ImageNet Roulette : plongez dans les absurdités et les travers de l’intelligence artificielle

Découvrez comment l’intelligence artificielle catégorise votre selfie.

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"Anomaly, unusual person" : cette personne ne ressemble visiblement pas aux visages connus par la base de données.

Demandez à une pseudo-IA de décrire votre visage

C’est le site web du moment : ImageNet Roulette. Vous n’avez qu’à uploader un selfie – ou copier/coller l’adresse web d’une image trouvée sur Internet. Vous obtenez ensuite une catégorisation, générée par un programme, qui compare votre photo avec une base de données annotée où d’autres visages ont été référencés.

Vous pouvez ainsi savoir si, selon une intelligence artificielle, vous ressemblez à un plombier, un millionnaire, un joueur de football ou si vous paraissez énervé.

952 000 photos, 2035 catégories

ImageNet Roulette se base sur un data set gigantesque : le sous-domaine ‘people’ de la base de données ImageNet rassemble 952 000 photos, étiquetées selon 2035 catégories par des travailleurs du clic (via Amazon Mechanical Turk notamment). Elle fut créée en 2007 par des chercheurs des universités de Stanford et Priceton. Ces photos et ces humains permettent d’entraîner une intelligence artificielle à décrire les visages grâce au machine learning. Et le moins qu’on puisse dire est que cela ne marche pas très bien.

Selon l’IA, je suis sûrement une personne qui étudie les bases psychologiques du langage humain. D’accord.

Un projet qui dénonce les failles de l’IA

L’objectif du service ImageNet Roulette est le suivant : montrer les failles et les travers de la fameuse « intelligence artificielle ». Les personnes qui annotent ces photos ne sont que… des personnes, et leurs choix parfois très discutables peuvent avoir des conséquences fâcheuses. Leurs biais permettent à des préjugés de circuler, de prendre forme, d’être retranscrits dans des programmes soi-disant intelligents. Vous êtes prévenus : il en résulte des classifications tantôt absurdes, tantôt choquantes.

Cette démonstration, proposée par la chercheuse Kate Crawford, montre bien les travers du machine learning et les risques que nous prendrons lorsque nos choix seront guidés par ces algorithmes.

Aller sur ImageNet Roulette

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2 commentaires
Commentaires (2)
  • Boisson

    Votre certitude est basée sur des données actuelles, que l’on veut bien vous diffuser..!!! Des gens comme vous, nous avaient affirmé que battre un humain, au jeu d »échec, au jeu de go était impossible il y a quelques années et pourtant…. L’ evolution de l’ia est à comparer avec l’histoire de l’aviation, sauf que l’i.a progresse plus vite .. On en reparle en 2025…

  • cedric lacrambe

    C’est parfaitement normal que les résultats soient absurdes quand la tache est en quelque sorte impossible.

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