden;transform:translateZ(0)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper{aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio)}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{height:100%;width:100%;display:flex;border:none;background-color:#000}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-wrapper{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-wrapper iframe,.elementor-widget-video .elementor-wrapper video{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .elementor-open-inline .elementor-custom-embed-image-overlay{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0;background-size:cover;background-position:50%}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{cursor:pointer;text-align:center}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay:hover .elementor-custom-embed-play i{opacity:1}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{display:block;width:100%;aspect-ratio:var(--video-aspect-ratio);-o-object-fit:cover;object-fit:cover;-o-object-position:center center;object-position:center center}@supports not (aspect-ratio:1\/1){.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay{position:relative;overflow:hidden;height:0;padding-bottom:calc(100% \/ var(--video-aspect-ratio))}.elementor-widget-video .elementor-custom-embed-image-overlay img{position:absolute;top:0;right:0;bottom:0;left:0}}.elementor-widget-video .e-hosted-video .elementor-video{-o-object-fit:cover;object-fit:cover}.e-con-inner>.elementor-widget-video,.e-con>.elementor-widget-video{width:var(--container-widget-width);--flex-grow:var(--container-widget-flex-grow)}<\/style>\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-5dde90e e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"5dde90e\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b788971 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"b788971\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Quelles sont les causes des biais de l'IA ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-6295e83 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"6295e83\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>La cause des biais discriminatoires est \u00e0 chercher directement dans <strong>les ensembles de donn\u00e9es sur lesquels les IA sont entra\u00een\u00e9es<\/strong>. En inspectant deux des principaux \u00ab\u00a0<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/public-datasets-machine-learning\">datasets<\/a>\u00a0\u00bb massivement utilis\u00e9s pour nourrir les syst\u00e8mes de reconnaissance faciale, on constate tr\u00e8s rapidement qu&rsquo;ils sont majoritairement compos\u00e9s de portraits de personnes \u00e0 la peau claire : 79,6% pour l&rsquo;ensemble de donn\u00e9es IJB-A, et 86,2% pour Adience.<\/p><p>On distingue<strong> deux cat\u00e9gories de biais de l&rsquo;IA<\/strong> : les biais algorithmiques, et les biais soci\u00e9taux. Dans le premier cas, l&rsquo;intelligence artificielle a \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9e sur des donn\u00e9es biais\u00e9es. C&rsquo;est pr\u00e9cis\u00e9ment le probl\u00e8me des syst\u00e8mes de reconnaissance faciale nourris aux donn\u00e9es d&rsquo;IJB-A ou Adience.<\/p><p>Dans le deuxi\u00e8me cas, celui des biais soci\u00e9taux, l&rsquo;intelligence artificielle est biais\u00e9e par des pr\u00e9jug\u00e9s et <strong>des st\u00e9r\u00e9otypes profond\u00e9ment ancr\u00e9s dans l&rsquo;inconscient collectif<\/strong>. Ce facteur est encore plus redoutable, car il est tr\u00e8s difficile de s&rsquo;en d\u00e9faire ou m\u00eame d&rsquo;en prendre conscience&#8230;<\/p><blockquote><p>Dans la grande majorit\u00e9 des situations, les biais de l&rsquo;intelligence artificielle sont directement h\u00e9rit\u00e9s des Data Scientists qui la cr\u00e9ent. \u00c0 l&rsquo;instar d&rsquo;un enfant dans la vision sera inconsciemment influenc\u00e9e par l&rsquo;\u00e9ducation prodigu\u00e9e par ses parents, l&rsquo;IA peut reproduire les m\u00eames discriminations que ses cr\u00e9ateurs.<\/p><\/blockquote><p>Ainsi, les biais soci\u00e9taux refl\u00e8tent <strong>une intol\u00e9rance sociale ou une discrimination institutionnelle<\/strong> profond\u00e9ment enracin\u00e9e dans les m\u0153urs. Les algorithmes et les donn\u00e9es pourront sembler neutres, mais l&rsquo;IA se r\u00e9v\u00e9lera discriminatoire \u00e0 l&rsquo;usage.<\/p><p>Il est <strong>tr\u00e8s difficile d&rsquo;identifier et de tracer les biais soci\u00e9taux<\/strong>. En 2014, une \u00e9tude avait r\u00e9v\u00e9l\u00e9 que Google Ads proposait davantage de pubs pour des m\u00e9tiers hautement r\u00e9mun\u00e9r\u00e9s aux hommes qu&rsquo;aux femmes. Ce biais refl\u00e8te un sexisme encore trop pr\u00e9sent dans nos soci\u00e9t\u00e9s.<\/p><p>Google se contente d&rsquo;autoriser les publicitaires \u00e0 cibler uniquement des hommes pour leurs annonces, mais ce sont les entreprises qui sont coupables de ce ciblage publicitaire discriminatoire. Il est donc <strong>difficile de d\u00e9terminer qui est responsable<\/strong>.<\/p><p>Parmi les autres exemples d&rsquo;outils d&rsquo;IA biais\u00e9s, on peut citer le <strong>syst\u00e8me de recrutement automatis\u00e9<\/strong> d\u00e9velopp\u00e9 par Amazon en 2014. Cette intelligence artificielle \u00e9tait cens\u00e9e s\u00e9lectionner les meilleurs CV parmi les candidats \u00e0 un poste \u00e0 pourvoir.<\/p><p>Malheureusement, le syst\u00e8me s&rsquo;est r\u00e9v\u00e9l\u00e9 discriminatoire \u00e0 l&rsquo;\u00e9gard des femmes. Pour cause, il avait \u00e9t\u00e9 entra\u00een\u00e9 sur <strong>les donn\u00e9es historiques des employ\u00e9s d&rsquo;Amazon<\/strong> : en grande majorit\u00e9 des hommes blancs.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-8bab298 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"8bab298\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/pELHvbgqMqs&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-e606620 e-flex e-con-boxed e-con\" data-id=\"e606620\" data-element_type=\"container\" data-settings=\"{&quot;content_width&quot;:&quot;boxed&quot;}\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"e-con-inner\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-7507b81 elementor-widget elementor-widget-heading\" data-id=\"7507b81\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"heading.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t<h3 class=\"elementor-heading-title elementor-size-default\">Comment lutter contre le fl\u00e9au des biais de l'IA ?<\/h3>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-b3ad926 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"b3ad926\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>L&rsquo;intelligence artificielle biais\u00e9e peut avoir des cons\u00e9quences d\u00e9sastreuses comme <strong>la condamnation d&rsquo;innocents ou la discrimination \u00e0 l&#8217;embauche<\/strong>. Il est donc essentiel de combattre ce fl\u00e9au et de rester extr\u00eamement vigilant.<\/p><p>La meilleure fa\u00e7on de lutter contre ce probl\u00e8me est de<strong> le mettre en lumi\u00e8re<\/strong>. \u00c0 votre \u00e9chelle, n&rsquo;h\u00e9sitez pas \u00e0 en parler autour de vous et notamment au sein de votre entreprise. Partagez massivement des articles comme celui-ci.<\/p><p>Par ailleurs, si vous \u00eates amen\u00e9 \u00e0 d\u00e9velopper une intelligence artificielle, remettez-vous en question et <strong>tentez de traquer vos propres pr\u00e9jug\u00e9s<\/strong> parfois enfouis dans l&rsquo;inconscient. T\u00e2chez de diversifier autant que possible les ensembles de donn\u00e9es sur lesquels votre IA est entra\u00een\u00e9e.<\/p><p>Si vous comptez vous lancer dans une carri\u00e8re dans le domaine de l&rsquo;IA ou de<a href=\"https:\/\/datascientest.com\/formation-data-scientist\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\"> la Data Science, suivez notre formation<\/a> afin de saisir les enjeux \u00e9thiques de cette discipline.<\/p><p>L&rsquo;Union europ\u00e9enne profite d&rsquo;un avantage dans la qu\u00eate d&rsquo;une IA \u00e9thique par rapport \u00e0 la Chine et aux \u00c9tats-Unis : le RGPD, qui vise \u00e0 garantir la confidentialit\u00e9 et l&rsquo;utilisation \u00e9thique des donn\u00e9es. Cependant, l&rsquo;intelligence artificielle en elle-m\u00eame n&rsquo;est pas encore suffisamment r\u00e8glement\u00e9e. Il est <strong>essentiel que des standards soient mis en place rapidement<\/strong>.<\/p><p>Il existe aujourd&rsquo;hui <strong>des outils cr\u00e9\u00e9s pour lutter contre les biais de l&rsquo;IA<\/strong>. On peut citer le What-if Tool de Google et l&rsquo;AI Fairness 360 Open Source Toolkit d&rsquo;IBM, permettant d&rsquo;examiner et d&rsquo;inspecter les mod\u00e8les de Machine Learning pour d\u00e9tecter les biais.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-421fba5 elementor-widget__width-initial elementor-widget elementor-widget-video\" data-id=\"421fba5\" data-element_type=\"widget\" data-settings=\"{&quot;youtube_url&quot;:&quot;https:\\\/\\\/youtu.be\\\/59bMh59JQDo&quot;,&quot;video_type&quot;:&quot;youtube&quot;,&quot;controls&quot;:&quot;yes&quot;}\" data-widget_type=\"video.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t<div class=\"elementor-wrapper elementor-open-inline\">\n\t\t\t<div class=\"elementor-video\"><\/div>\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-element elementor-element-d68c4c9 elementor-widget elementor-widget-text-editor\" data-id=\"d68c4c9\" data-element_type=\"widget\" data-widget_type=\"text-editor.default\">\n\t\t\t\t<div class=\"elementor-widget-container\">\n\t\t\t\t\t\t\t<p>Vous savez tout sur les biais de l&rsquo;intelligence artificielle. Pour en savoir plus \u00e0 ce sujet, d\u00e9couvrez <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/intelligence-artificielle-ue-ethique\">les propositions de l&rsquo;UE pour une IA \u00e9thique<\/a> et <a href=\"https:\/\/datascientest.com\/parite-en-intelligence-artificielle-un-enjeu-cle\">l&rsquo;importance de la parit\u00e9 dans l&rsquo;intelligence artificielle<\/a>.<\/p>\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Les biais discriminatoires sont le principal point faible de l&rsquo;intelligence artificielle \u00e0 l&rsquo;heure actuelle. D\u00e9couvrez tout ce que vous devez savoir sur ce fl\u00e9au, ses causes et ses cons\u00e9quences, et les pistes \u00e0 suivre pour rem\u00e9dier \u00e0 ce grave probl\u00e8me&#8230; L&rsquo;intelligence artificielle et le Machine Learning offrent d&rsquo;innombrables possibilit\u00e9s. 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