5.1 Reconnaître les enjeux éthiques de l’IA

Maintenant que nous avons découvert plusieurs avantages d'utiliser l'IA, observons ensemble le revers de la médaille et analysons ses limites^[17][30] :

Tableau 2 : Les limites de l'IA

#	Limites de l'IA	Description	Exemples
1	Manque de bon sens[17]	L'IA a du mal à comprendre le contexte et les nuances comme les humains.  Elle réagit selon les données et les algorithmes, sans capacité à « penser » au-delà des informations programmées.	Un assistant vocal échoue à comprendre des requêtes inhabituelles qui s'écartent des commandes standards.
2	Créativité limitée[17]	Malgré sa capacité à générer des idées, l'IA reste limitée à reproduire ou combiner des modèles existants sans véritable innovation intuitive.	Logiciels de génération artistique qui produisent des œuvres en mélangeant des styles connus plutôt qu'en créant de nouveaux genres.
3	Limites éthiques et sociales[17]	La prise de décision automatisée peut entraîner des biais et des exclusions si elle n'est pas soigneusement surveillée et régulée.	Systèmes de reconnaissance faciale présentant des biais raciaux ou de genre dans l'identification des individus.
4	Manque de transparence[17]	Les processus décisionnels de l'IA peuvent être opaques, rendant difficile pour les utilisateurs de comprendre comment les décisions sont prises.	Algorithmes de crédit où les clients ne peuvent pas comprendre pourquoi leur demande de prêt a été refusée.
5	Limites techniques[17] et absence de conscience[18]	Bien que performante dans des tâches spécifiques, l'IA ne peut pas générer son propre code, ni développer une conscience ou des capacités cognitives comparables à celles des humains.	IA utilisée dans les soins médicaux qui ne peut pas remplacer le jugement clinique d'un médecin lors de diagnostics complexes.

Ainsi, comme vous pouvez le constater, l'IA comporte des défis. Malgré ses nombreuses capacités, elle reste une création humaine sujette à des limites, à des erreurs et à des abus. Ces limitations soulignent l'importance de développer des systèmes d'IA en parallèle avec des cadres éthiques et réglementaires robustes, pour guider leur utilisation responsable.