Pour lutter contre la pauvreté, il faut d’abord la mesurer. Depuis des années, en Afrique, les études se font sur la base de photos satellites de nuit, qui déterminent le taux d’éclairage, et donc de pauvreté. Or cette méthode est incomplète. Elle ne fait pas apparaître, par exemple de vastes zones construites où personne n’a d’électricité. Il faut, évidemment, comparer les photos de jour et de nuit, mais c’est un travail de fourmi. D’où l’idée de recourir à l’intelligence artificielle (IA) pour superposer les deux images et extraire le vrai taux d’électrification.
Un exemple parmi d’autres de la nécessité des algorithmes pour le développement des pays les plus pauvres. « Les pays en développement peuvent être les grands vainqueurs du développement de l’intelligence artificielle, mais, si nous ne sommes pas vigilants, ils peuvent aussi en être les grands perdants. » Cité par un article publié sur le site de la revue scientifique Nature, Chaesub Lee, directeur du Telecommunication Standardization Bureau, rattaché à l’Union internationale des télécommunications (UIT), s’interroge sur la possibilité, pour les pays les moins riches de la planète, de profiter des dernières technologies.
C’est justement l’UIT, à Genève, qui accueille, du 7 au 9 juin, le sommet mondial dédié à « l’intelligence artificielle au service du bien social ». Une multitude d’agences des Nations unies y côtoient des experts en IA, mais également des industriels ou des décideurs politiques.
Parmi les Africains représentés, on trouve l’Egyptien Sherif Elsayed-Ali, qui dirige la branche technologie et droits de l’homme d’Amnesty International, Nic Bidwell, professeure à l’Université de Namibie et spécialiste des technologies de l’information ou Drudeisha Madhub, régulatrice de la protection des données de la République de Maurice.
En ligne de mire : la pauvreté, la faim, l’éducation
Objectif de ces rencontres : « apporter une réponse aux plus grands problèmes planétaires », tels que la pauvreté, la faim ou l’éducation grâce à l’IA. L’article paru dans Nature recense quelques initiatives en la matière. L’une d’elles provient de l’Unicef, qui a décidé d’investir dans le « deep learning » pour tenter de diagnostiquer l’éventuelle malnutrition des enfants à partir de photos ou de vidéos, alors que les mesures, jusqu’à maintenant, se basaient sur la circonférence de leurs bras et souffraient d’imprécisions.
Les chercheurs travaillant à la création d’algorithmes destinés à définir précisément le niveau de richesse de chaque village en combinant les images satellite prises de nuit et de jour sont à l’université de Stanford, en Californie. Le Nigeria, la Tanzanie, l’Ouganda, le Malawi et le Rwanda ont été l’objet d’une première étude pilote de ce système a priori bien plus efficace que les méthodes antérieures.
Ce sommet de Genève, co-organisé par l’UIT et par la fondation XPRIZE, se donne pour feuille de route les Objectifs de développement durable fixés par les Nations unies, en tête desquels figure « l’éradication de la pauvreté », via notamment des « emplois durables » d’ici à 2030. L’article de Nature mentionne toutefois une étude menée par l’entreprise Citi en 2016, dont les conclusions indiquent que le développement de l’intelligence artificielle et de la robotique pourrait avoir un impact négatif sur le marché du travail. A l’IA de prouver le contraire.
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