DEMICHELIS, Rémy

Enjeux éthiques de l’apprentissage automatique et du Big Data : une perspective herméneutique

Les systèmes d'analyse de masses de données, et a fortiori d'apprentissage automatique, qui se sont grandement développés en ce début du XXIe siècle sont souvent accusés d'être biaisés. Parfois, ils renforcent et jettent une lumière crue sur les discriminations inhérentes à nos sociétés. Ils compromettent ainsi notre capacité à jeter un « voile d'ignorance » sur nos préjugés. Dans ce travail, nous aimerions tirer les enseignements d'une herméneutique héritée de Hans-Georg Gadamer afin d'aborder les enjeux auxquels nous confronte la technologie : biais, interopérabilité des systèmes et optimisation. L'idée directrice étant que les préjugés ne disparaissent jamais et cela pour des raisons épistémologiques.

- Ouvrages

• 2024 : L’Intelligence artificielle, ses biais et les nôtres : pourquoi la machine réveille nos démons, Paris, éditions du Faubourg, 200 p.

• 2024 : « Qu’est-ce que tu ne comprends pas ? Jeux de langage et algorithmes boîte noire », Lessico di Etica Pubblica, anno XIV, n° 1/2024, dir. G. Lingua & F. Striano, [lien].
• 2023 : « 7. Le dilemme de toute procédure algorithmique pour la sélection de profils », chapitre de livre in Les intelligences artificielles au prisme de la justice sociale, 2023, PU Laval, p. 145-180.
• 2021 : « Médias et sphères de justice : réduire la prédominance des plateformes internet de recommandation ». Les Cahiers du journalisme 2, Presses de l'ESJ Lille avec Presses de l'université d'Ottawa, nᵒ 7, R67 89, [lien].

• 2024, 11 décembre : Communication au séminaire Sémantique et pragmatique de la communication : « Ethique de l’IA et sphères de justice : des biais aux situations de tyrannie », Université Sorbonne Nouvelle. Précédemment présentée le 26 mars 2024 (voir ci-dessous).
• 2022 : « Science Facing Interoperability as a Necessary Condition of Success and Evil », article en archive ouverte, arXiv:2202.02540 [cs.CY], [lien]. Issu de la communication à la Technological Imaginaries Virtual Conference de la Society for Philosophy and Technology (Université catholique de Lille), juin 2021.
• 2021 : « Can we Learn Anything from Brain Simulation? A Hermeneutic Case Against Strong AI », Glimpse n°1, vol. 22, Society for Phenomenology and Media, p. 7-12. Issu de la communication à la 22nd Annual International Conference of the Society for Phenomenology and Media, mai 2020.

• 2009 Licence en philosophie (Paris-Sorbonne)
• 2010 Maîtrise en philosophie (Paris-Sorbonne, en échange à Washington & Lee University).
• 2013 Master en journalisme (IJBA, Bordeaux Montaigne)
• 2018 Master en philosophie (Paris Nanterre)
• 2023 Thèse en philosophie (Paris Nanterre)