La technologie fait aujourd’hui tellement partie de nos vies qu’elle devient invisible. Pourtant, ses effets sont bien réels, a rappelé en introduction Guillaume Macaux, directeur adjoint de l’OBVIA. Pour faire réfléchir le public, les organisateurs se sont inspirés d’expériences similaires qui avaient eu lieu en France. «Nous voulions imaginer une formule pédagogique dans laquelle le public puisse se projeter. Le procès se veut une formule stimulante et participative intéressante», a fait remarquer Christophe Abrassart. «L’objectif de cet évènement est de débattre d’enjeux importants», a également dit Vincent Gautrais, qui jouait le rôle du juge.
Après un faux reportage jetant les bases du cas, plusieurs (véritables) experts sont venus à la barre. Ils ont été interrogés par Anne-Marie Boucher, responsable des communications et de l'action sociopolitique au Regroupement des ressources alternatives en santé mentale du Québec, qui tenait le rôle de la procureure de la Couronne. Ils ont ensuite été contre-interrogés par l’avocat de la défense, interprété pour l’occasion par Alexandre Dézy, doctorant en droit et chargé de cours à l’UdeM.
Suivant un scénario soigneusement planifié, les experts ont soulevé de nombreuses préoccupations scientifiques comme techniques, démystifiant au passage ce qu’on entend par numérique, algorithme, intelligence artificielle ou cycle de vie. «L’idée était de transmettre la complexité de ces questions et de brosser un tableau nuancé», a souligné Christophe Abrassart. Tout n’est pas blanc ou noir: certains usages pourraient soutenir la transition énergétique, mais l’IA consomme beaucoup d’énergie et monopolise des ressources essentielles.
«Il faut différencier la phase d’entraînement, qui demande beaucoup de données et d’énergie, et celle de l’usage», a précisé Alex Hernandez-Garcia, professeur au Département d’informatique et de recherche opérationnelle de l’UdeM, agissant comme témoin expert. Et même lors de l’usage, certaines fonctionnalités sont plus énergivores, comme la génération de vidéos pour les réseaux sociaux par rapport à la synthèse d’un texte.
De plus, certains modèles d’IA spécialisés – pour la recherche de nouveaux médicaments par exemple – consomment moins d’énergie que les grands modèles généralistes, tels ceux d’intelligence artificielle générative. Finalement, si la technologie s’améliore, la multiplication des usages peut, de façon cumulée, entraîner des dépenses d’énergie encore plus grandes, par un effet rebond.
