Fairness
Équité
Résumé
Fairness occupies a singular place in the catalog of algorithmic ethics concepts. It can be minimally defined in terms of its "weak meaning", which refers to tracking down, curbing and eradicating the various possible biases in the design, operation and use of algorithms. This meaning is "weak" only in proportion to the intrinsic requirement of the concept of equity, which, understood in its "strong sense", expresses one of the highest ambitions of ethics and political philosophy: to build the theoretical framework of a just world, where each and every person is attributed what is due to him or her (humans, but also living beings and the environment).
The importance of the task referred to as "weak sense" cannot be underestimated. It is even important to emphasize the indispensability of a " fairness by design" approach to algorithm design, designed to educate algorithms and enlighten and guide their designers. However, considering fairness in its strongest sense opens up an angle of view on the ambition of what a more comprehensive AI ethics should be: how, on a continuum that runs from design to use, can we promote for the technical system of AI (which is both particular and exceptional among the technical systems designed so far), a genuine fairness that guarantees justice using this technical system that is valid for a democratic society? This question will guide our presentation.
La notion d’équité (Fairness) occupe une place singulière dans le catalogue des concepts de l’éthique algorithmique. Elle peut en effet être définie de manière minimale à partir de son « sens faible » qui renvoie au fait de traquer, de juguler et d’éradiquer les divers biais possibles dans la conception, le fonctionnement et l’utilisation des algorithmes. Ce sens n’est « faible » qu’à proportion de l’exigence intrinsèque du concept d’équité, qui, entendu à partir de son « sens fort », exprime une des plus hautes ambitions de l’éthique et de la philosophie politique : construire le cadre théorique d’un monde juste, où chacune et chacun se voit attribuer ce qui lui est dû (les humains mais également les vivants et l’environnement).
L’importance de la tâche désignée par le « sens faible » ne saurait être sous-estimée. Il importe même de souligner le caractère indispensable au niveau de la conception des algorithmes d’une démarche que l’on pourrait qualifier de « Fairness by design », destinée à éduquer les algorithmes et à éclairer-guider leurs concepteurs. Toutefois, considérer l’équité en regard de son sens fort ouvre un angle de vue sur l’ambition de ce que devrait être une éthique de l’IA plus complète : comment, sur un continuum qui va de la conception à l’usage, promouvoir pour le système technique de l’IA (à la fois particulier et exceptionnel parmi les systèmes techniques conçus jusqu’ici), une véritable équité, garante de justice à l’aide de ce système technique valable pour une société démocratique ? Cette question servira de fil directeur à notre présentation.