Découvrez l’interview de Lou Welgryn, Co-présidente de Data for Good et Carbon Data Analyst chez Carbon4 Finance.
L’une des tendances du Book* évoque la nécessité de “reprendre la main” en termes de développement et de déploiement des technologies. Dans quelle mesure partagez-vous ce constat ?
Lou Welgryn : Ce constat est essentiel, selon moi. À l’origine, ces technologies devaient apporter plus d’autonomie dans nos quotidiens et nos organisations. La réalité nous montre aujourd’hui qu’entre des algorithmes de plus en plus complexes et des usages qui s’étendent, elles réduisent cette autonomie. Nous nous retrouvons acculés à assister aux impacts négatifs annoncés de l’IA générative dont les dérives possibles et l’impact écologique grandissant sont inquiétants. Au sein de Data for Good, nous revendiquons le terme de “technolucidité” pour rappeler la nécessité, sur ces sujets, de poser la question du sens avant celle des moyens. L’enjeu n’est pas de faire de l’IA pour de l’IA, mais de savoir ce que l’on peut et ce que l’on veut résoudre avec.
Vous avez rejoint en 2015 l’association Data for Good. En quoi y agissez-vous pour une redéfinition des usages autour de ces technologies ?
L. W. : Data for Good est une communauté de 4 000 Data Scientists et développeurs, qui cherche à mettre le numérique au service de l’intérêt général et à utiliser l’open source comme arme au service des associations pour décupler leur impact. Concrètement, nous identifions une dizaine de projets d’intérêt général par an auxquels il manque une expertise en datas et développement. Nous mobilisons une équipe de bénévoles, qui dédient chacun 8 à 15 heures par semaine pendant deux à trois mois au projet. Au-delà de ces actions, nous soutenons un plaidoyer pour un usage d’intérêt général renforcé autour de ces technologies. En 2018, nous avons rédigé un serment d’Hippocrate du Data Scientist, sous forme de charte signée par des milliers de professionnels, et nous venons de publier un livre blanc autour des dangers des IA génératives.
Les approches RSE en tech restent trop cantonnées aux émissions carbone.
Quels types de projet avez-vous aidés ?
L. W. : Nous avons aidé Open Food Facts à établir un Éco-score sur des milliers de produits alimentaires, nous avons conçu avec Pyronear un algorithme destiné à prévenir les départs de feu, et nous sommes en cours de développement sur un outil de détection des fraudes de navires de pêche fraudeurs dans les océans. À chaque fois, nous nous servons des données publiques disponibles, et toutes les solutions sont développées en open source.
La gouvernance des données est un enjeu grandissant au sein des entreprises. Cela va-t-il dans le sens de cette “technolucidité” que vous appelez de vos vœux ?
L. W. : Certainement ! Nous constatons, à notre échelle, une sensibilisation grandissante des professionnels de la data sur ces sujets. Mais ce rapprochement entre les DSI et les démarches de RSE se cantonne encore trop souvent aux questions d’émissions carbone et d’impact énergétique, alors que la question est avant tout celle du sens et des finalités de ces développements. Nous dédions d’ailleurs une partie du livre blanc sur l’IA générative à des préconisations pour les décideurs. La puissance publique a aussi une responsabilité à assumer pour définir et sanctuariser, de manière bien plus massive, des communs publics en matière de datas.
