Merci Microsoft

Qui aurait dit que moi, Unixien d’avant Linux à tendance Apple-maniac, je dirais un jour merci à Microsoft ? Et ce sans arrière-pensée (enfin presque). Ce que je veux évoquer, c’est ce qui s’est passé avec le « chatbot » Tay de Microsoft.

Note en passant : si vous n’avez pas encore entendu parler de chatbot, mettez-vous y, c’est le buzzword de l’année et ça va bien être bien plus qu’un buzzword. En revanche, si vous n’avez pas entendu parler de Tay, c’est possible car, comme me le faisait remarquer un ami journaliste, les news ont été assez largement nettoyées depuis l’événement.

Tay, c’est quoi ?

Tay, donc, pour ceux qui ont raté l’épisode, c’est un chatbot mis en ligne par Microsoft sur Twitter fin mars. Un robot entraîné à raconter « des choses » en réponse aux messages qu’il reçoit. Sans plus de but : avoir des conversations en ligne, c’est tout. Conceptuellement, on peut s’imaginer le système comme suit et ce n’est pas bien complexe : il s’agit d’une part d’un générateur de phrases (on est sur Twitter, donc on dépasse rarement deux phrases) et d’autre part d’un système d’évaluation des réactions. Là où on dépasse un peu la génération de textes traditionnelle, c’est que le système assemble des mots (ou suites de mots) trouvés sur Twitter, principalement dans les choses qu’on lui écrit et en fait des phrases. Les modèles de langages sont tels que les phrases ressemblent à des phrases bien construites et pas à des mots jetés au hasard.

Le modèle s’affine « en marchant » avec l’analyse des réactions qui suivent ces phrases. Si les gens répondent positivement (« yeah, trop cool »), alors l’exemple est à suivre ; si les réactions sont négatives, le système tâchera de ne plus produire cette phrase.

Conception simple a priori, même si la mise en œuvre implique des techniques très avancées, tournant autour de l’apprentissage profond (aussi appelé « deep learning », ce billet fait le plein de buzzwords). On appelle ça désormais de l’intelligence artificielle.

Vu de loin, ce n’est pas loin de la façon dont un enfant apprend à parler. Il raconte des choses, si vous avez l’air content, il continuera à les dire ; sinon il essaiera autre chose.

Microsoft avait tenté le coup voilà plusieurs mois en Chine et l’expérience avait été très concluante. Ils ont donc mis le robot en ligne le 23 mars, le présentant comme conçu pour dialoguer avec des adolescents. Mais, après quelques heures d’existence, Tay a été débranchée, car il/elle tenait des propos sexistes, pro-nazis, conspirationnistes et autres ignominies.

CeSpN6BWAAA0oEZ.jpg-largeNota: le 30 Mars, Tay a été remis en ligne et re-débranché le même jour, suite à des comportements incohérents – des bugs quoi…

Qu’est-ce qui s’est passé ?

La cause de ces dérapages est due à une équipe de néo-nazis, suprémacistes et autres branques qui s’expriment sur le réseau 4chan (canal /pol) et qui avaient eu vent de l’opération. Ils ont donc gavé le robot avec leurs discours.

Tay a été de ce point de vue une parfaite réussite technique : un propos révisionniste salué d’un bravo, et hop ! voilà un exemple positif. On continue, on en rajoute, et voilà un chatbot qui dit haïr les juifs, approuver Hitler, détester les féministes et vouloir gazer les mexicains.

Si on regarde comment est fait Tay (du moins ce que j’ai pu en reconstituer), cela était parfaitement prévisible. Pourtant, Microsoft ne s’y attendait pas. Pourquoi ? Parce que l’expérience précédente (en Chine) n’a pas eu ce travers, et pour cause: les chinois ne se laissent pas aller à ce genre de débordements sur des forums publics. Culture ou surveillance du Net, les deux causes sont convergentes et difficiles à mesurer. Quoi qu’il en soit, le terrain d’expérimentation était bien différent de ce que nous connaissons d’Internet.

Qu’en conclure ?

Une conclusion simple serait de dire que des techniciens ont laissé une liberté à une créature sans penser aux conséquences, que science sans conscience n’étant que ruine de l’âme, il aurait mieux valu réfléchir avant de lancer ce projet.

Je ne veux pas dénigrer la citation de Rabelais et elle s’applique bien ici, dans les faits, que s’est-il réellement passé ? C’est pour moi comme si on avait appris à dire « prout » à un perroquet. Il suffit d’y passer un peu de temps, d’avoir suffisamment de friandises à lui offrir. Assez rapidement, le perroquet pourra répéter l’interjection. Et alors ? Et alors rien. Son propriétaire apprendra à dire autre chose au perroquet ou le revendra. Pour un chatbot, c’est plus facile, il suffit de le couper. Si on reprend le parallèle de l’enfant qui apprend à parler, on en est au stade où l’enfant parle « pour parler », pas pour se faire comprendre. C’est un comportement récurrent chez l’enfant, mais qui se développe en pour étayer la finalité première du langage : se faire comprendre.

L’intelligence artificielle telle qu’elle se développe sous nos yeux est bien plus proche du perroquet que du HAL-9000 de 2001 l’Odyssée de l’Espace (et même clairement en deçà du perroquet). Tay n’avait pas de message à transmettre parce que son seul but était de produire des textes, pas de parler. La grande erreur ne vient pas des techniciens mais de ceux qui – sciemment ou non – veulent nous faire croire qu’il en est autrement, que les machines peuvent créer de l’information par la magie des Algorithmes (dernier buzzword). Ces algorithmes dont le but, comme le dit Gérard Berry, est d’évacuer la pensée du calcul afin de le rendre exécutable par une machine numérique. Des recettes de cuisine, quoi.

C’est pourquoi on peut dire merci à Microsoft de nous avoir rappelé quel est le niveau de l’IA aujourd’hui et de l’avoir clamé bien fort pour nous permettre de nous méfier de ceux qui font passer des recettes de cuisine pour l’expression d’une pensée philosophique ou politique.

L’effet petits poneys roses, (ou de l’intérêt d’aborder les questions éthiques dans la conférence principale…)

Je suis allée présenter les résultats des enquêtes éthique et TAL (on en parlait ici, l’article complet est ici) à une conférence bien connue du domaine, LREC (Language Resources and Evaluation Conference), en Slovénie.
J’avais en outre un papier accepté dans un atelier périphérique à la conférence centré sur l’éthique, ETHI-CA², qui a eu lieu le mardi précédent la conférence principale. L’ordre de succession de ces deux événements a son importance.

L’atelier était très intéressant, non seulement dans la variété des contenus présentés mais également du fait de la riche discussion qui a suivi. Les questions posées par le public de chercheurs étaient constructives et l’ambiance détendue. Nous nous sommes rencontrés, avons échangé des idées, des suggestions. Je suis sortie revigorée, pleine de beaux projets, des jolis petits poneys roses pleins les yeux.

La conférence principale, LREC, est immense, avec trois ou quatre sessions en parallèle, des posters dans tous les coins et plusieurs centaines de participants. La salle qui était dévolue à notre session était très grande et devait contenir plus d’une cinquantaine de personnes lors de ma présentation. L’ambiance n’était pas hostile, mais pas particulièrement intéressée non plus : la session n’était pas spécifiquement dédiée à l’éthique, mais plutôt à des thématiques générales (Language Resource Policies).

J’avais beaucoup préparé ma présentation (trop ?), voulant donner le plus de résultats dans les 15 minutes octroyées. Au final, je n’ai pas été formidable, et j’ai fini en avance. J’étais contente d’avoir plus de temps pour les questions. J’avais encore les petits poneys roses de l’atelier ETHICA² plein la tête.

Je m’étais préparée à répondre à des questions difficiles, mais j’avoue que la première m’a désarçonnée : « peux-tu nous citer un outil de TAL qui pose un problème éthique ? Je n’en vois pas » ….
J’ai évidemment tout de suite donné un exemple (le moteur de recherche de Google), mais pas le plus percutant. Puis j’ai donné celui des aides à la communication qui font régresser les utilisateurs (voir Anaïs Lefeuvre et al., dont la présentation est ici). Je n’ai cependant pas l’impression d’avoir convaincu.

Le deuxième intervenant a dit quelque chose que je n’ai pas pu bien entendre, mais qui tournait apparemment autour de l’affirmation que l’éthique était du domaine du citoyen et pas du chercheur. A ce moment-là, il n’y avait plus vraiment de temps pour répondre et j’ai dit quelque chose autour du fait qu’il fallait en discuter, mais mon temps était terminé.

Moralité : pas de petit poney rose dans la conférence principale !

Je suis sortie déçue de ma prestation, avec l’impression d’être passée à côté de quelque chose. Et pourtant… c’est bien à ces questions qu’il faut répondre pour faire avancer la prise de conscience, c’est bien à ces chercheurs, qui ne sont pas convaincus de l’intérêt de l’éthique dans le TAL, qu’il faut parler.
Aussi.

C’est pour éviter l’effet petits poneys qu’il faut aborder l’éthique dans la conférence principale, et pas seulement dans des ateliers, même si ceux-ci sont indispensables (ne serait-ce que pour ne pas sombrer dans l’alcool en sortant d’une telle session !).

Au final, j’ai obtenu suite à cette présentation que l’appel général de la prochaine conférence LREC, en 2018, contienne un paragraphe sur l’éthique. Cette fois je serai prête et je laisserai les petits poneys au vestiaire ! Et si vous envoyez un papier sur le sujet, je serai là, dans le public, et je vous poserai une question, promis.

Apprentissage et Intelligence Artificielle: les vraies questions éthiques

La CERNA (Commission de Réflexion sur l’Ethique de la Recherche en sciences et technologies du numériques) de l’alliance Allistene, organise le 13 juin 2016 (INRIA Paris) une journée sur le thème « apprentissage et intelligence artificielle ». Un sujet qui concerne directement le TAL, du fait de l’omniprésence du machine learning dans les recherches du domaine.

Pour en savoir plus : plaquette de présentation [PDF]

Les inscriptions sont ouvertes…

Ecole jeunes chercheurs sur l’éthique du numérique

La CERNA (Commission de réflexion sur l’Ethique de la Recherche en sciences et technologies du Numérique de l’alliance Allistene) se penche sur la question de la formation à l’éthique des chercheurs dès leur entrée en doctorat.

Elle organise une école jeunes chercheurs sur l’éthique du numérique à Arcachon, entre le 26 et le 30 septembre 2016. Inscriptions avant le 15 avril.

Pour en savoir plus: http://cerna-ethics-allistene.org/

Le TAL, ça marche pas

C’est un truisme d’écrire que les systèmes de TAL ne sont pas fiables à 100%, qu’ils répondent rarement à tous les fantasmes qu’on leur fait porter. Parce qu’au bout du compte, il ne s’agit que de faire répéter à un tas de ferraille et de silicium les choses qu’on lui a tant bien que mal apprises et pourtant… pourtant c’est un message souvent bien compliqué à faire entendre.

Je prends un exemple personnel : la société dans laquelle je travaille commercialise (entre autres) des analyseurs de Curriculum Vitae. Il s’agit de programmes auxquels on soumet des CVs dans des formats divers (office, pdf, voire image) et qui en produisent une belle représentation structurée avec toutes les informations : nom, prénom, adresse, liste des postes occupés avec fonction, employeur, période de temps, etc. tout ça dans un joli XML bien propret. Ca sert pour automatiser les systèmes de recrutement, en ligne ou non, et et ça vous évite d’avoir à remplir des formulaires kilométriques lorsque vous postulez à un poste sur Internet.

Pourtant, parfois, malgré tout le mal que se sont donné nos linguistes et nos développeurs, les informations ne sont pas correctement restituées. Et là, le dialogue avec le client devient très complexe (il y a un client parce que oui, au bout du compte, on essaye de les vendre, ces analyseurs). Et j’ai fréquemment des réactions du type : « ben pourquoi il ressort pas le nom ? On le voit bien, là, c’est écrit en gras ! Il marche pas, votre système ». Le dialogue qui s’ensuit est souvent difficile. Je commence par expliquer que le gars du CV s’appelant Marin Martin, il a un prénom qui pourrait être un nom de fonction et un patronyme qui pourrait être un prénom, alors c’est compliqué pour une machine, que le gras est souvent signe de… n’importe quoi dans un CV, à tel point que les infolinguistes ont décidé, comme première étape du traitement de supprimer toutes les marques de mise en page, vu qu’on ne peut rien en déduire de fiable. Enfin que la mise en page de ce CV (en PDF, qui plus est !) est on ne peut plus pénible à décortiquer. Et là, j’aboutis à la réaction : « ah bon ? Vous transformez en texte et vous comparez à des listes ? Ben moi aussi je pourrais le faire ! ». La magie est cassée.

Pourtant non, je ne fais pas de la magie noire, je vends un programme informatique qui a été programmé par des humains, un programme qui rend des services et qui a ses faiblesses, comme tout autre système automatique. Et, oui, vous pourriez le faire, moyennant un peu de formation (quand même). C’est de la programmation, c’est tout.

Maintenant imaginons un cas de figure légèrement différent où le nom serait reconnu correctement mais tronqué. Je pourrais expliquer que c’est normal vu que le champ est limité à 15 caractères et j’aurais très probablement en retour la réaction « Ah ben oui, c’est normal, il y a une limite ». Les limites de l’outil informatique sont intégrées, il faut faire avec. Mais dès que l’on aborde un comportement anthropomorphe, comme le fait un système de TAL, les attentes deviennent démesurées. Et les désillusions de même. A mon sens pour une raison simple, c’est que chacun est expert de la tâche (ici la langue), puisqu’il la pratique en continu. Donc il peut sans effort projeter un humain à la place de la machine. Il voit bien qu’il pourrait tancer vertement un stagiaire qui remplirait des fiches au stylo-bille pour n’avoir pas trouvé le nom sur le CV (pourtant, il est écrit en gras) alors qu’il lui pardonnerait sans problème de ne pouvoir écrire ce nom en entier sur cette fiche bristol qui ne comporte que 15 cases pour ce faire.

Plus le système vise à remplacer un humain, moins il a droit à l’erreur, alors que la tâche n’en devient nécessairement que plus complexe. Et les gains en temps, en productivité que fournit l’outil sont vite masqués par cette « qualité perçue » qui n’est pas au rendez-vous. Même si 99% des CVs sont bien traités, celui-là ne l’est pas. Dès lors, c’est le seul qui compte, c’est la marque d’infamie qui révèle au grand jour ma tentative de vendre un produit qui ne marche pas alors que, quand même, c’est écrit en gras.

C’est dire la grande misère des vendeurs de produit de TAL. Mais au bout du compte, et même si ça ne facilite pas l’acte de vente, je ne suis pas mécontent qu’on se pose ces questions. Pourquoi le système ne marche pas dans ce cas-là ? Qu’est-ce qu’on pourrait faire pour qu’il marche mieux ? Ce sont des questions saines. Simplement, par souci d’équité, j’aimerais aussi qu’on se pose un peu plus souvent la question de savoir pourquoi « c’est la faute à l’informatique », pourquoi on ne peut pas avoir un patronyme de 16 caractères, qui a décidé ça, de quel droit et pour quelle raison on devrait s’y soumettre.

Si on considère la critique des systèmes de TAL comme l’embryon salutaire d’un regard critique envers la technologie en général, elle me fera moins mal, à moi, modeste artisan du TAL.

Alors qu’on se le dise, le TAL, ça ne marche pas. Mais ni plus, ni moins que n’importe quel système informatique. Les systèmes de TAL ont des limites qu’il faut connaître pour pouvoir décider en pleine conscience de les accepter ou de les refuser. Comme les autres.

The Hitchhiker’s Guide to Ethics in NLP


L’article ci-dessous a été refusé à la conférence The Ethics of Data Science: The Landscape for the Alan Turing Institute organisé par The Alan Turing Institute, nous avons toutefois souhaité le partager avec vous. Bonne lecture !


The Hitchhiker’s Guide to Ethics:

the Journey towards Raising Awareness in Natural Language Processing

Alain Couillault, Karën Fort, Gilles Adda, Maxime Amblard, Jean-Yves Antoine, Hugues de Mazancourt

Ethics, NLP and Everything

Natural Language Processing (NLP), like any other science, is confronted to ethical issues, both regarding the way science is conducted (plagiarism, reproducibility, transparency) and regarding the effects of its results on society. Some issues are specific to the very nature of NLP: the building, transformation or annotation of the (sometimes huge) language resources (corpora or dictionaries) NLP (sometimes heavily) relies on implies to set up and drive large scale projects which involve human resources. NLP techniques are also often used to analyze documents which, by their nature or their content, require thoughtful considerations regarding ethics. Just think of Email corpora (De Mazancourt et al., 2014), medical corpora (Grouin et al., 2015), schizophrenics’ speech corpora (Amblard et al., 2015) or suicide letters (Bretonnel Cohen et al., 2015). NLP is also called for when it comes to providing tools for ethics, for anonymizing documents or discovering plagiarism. This article describes the various actions we conducted to raise awareness for ethics within the NLP community.

Thanks for all the Answers

It all started with a position paper (Fort et al., 2011) on the growing use of the Amazon Mechanical Turk platform, stating that such platforms are not ethical with regards to the way Turkers (i.e. task workers) are paid, underpaid, or even not paid. We then broadened our standpoint and enlarged our group by involving private and public bodies in the writing of an Ethics and Big Data Charter  (Couillault et al., 2014), which aim was to document as much as possible the building of language resources. The Ethics and Big Data Charter is a form split into three sections respectively dedicated to traceability, legal and licensing issues, and specific requirements (i.e. related to the very nature of the resource content). While the Charter has seldom been used for what it had been designed for (i.e. document language resources), we found out that talking and publishing about it and, hence, about ethics, rose interest, if not awareness, among researchers. It was then decided to push further and organize dedicated workshops in France, in November 2014  and June 2015. These workshops gave the opportunity to cover a large scope of the ethical issues pertaining to NLP, and were attended by a rather large audience. During one of the workshops, the idea arose to create a blog  to share ethics-related standpoints and to address a larger audience. A poll was also conducted, partly to collect information on the NLP researchers’ viewpoint to NLP and, we must admit, rhetorically to raise awareness. More than 100 people answered the poll (which, with regards to the French speaking NLP community is a reasonably large number) and, among them, more than thirty people volunteered to get involved in ethics-related actions. We will present the main lessons drawn from this consultation, concerning various issues such as researchers ethical responsibility, data privacy and perpetuity, data producers payment etc.

And another Thing…

We have witnessed a motivating growing interest in the NLP community for ethics, and we are eager to take more actions to further raise awareness and create momentum.
The poll on Ethics and NLP has been translated into English and addressed to a large, international audience. It is under way and, as of September 2015, more than 260 people have participated. We plan to publish the results at an international conference and journal to enlarge even further the number of people interested. We have also worked on a second version of the Ethics and Big Data Charter to extend to other domains requiring data sets (such as medicine or European projects). The next TALN conference (organized by ATALA, the French association for NLP), will include a thread on ethics, and a special issue of the international TAL journal will be dedicated to ethics and NLP. Hopefully, all these efforts will help designing standards and solutions for ethics in NLP.

This paper, including section headers and footnotes, was 42 lines long in the original paper.

References

Amblard, M., Fort, K., Demily, C., Franck, N., and Musiol, M. (2015). Analyse lexicale outillée de la parole transcrite de patients schizophrènes. Traitement Automatique des Langues, 55(3):25, August.

Bretonnel Cohen, K., Pestian, J. P., and Fort, K. (2015). Annotating suicide notes : ethical issues at a glance. In ETeRNAL (Ethique et Traitement Automatique des Langues), Caen, France, June.

Couillault, A., Fort, K., Adda, G., and De Mazancourt, H. (2014). Evaluating Corpora Documentation with regards to the Ethics and Big Data Charter. In International Conference on Language Resources and Evaluation (LREC), Reykjavik, Iceland, May.

De Mazancourt, H., Couillault, A., and Recourcé, G. (2014). L’anonymisation, pierre d’achoppement pour le traitement automatique des courriels. In Journée d’Etude ATALA Ethique et TAL, Paris, France, November.

Fort, K., Adda, G., and Cohen, K. B. (2011). Amazon Mechanical Turk: Gold mine or coal mine? Computational Linguistics (editorial), 37(2):413–420.

Grouin, C., Griffon, N., and Névéol, A. (2015). Étude des risques de réidentification des patients a partir d’un corpus désidentifié de comptes-rendus cliniques en francais. In Proc. of the TALN workshop ETeRNAL, pages 12–24, Caen, France, June.

Et si on commençait par appliquer la loi ?

Le sondage réalisé à l’occasion de la journée ETERNAL (Ethique et Traitement Automatique des Langues) fait apparaître, parmi les commentaires produits par les participants à cette enquête la réaction suivante :

Beaucoup de chercheurs se servent des données glanées sur le web sans vérifier au préalable les droit d’utilisation de ces données. Cela peut poser problème si les données collectées massivement contiennent des données personnelles et sont redistribuées à d’autres chercheurs comme outil de travail.

Il est louable de s’interroger sur l’esprit de la loi (en l’occurrence de la licence d’utilisation), qui permet ou interdit certaines choses pour de bonnes raisons (éthiques), il n’en est pas moins obligatoire d’en respecter la lettre, quelles que soient les raisons : ça n’est pas seulement s’il y a des données personnelles que ça peut poser un problème. Le problème est d’aller à l’encontre de la licence. C’est interdit, même. Et l’éthique commence avant tout par un respect de la loi.

La citation ci-dessus est caractéristique d’un état d’esprit de certains chercheurs que l’on peut résumer par « oui, mais moi c’est pour la recherche, donc la licence ne s’applique pas à mes travaux ». Etonnant état d’esprit, si on creuse un peu : jusqu’où pousse-t-on l’exception si l’on est soi-même juge de ce qui est bon de ne pas appliquer ? D’autant que de réelles exceptions, encadrées et clairement définies, existent pour la recherche et que d’autres sont en préparation dans la loi Lemaire. Mais rien qui passe par l’auto-désignation (!).

Prenons par exemple le site doctissimo.fr, source de nombreuses analyses en TAL. La licence d’usage précise, entre autres qu’il « est interdit de procéder à une extraction qualitativement ou quantitativement substantielle des bases de données mises en ligne sur le site ». J’en conclus donc que le TP de master 1 TAL consistant à compter le nombre de pronoms personnels utilisés sur les forums doctissimo est interdit. On n’a pas le droit. Compréhensible ou pas, c’est la règle.

Notons par ailleurs que, de mon expérience, les industriels sont plus enclins à respecter ce type de règles que les scientifiques. Oh, non pas qu’ils soient plus vertueux, loin de là, mais ils savent le dommage que peut leur infliger la révélation publique d’une infraction à la loi, par un concurrent mesquin, par exemple. Et c’est à mon sens l’un des leviers qui peut permettre l’avancée dans les fait d’une certaine éthique. Mais je reviendrai probablement sur le sujet dans un autre post.

Le caractère inapproprié d’une règle est souvent l’excuse que l’on rencontre pour ne pas l’appliquer. La prétendue « exception scientifique » en est un exemple, mais elle n’est pas seule et à cette aune, chacun peut se trouver ses propres arguments pour ne pas s’y conformer.

J’ai par exemple entendu dire que la loi Informatique et Liberté était inappropriée et donc inapplicable, avec force arguments, entre autres à cette même journée ETERNAL. Le premier des griefs fait à cette loi était fait qu’elle se base sur une notion de croisement de fichiers alors qu’à l’heure du Big Data, on ne parle plus que de données. La belle affaire ! Le glissement lexical ne vaut pas invalidation du concept.

Autre grief, plus sur le fond, celui-là : la loi Informatique et Liberté partirait du principe que les données collectées ou agrégées le sont dans un but précis, alors qu’à l’heure du Big Data, on collecte à tout va, on mouline les données avec des outils à la mode (Hadoop, Spark, R, …) et on voit ce qu’on peut en déduire. Il serait donc impossible de savoir a priori pourquoi on demande des informations aux individus et, partant, impossible de leur demander leur consentement. Là encore, l’argument est spécieux. Si l’on tient vraiment à corréler tout avec n’importe quoi, on peut jouer, comme le montre le site « spurious correlations », à croiser les dépenses US pour l’espace, la science et la technologie avec le nombre de suicides par pendaison et trouver un taux de corrélation supérieur à 99%.

Non, quand on croise des données, c’est toujours dans un but précis. Savoir quel type de programme télé les adolescents très présents sur les réseaux sociaux sont prêts à consommer, pourra être l’objet d’un étude de positionnement d’une chaîne de télévision. Il est alors très simple de vérifier que les données qui permettent de faire ces croisements autorisent bien de tels traitements, la première autorisation étant le consentement donné par les individus qui ont fourni l’accès à leurs informations personnelles. C’est bien là l’esprit de la loi Informatique et Liberté : vérifier le consentement. Qu’il soit donné pour des lignes dans une base de données hiérarchique ou pour des « data » en JSON n’est qu’un détail de mise en œuvre.

Je ne veux pas dire que la loi Informatique et Liberté est parfaite, loin de là. Elle doit clairement évoluer sur certains points, s’étendre à tous les domaines, et le peu de moyens donnés à la CNIL ne l’aide pas à faire d’évolutions majeures. Mais elle demeure un socle solide de protection des individus. La contourner par une paresse intellectuelle qui se cacherait derrière une désobéissance civile est l’un des pires moyens d’action. Si on veut faire évoluer cette loi, il faut avancer avec des propositions claires et respectueuses des libertés individuelles, pas masqué derrière sa propre supériorité face au règlement, qui que l’on soit.

Résultats de l’enquête Ethique et Traitement Automatique des Langues et de la Parole [1]

Nous présentons ici les résultats d’une enquête sur l’éthique dans le Traitement Automatique des Langues et de la Parole, menée auprès de chercheurs et d’industriels de ce domaine.

Pour des raisons de commodité de lecture, ce post présente les réponses aux questions fermées. Un prochain traitera des questions ouvertes et des commentaires.

Motivations

Le questionnaire a été réalisé très rapidement (pour pouvoir en disposer pendant  la conférence JEP-TALN 2015), suite à la très intéressante journée Ethique de la  CERNA (Commission de réflexion sur l’éthique de la recherche en sciences et technologies du numérique d’Allistene).

La question principale que nous nous posions était de savoir dans quelle mesure les chercheurs en TAL/P francophone se sentent responsables de l’utilisation faite de leurs recherches (moral buffer). D’autres questions sont apparues rapidement, notamment celle de savoir si les universités proposent des sensibilisations à l’éthique.
Enfin, d’autres nous sont venues en liaison avec des remarques entendues lors de séminaires ou de rencontres.
Le questionnaire a bien entendu été créé avec un biais en faveur d’une meilleure prise en compte des questions d’éthique dans nos pratiques de chercheurs, mais il n’a pas empêché les personnes étant en désaccord de s’exprimer, ce qu’elles ont fait, vous allez le voir, et nous les en remercions.

Participation

Suite à la publicité réalisée pendant JEP-TALN, sur la liste LN et par mails personnels, et malgré quelques problèmes de connexion, 102 personnes ont participé à l’enquête, entre le 23 juin et le 30  juillet 2015.
Lors des dernières conférences TALN, les organisateurs ont enregistré environ 200 inscrits (200 en 2013, 195 en 2014 et 180 en 2015), nous considérons donc cette enquête représentative de la communauté française du TAL/P  dans son ensemble.

Réponses et (début d’)analyse

Le questionnaire comprenait majoritairement des questions fermées, toutes facultatives. Chaque personne a laissé en moyenne moins de deux questions sans réponse. Les non-réponses et les réponses « ne sais pas » ont été traitées par LimeSurvey comme équivalentes.

Responsabilité des chercheurs

Question : « Vous considérez-vous responsable des utilisations faites des outils que vous développez ? »

Près de 75 % des chercheurs considèrent qu’ils sont responsables, individuellement ou collectivement, plus précisément :

  • 12,2 % ont répondu à la fois « Oui, c’est tout à fait mon rôle » et « C’est un rôle partagé par l’ensemble de l’équipe »
  • 33,3 % ont répondu « Oui, c’est tout à fait mon rôle
  • 26,7 % ont répondu « C’est un rôle partagé par l’ensemble de l’équipe »
  • 1,1 % ont répondu « C’est le rôle d’un des membres de l’équipe »

Role

Cependant, pour 26,7 % des personnes répondantes, l’utilisation faite des outils qu’elles développent n’est pas de la responsabilité des chercheurs. Ce chiffre confirme qu’il existe en TAL/P comme ailleurs, un moral buffer (tampon moral ?). Nous espérons que ce blog et les différentes actions de sensibilisation menées permettront de le faire diminuer, car si nous ne nous sentons pas responsables et que le grand public et les politiques ne comprennent pas vraiment les capacités réelles des outils que nous développons (voir plus loin), personne ne se sentira la légitimité d’agir en cas d’utilisation néfaste, contraire aux droits de l’homme par exemple.

Données personnelles

Questions : « Doit-il selon vous y avoir une exception recherche sur l’usage des données personnelles ? » et « Un statut particulier pour la recherche des données personnelles vous permettrait-il de lancer de nouveaux travaux ? »

Les données personnelles, au sens de la CNIL, sont toutes les données qui permettent d’identifier, directement ou indirectement, un individu. Cette définition couvre ainsi un large éventail de données : données d’identification, mais également informations déposées sur un réseau social, ou n’importe quel texte, dès lors que ce texte ou ces données permettent, par les indices qu’ils contiennent, ou par le croisement d’indices, de (ré)-identifier un individu.

A la question de la nécessité ou non d’un statut particulier de ces données pour la recherche :

  • 1,4 % ont répondu à la fois « non » et « les données utilisées pour une expérience doivent être mises à disposition des évaluateurs et/ou de l’ensemble de la communauté scientifique »
  • 4,2 % ont répondu « toutes les données doivent être disponibles pour la recherche »
  • 56,3 % ont répondu « oui, sous certaines conditions »
  • 14,1 % ont répondu « les données utilisées pour une expérience doivent être mises à disposition des évaluateurs et/ou de l’ensemble de la communauté scientifique »
  • 19,7 % ont répondu « Non »

Outre les considérations éthiques que ce point soulève, notons que le recueil et le traitement des données personnelles est soumis à des obligations fortes, dont le non-respect est passible d’emprisonnement ou de conséquences financières lourdes.

Commentaires des répondants

La question « Doit-il selon vous y avoir une exception recherche sur l’usage des données personnelles ? » donnait la possibilité d’insérer des commentaires, que nous reproduirons dans un post à venir.

Refus d’un projet pour raisons éthiques

Question : « Avez-vous déjà refusé ou limité un projet pour des raisons éthiques ? »

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Environ 40 % des répondants affirment avoir refusé ou limité un projet pour des raisons éthiques. Ce résultat, qui peut paraître surprenant — qui l’est pour nous — montre à quel point l’éthique est une problématique actuelle. Cette question aurait cependant mérité d’être affinée (quelles raisons ?).

Pérennisation des données

Question : « Dans vos projets intégrez-vous dès le départ la possibilité de pérenniser et redistribuer vos données ? »

Pereniser_données

Une large majorité affirme intégrer dès le début d’un projet la pérennisation et la redistribution des données. Cela semble un peu contradictoire avec le fait que le français reste encore une langue relativement peu dotée en données langagières (voir Joseph Mariani (LIMSI / CNRS) sur ce sujet, en vidéo), surtout librement disponibles. Cependant, le terme « données » est ambigu et aurait sans doute dû être précisé (« données langagières », par exemple).

Il est intéressant que près de 20 % des répondants avouent ne pas considérer cet aspect dès le début du projet : soit ils le prennent en compte plus tard, soit ils ne le prennent jamais en compte. C’est une question que nous devrons aborder ici.

Rémunération des producteurs de données

Question : « Dans les projets auxquels vous avez participé, savez-vous comment les producteurs de données ont été rémunérés ? »

Remuneration

Là encore, une majorité déclare savoir comment ont été rémunérés les producteurs de données. Reste à valoriser la documentation de cette information, via la Charte Ethique et Big Data, par exemple. Nous avons en effet montré que les articles de recherche concernant les ressources langagières les plus utilisées  ne donnent pas cette information.

Plus de 25 % des personnes interrogées (voire plus de 40 % si on y ajoute les non réponses) déclarent ne pas savoir comment les producteurs de données de leurs projets ont été rémunérés. C’est préoccupant, en particulier avec le développement des plate-formes de myriadisation du travail parcellisé à la Amazon Mechanical Turk, qui posent de nombreux problèmes éthiques.

Limites du TAL vues par les pouvoirs et le grand public(s)

Questions : « Pensez-vous que les pouvoirs publics sont conscients des limites des capacités des outils de TAL ? » et « Pensez-vous que le grand public est conscient des limites des capacités des outils de TAL ? ».

limites

Près de 9 % des répondants (8,8 %) pensent que les pouvoirs publics sont conscients des limites des capacités des outils de TAL, contre 5 % (4,9 %) concernant le grand public.

67,6 % pensent au contraire que les pouvoirs publics n’en sont pas conscients et 75,5 % que le grand public ne l’est pas non plus.

23,5 % et 19,6 % ne répondent pas (ce qui représente un nombre important de personnes), sans doute parce qu’il s’agit de donner ici une impression, non fondée sur des données concrètes. Ces questions mériteraient en effet une enquête sérieuse auprès des pouvoirs publics et du grand public.

Quoi qu’il en soit, ce blog se veut un début de réponse à cette préoccupation, même si rendre accessible à un public plus large la finesse de certaines questions de recherche représente un réel effort, voire du talent. Nous tenons au passage à rendre hommage à notre collègue Jean Véronis, décédé l’année dernière, qui avait su maintenir cet effort sur la durée, non sans talent : http://blog.veronis.fr/.

Formation à l’éthique

Question : « Existe-t-il une sensibilisation à l’éthique dans les formations dans lesquelles vous intervenez ? »

formation

Les réponses négatives sont à rapprocher d’autres réponses du questionnaire : s’il n’y a que peu de sensibilisation à l’éthique dans les formations, comment pourrait-on avoir des chercheurs, des citoyens ou des responsables politiques conscients des enjeux des limites des outils ?

Cependant, les presque 15 % de réponses positives montrent que de telles formations existent, qui pourraient être diffusées plus largement. Ce blog pourrait être le lieu pour les recenser (n’hésitez-pas à nous les signaler en commentaire), ainsi que leur contenu.

Éthique comme sujet dans l’appel général de TALN

Question : « Pensez-vous que l’éthique doit faire partie des sujets de l’appel général de la conférence TALN ? »

TALN

En d’autres termes, les trois quarts des personnes ayant émis un avis pensent qu’il faut inclure le thème dans les prochains appels de TALN. Cela tombe on ne peut mieux puisque l’AG finale de l’association savante du TAL, l’ATALA, a donné son accord pour cela.

Il faudrait bien entendu étendre cette décision à la conférence JEP (parole) et aux conférences internationales (LREC, ACL, COLING, INTERSPEECH, etc). Nous comptons pour cela sur (vous) nos collègues présents dans les différentes instances et associations et tenterons de sensibiliser à cette question autour de nous.

Participation à un groupe de travail éthique dans le TAL

Question : « Êtes-vous d’accord pour participer à un groupe de travail sur l’éthique dans le TAL ? »

TAL

26 personnes nous ont laissé leur adresse mail, dont 21 ne sont pas (encore ?) membre du comité de lecture de ce blog. C’est très encourageant ! Nous allons contacter ces personnes pour les faire travailler envisager des actions communes.

ANR

Question : « Avez-vous décrit dans l’annexe technique les dimensions éthiques des projets que vous avez soumis pour financement (ANR ou autre) ? »

ANR

Cette question donnait la possibilité de laisser un commentaire que l’on trouvera dans un post à venir.

Conclusions

La première conclusion de cette enquête est que le sujet de l’éthique est reconnu comme important par la communauté du TAL/P francophone, ce qui est pour nous une grande satisfaction.

Cela nous encourage à continuer et à proposer d’autres formes d’expression sur la sujet ainsi que d’élargir le questionnement à l’international. Nous comptons en effet réaliser une enquête similaire, en anglais, que nous proposerons à la communauté internationale du TAL/P. Nous y réfléchissons actuellement et sommes preneur/se de vos suggestions, donc n’hésitez-pas à en faire, en commentaire de ce post par exemple.

N’oubliez pas de nous signaler en commentaire les sensibilisations à l’éthique proposées dans des formations.

Karën Fort, Alain Couillault et Jean-Yves Antoine pour les graphiques.