ICTjournal 02/2021

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36 éthique entreprises

36 éthique entreprises suisses L’éthique numérique soutenue par la direction L’éthique numérique occupe de plus en plus les entreprises suisses, un thème dont se soucie surtout la direction. Dans les équipes marketing, les principes de traitement responsable des données sont moins bien accueillis. Kevin Fischer Source: HWZ, 2021 «Aborder consciemment l’éthique numérique peut aider à résoudre de façon systématique les objectifs internes conflictuels.» Cornelia Diethelm, responsable de la filière Digital Ethics à la Haute école de gestion de Zurich (HWZ) Le thème de l’éthique numérique s’est fait une place au niveau de la direction. Un constat issu d’une étude de la Haute école d’économie de Zurich (HWZ), qui s’est appliquée à mesurer la responsabilité numérique des entreprises suisses. Environ la moitié des organisations interrogées estiment que les membres de la direction comptent parmi les principaux promoteurs de l’éthique numérique au sein de leur entreprise. Les questions d’éthique concernent principalement les données La plupart des entreprises concèdent avoir déjà mené des projets discutables sur le plan éthique. Le plus souvent en rapport avec l’analyse de données et l’exploitation de données clients. D’autres projets ont trait à la «datafication» de l’espace de travail et l’utilisation des nouvelles technologies. Les entreprises sont de plus en plus conscientes de la nécessité de traiter les données de manière responsable. Un certain nombre d’entre elles ont déjà intégré les questions éthiques dans les documents et processus internes. Dans un tiers des firmes, c’est le cas pour les directives PROMOTION DE L’ÉTHIQUE NUMÉRIQUE DANS LES ENTREPRISES Dans quelle mesure ces acteurs dirigent-ils la mise en œuvre de l’éthique numérique dans votre entreprise? (en %) Extrêmement activement Plutôt activement Partiellement Plutôt faiblement Pas du tout Protection des données Direction Développement durable Communication Projets de numérisation Projets d’innovation Propriétaire ou conseil d’administration Marketing 6 9 9 11 10 13 15 28 25 31 29 29 34 33 33 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 26 36 26 29 25 27 24 29 15 26 16 20 22 28 17 23 7 3 7 11 8 17 14 13 15 sur la gestion des données et la stratégie en matière de données. Une ligne de conduite éthique existe dans une entreprise sur trois, alors qu’une sur cinq prévoit d’en introduire une. «Plus l’entreprise est grande, plus il y a de directives. En outre, notre enquête confirme que quelle que soit leur taille, de nombreuses entreprises travaillent sur les directives éthiques», précise Cornelia Diethelm, responsable de l’étude. Concilier des objectifs contradictoires De l’avis de deux tiers des personnes interrogées, les principaux promoteurs de l’éthique numérique au sein des entreprises suisses sont les responsables de la protection des données. Suivent les membres de la direction. A l’autre bout du spectre, les métiers du marketing se soucient le moins de suivre des principes d’éthique numérique. Ces attitudes divergentes soulignent les objectifs contradictoires des entreprises, selon l’auteure de l’étude. «Aborder consciemment l’éthique numérique peut aider à résoudre de façon systématique les objectifs internes conflictuels. Les pratiques commerciales doivent être alignées sur des lignes directrices éthiques qui reflètent les valeurs de l’entreprise», déclare Cornelia Diethelm. L’éthique pour être plus concurrentiel L’enquête montre également que les entreprises prennent au sérieux les attentes de leurs clients en matière de responsabilité numérique. Les principes en la matière sont en effet principalement suivis pour établir une relation de confiance avec la clientèle. Il s’agit également de se donner un avantage concurrentiel en se forgeant une image d’entreprise responsable, mais aussi de minimiser les risques. Les risques opérationnels pourraient en effet être limités en veillant à ce qu’aucune personne ne soit discriminée par l’utilisation d’algorithmes, affirme la responsable de l’enquête. En outre, la moitié des firmes adopte l’éthique numérique par conviction (ces principes s’alignant sur les valeurs de l’entreprise). L’étude «Stimmungsbarometer Digitale Ethik» a été menée par l’Institute for Digital Business de la HWZ, auprès de 254 employés d’entreprises de tous secteurs et de toutes tailles. 02 / 2021 www.ictjournal.ch © netzmedien ag

éthique machine learning 37 Des progrès pour concilier machine learning et privacy Des chercheurs de l’EPFL et de l’INRIA ont développé un système améliorant la performance de l’apprentissage fédéré. Cette technique émergente permet d’entraîner un algorithme centralisé de manière distribuée, sans que les utilisateurs n’aient à dévoiler leurs données. Rodolphe Koller On ne peut pas avoir le beurre et l’argent du beurre. Si l’on veut profiter d’algorithmes qui apprennent de nos interactions, il faut lâcher des données personnelles. En fait ce n’est pas vraiment le cas, il existe des moyens techniques de contenter tant le désir d’outils intelligents que celui légitime de garder un peu de vie privée. Conceptualisé dès 2016 par Google, l’apprentissage fédéré est l’une des solutions pour y parvenir, souvent en combinaison avec d’autres techniques (calcul multipartite sécurisé, confidentialité différentielle). L’apprentissage fédéré dans les claviers Android L’apprentissage fédéré consiste à confier les tâches d’apprentissage à un ensemble d’appareils (par exemple des smartphones) orchestrés par un serveur central. De manière itérative, les appareils effectuent la tâche qui leur est confiée avec leurs données locales et renvoient les résultats au serveur central qui les agrège et met le modèle à jour. Beaucoup d’utilisateurs de smartphones utilisent à leur insu une application d’apprentissage fédéré puisque le concept sert aux prédictions de texte dans les claviers Gboard sur Android. Les bénéfices sont nombreux: les prédictions sont de meilleure qualité, l’exploitation de ces données ultra-sensibles est minimisée et la consommation d’énergie moindre. Comment étendre le modèle à un apprentissage en continu? Si l’apprentissage fédéré est idéal dans le cas du clavier Android, il n’est guère utilisable dans quantité d’autres applications, expliquent des chercheurs de l’EPFL et de l’INRIA dans un article récent. L’apprentissage fédéré exige en effet une grande disponibilité des appareils (connectivité, batterie). Dans la pratique les modèles ne sont ainsi mis à jour que toutes les 24 heures. Si ce rythme suffit pour la saisie de texte, ce n’est pas le cas pour d’autres services, comme les recommandations sur les réseaux sociaux, qui nécessitent des modèles actualisés en permanence. Pour parvenir à un tel modèle d’apprentissage «en ligne», les chercheurs ont développé FLeet, un système qui fait office de middleware entre le système d’exploitation du smartphone et l’application ML. La solution repose sur deux composants. Le premier est un outil qui prédit et gère les périodes de calcul et la consommation énergétique de chaque tâche d’apprentissage en tenant compte des capacités singulières de chaque appareil. L’autre idée de FLeet consiste à passer à des mises à jour asynchrones du modèle pour améliorer la performance et éviter le gaspillage de synchronisations incessantes. Le hic c’est qu’avec des mises à jour asynchrones, on risque qu’une tâche d’apprentissage effectuée sur un appareil ne serve plus à rien ou empêche la convergence du modèle qui a été mis à jour dans l’intervalle. C’est là qu’intervient le second composant de FLeet: un algorithme ML (gradient descent) qui tolère ce problème en atténuant l’impact des résultats périmés sur la base de divers critères. Au final, les chercheurs parviennent ainsi à améliorer la qualité de l’apprentissage fédéré tout en minimisant l’utilisation de la batterie. Les smartphones effectuent des tâches d’apprentissage avec leurrs données locales et ne renvoient que les résultats.. Photo: Robin Worall / Unsplash www.ictjournal.ch © netzmedien ag 02 / 2021