Le dernier livre d’Hubert Krivine a le grand mérite de dénombrer les multiples biais qui entachent les modèles prédictifs issus de l’application au big data d’algorithmes issus de l’intelligence artificielle (IA). Ces derniers sont marqués par des biais d’échantillonnage ou de cadrage, des corrélations parasites, des paradoxes (Hawthorne, Simpson…).

L’auteur distingue l’IA faible (dédiée et calculatrice) et l’IA forte (ouverte et apprenante), mais il dénie à cette dernière la capacité de dépasser un jour l’intelligence humaine. L’IA semble incapable d’alterner des démarches inductives et déductives dans des domaines différents et sur des terrains d...