Une trentaine de professeurs font part de leurs préoccupations à la direction de l'Université de Montréal quant à l’adoption de « solutions » d’IA qui leur semble inconciliables avec la mission de l’établissement.

Il y a désormais quatre ans, nous faisions paraître dans La Presse une lettre ouverte⁠1 pour vous faire part de notre inquiétude croissante face à la place occupée par les logiciels propriétaires dans nos activités universitaires. Nous partagions avec vous notre crainte que l’espace de notre pensée, de notre recherche, ou de notre enseignement, soit désormais inféodé à une poignée d’entreprises comme Microsoft, Zoom, Google, et Apple.

Notre appel est resté sans réponse alors que, dans d’autres pays, des solutions libres ont depuis été mises en place avec succès en milieu académique⁠2. Or, loin de s’améliorer, cette situation devient de plus en plus préoccupante avec la place croissante que prennent une poignée d’applications propriétaires, abusivement désignées comme des intelligences artificielles.

Après avoir massivement adopté les « solutions » Microsoft pour la quasi-totalité de nos activités numériques, qu’il s’agisse de la gestion de nos courriels, de nos applications bureautiques ou de notre présence en ligne, l’Université se prépare-t-elle désormais à adopter l’un de ces nouveaux services commerciaux afin d’« améliorer » notre « productivité » ?

Auquel cas, nous voudrions, encore une fois, vous alerter sur les effets funestes d’un tel choix.

Tout d’abord, un peu de contexte. La dénomination « Intelligence artificielle (IA) » est une expression générique employée pour désigner différents systèmes informatiques destinés à réaliser des tâches typiquement associées à l’homme, comme le raisonnement, la planification, la perception et la créativité. Elle implique la conception d’une machine intelligente qui renvoie d’emblée à l’imaginaire du Golem et au mythe de l’automate. En réalité, la communauté technique a longtemps résisté à ce vocable, en privilégiant une terminologie qui désignait des tâches spécifiques telles que l’apprentissage machine (machine learning), la reconnaissance de formes (pattern recognition), la vision par ordinateur (computer vision), la fouille de données (data mining), ou le traitement automatique de la langue (natural language processing).

L’IA se réfère donc à un ensemble complexe, hétérogène et diversifié d’approches algorithmiques pour résoudre des problèmes spécifiques. Nombre de chercheurs et de chercheuses – notamment dans notre université – travaillent sur ces........

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