Imaginez que vous essayez de décider quel avocat acheter : les calculs mentaux que vous faites sur le prix et la maturité sont comme un algorithme.

Les algorithmes sont partout : Ils alimentent ce que vous voyez en ligne, et ils s’immiscent même dans le monde physique. Mais comment fonctionnent-ils exactement ? Pour les non techniciens, il peut être déroutant de comprendre comment un paquet de code se traduit dans ce qui apparaît sur votre flux de médias sociaux, ou comment il prend des décisions sur qui obtient des prêts ou non (les programmeurs qui écrivent des algorithmes de boîte noire ne comprennent souvent pas non plus).

Une nouvelle visualisation créée par un groupe d’étudiants en maîtrise de la Kennedy School of Government de Harvard explique le fonctionnement d’un algorithme dans les termes les plus simples auxquels tout le monde peut se référer : décider quel fruit acheter au marché.


[Image : Aki Younge, Deepra Yusuf, Elyse Voegeli, et Jon Truong]

Sur un site Web appelé Automating NYC, les élèves s’efforcent d’expliquer les « systèmes de décision automatisés« , qui s’appuient sur des algorithmes pour prendre des décisions qui ont un impact sur la vie des gens. Pour ce faire, ils commencent par une visualisation d’un groupe d’avocats (l’aliment), puis demandent au lecteur de décider lequel acheter. Comme les algorithmes les plus simples ne sont qu’un ensemble d’instructions, les élèves fournissent une courte liste d’exigences pour l’avocat hypothétique que vous voulez acheter : Il devrait être abordable, idéalement biologique, mais moins de 1,50 $, et il doit être mûr (le guacamole est au menu ce soir-là).

Passez ensuite votre souris sur chaque avocat illustré pour voir combien il coûte, qu’il soit biologique ou non, et à quel point il est mûr. « Tous les calculs que vous faites dans votre tête sont un algorithme, écrivent les élèves.

Et une fois que vous pouvez observer le fonctionnement de votre cerveau lorsque vous choisissez un de ces avocats fictifs, il devient plus facile de comprendre comment un système de décision automatisé pourrait faire exactement la même chose : étant donné un ensemble de règles, il essaierait de classer chaque avocat en fonction de son degré d’intégration dans les règles.

 

Dans Automating NYC, les créateurs Aki Younge, Deepra Yusuf, Elyse Voegeli et Jon Truong expliquent également des situations réelles où la vie des gens est affectée lorsqu’un algorithme prend une décision les concernant. Par exemple, ils mettent en évidence un propriétaire d’une épicerie de la ville de New York dont l’entreprise souffre parce qu’un algorithme pense qu’il commet une fraude de coupons alimentaires, alors qu’en réalité il utilise un système informel de reconnaissance de dette pour aider les gens dans sa communauté. Comme l’algorithme n’a pas été conçu pour reconnaître ce genre de situation, il ne peut plus accepter les bons d’alimentation, et ses ventes ont chuté de 30 %.

Le projet d’automatisation du CNJ a été inspiré par l’adoption d’une loi unique en son genre en 2017, qui a établi un groupe de travail à New York pour définir ce que sont les systèmes de décision automatisés et ensuite évaluer comment les agences municipales les utilisent. (Le groupe de travail n’a pas encore annoncé sa définition.)

Les étudiants espèrent que le site Web pourra servir de ressource publique, et ils veulent le transformer en version PDF pour qu’il soit accessible aux personnes qui n’ont pas un accès constant à Internet et qu’il puisse être un outil pour les organismes communautaires ou les militants. Plus les gens comprendront les façons parfois cachées dont la technologie a un impact sur leur vie, plus ils seront en mesure de s’exprimer.

https://automating.nyc/#introduction

The Intercept and and The New Food Economy

Via Fastcompany.

 

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