Quelle transparence pour les algorithmes d'apprentissage machine ?
Résumé
Recently, the concept of "transparency of algorithms" has become of primary importance in the public and scientific debates. In the light of the proliferation of uses of the term "transparency", we distinguish two families of fundamental uses of the concept: a descriptive family relating to intrinsic epistemic properties of programs, the first of which are intelligibility and explicability, and a prescriptive family that concerns the normative properties of their uses, the first of which are loyalty and fairness. Because one needs to understand an algorithm in order to explain it and carry out its audit, intelligibility is logically first in the philosophical study of transparency. In order to better determine the challenges of intelligibility in the public use of algorithms, we introduce a distinction between the intelligibility of the procedure and the intelligibility of outputs. Finally, we apply this distinction to the case of machine learning.
La notion de « transparence des algorithmes » a récemment pris une grande importance à la fois dans le débat public et dans le débat scientifique. Partant de la prolifération des emplois du terme « transparence » nous distinguons deux familles d'usages fondamentaux du concept : une famille descriptive portant sur des propriétés épistémiques intrinsèques des programmes, au premier rang desquels l'intelligibilité et l'explicabilité, et une famille prescriptive portant sur des propriétés normatives de leurs usages, au premier rang desquels la loyauté et l'équité. Parce qu'il faut comprendre un algorithme pour l'expliquer et en réaliser l'audit, l'intelligibilité est logiquement première dans l'étude philosophique de la transparence. Afin de mieux cerner les enjeux de l'intelligibilité dans l'emploi public des algorithmes, nous introduisons dans un deuxième temps une distinction entre intelligibilité de la procédure et intelligibilité des sorties. Dans un dernier temps, nous appliquons cette distinction au cas particulier de l'apprentissage machine.
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)
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