Manuela Delgado travaille depuis plus de 20 ans dans le secteur industriel dans les domaines liés à la gestion des produits et les dix derniers dans les produits numériques.
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Actuellement, c’est Responsable du pôle Projets d’Innovation Technologique chez NTT Datal’un des 10 premiers fournisseurs de services informatiques au monde, dont le siège est à Tokyo et opère dans plus de 50 pays.
En 2020, avec dix-sept autres collègues ingénieurs, elle a promu la publication du livre 10001 amis ingénieurs, un texte qui vise à promouvoir et à encourager la compétence scientifique chez les filles à travers des histoires d’efforts et de curiosité accompagnées d’expériences, de recettes et de données.
Manuela Delgado signant des copies du livre « 10001 amis de l’ingénierie ».
De plus, c’est l’une des ‘100 meilleures femmes leaders d’Espagne’ et fait partie de l’Association des femmes chercheuses et technologues, une organisation qui cherche à être un réseau de soutien pour d’autres femmes dans les sciences et la recherche.
Nous avons discuté avec Manuela Delgado de l’Intelligence Artificielle et de ses utilisationset sur une expérience amusante qu’il a récemment réalisée.
« Dans mon travail, comme nous utilisons toutes les technologies, je me penche sur la façon dont le traitement des données doit être pour alimenter les modèles d’intelligence artificielle, car ce n’est pas la même chose d’analyser des données et d’obtenir des statistiques avec des pourcentages que le traitement qui doit être fait. aux données pour alimenter une bonne intelligence artificielle. Il faut donner une autre vision car elle a un autre impact. Bon, et maintenant avec ChatGPT je ne vous en dis même plus, c’est comme la barbarie absolue qui peut mener à des choses dont on ne veut pas », raconte l’expert.
Qu’est-ce que l’intelligence artificielle pour vous ?
C’est un outil très puissant pour trouver des solutions que nous ne pourrions peut-être pas trouver avec d’autres outils ou avec notre propre processus mental. C’est un bon outil qui peut nous aider beaucoup, mais bien sûr, quand l’intelligence artificielle est bien comprise, et quand elle est utilisée correctement dès le début, ce qui pour moi arrive quand on lui donne de bonnes données.
Manuela Delgado mangeant des croquettes pour son expérience d’IA.
Pourquoi n’est-ce pas le remède à tout ?
Ce n’est pas le remède à tout car l’intelligence artificielle est un outil et personne ne marche pour tout, tout comme aucun médicament, ça marche pour toutes les maladies. Nous devons le voir comme un outil qui nous aide à faire quelque chose, mais ce quelque chose doit avoir un but, il doit être bien analysé.
Vous pouvez utiliser l’intelligence artificielle pour, par exemple, approfondir vos connaissances ou trouver de nouvelles solutions dans le domaine de la biomédecine, par exemple. Cela a un but et si nous le gérons bien, cela nous donnera de bons résultats. Mais on ne peut pas prendre ce qu’on a fait pour la Biomédecine et l’appliquer à la Gastronomie, car c’est un autre domaine qui a une autre finalité et il faut préparer l’outil pour cela. Ce n’est pas une panacée, car chaque sujet a son but.
Qu’advient-il de nous avec ChatGPT maintenant ? Vous n’avez pas un peu peur ?
Plus effrayante que l’intelligence artificielle, l’ignorance humaine me fait peur, car nous utilisons et développons l’intelligence artificielle depuis de nombreuses années. Lorsque nous allons en ligne et qu’ils recommandent un voyage ou un achat, tout cela se fait avec l’intelligence artificielle. Qu’en est-il de ChatGPT ? Premièrement, qu’il s’agit d’une version bêta, que j’entends très rarement. Les inventeurs du sujet disent : Attention, nous testons ça !
D’autre part, ChatGPT s’est nourri de tous les textes, images, recommandations et forums Internet. Avec tout ce que cela implique. 9 personnes sur 10 dans le monde n’ont pas accès à Internet. Donc le premier biais est qu’il a le biais du premier monde, parce qu’il a été alimenté par ce que nous avons écrit dans le premier monde.
Et puis, il s’agit de réseaux de neurones qui ne s’identifient pas comme le font peut-être d’autres algorithmes. Par exemple, les algorithmes de vision sont alimentés par des caméras… Eh bien, vous alimentez ce modèle avec beaucoup de types de peau, d’yeux, de nez, vous lui donnez de la diversité et puis il sait identifier que c’est un visage, mais parce qu’il comprend la diversité.
Quel est le problème avec ce modèle ? Qu’en s’entraînant d’abord avec ce premier biais mondial, puis avec tous les biais cognitifs que nous avons tous appliqués sur Internet lorsque nous cliquons sur Internet, lorsque nous exprimons quelque chose dans un post, sur un réseau social nous appliquons nos propres biais cognitifs.
Ainsi, le contexte que ces réseaux de neurones comprennent est déjà biaisé. Mais c’est aussi que ce que font ces réseaux de neurones, c’est générer, inventer un contexte, et puis les gens disent : est-ce que ChatGPT ment ou se trompe. Voyons, oui et non, ce qui se passe, c’est qu’il comprend un contexte et dit, eh bien, je vais donner cette solution, car il génère une solution à ce contexte. Peut-être que cette réponse n’est pas conforme à ce que vous pensez qu’elle devrait donner, mais c’est que pour ce réseau de neurones c’est une bonne réponse, que c’est aussi le danger, qu’il émet des réponses en croyant qu’elles sont vraies, mais ce n’est pas le cas faut. ..
Parfois, quand j’entends ce Chat GPT dire que le monde va finir… Pourquoi a-t-il dit que le monde va finir ? Eh bien, parce que quelqu’un lui a demandé, parce que sinon, il ne le dit pas. Il répond aux choses que vous lui demandez.
Ce qu’il a fait, c’est mettre massivement l’intelligence artificielle entre les mains de n’importe qui, parce que ce qu’il fait, c’est qu’il comprend le langage naturel. Vous lui écrivez et directement avec ce que vous lui écrivez il vous répond. Mais la façon dont nous saisissons ces textes est très importante pour qu’il puisse nous répondre. Ce sont les ordres que vous donnez à l’intelligence artificielle, qui jusqu’à présent étaient donnés de manière programmatique, et maintenant elle les comprend de manière textuelle ou même avec une voix.
Parlez-nous du projet, ‘l’étrange cas du biais croquette’ dans lequel vous êtes plongé.
Le projet est né lors d’une conversation lors d’un repas dans un restaurant bien connu de Saragosse, dont la spécialité est les croquettes. Nous parlions de la manière de rapprocher l’intelligence artificielle du public, en dehors du secteur de la technologie.
Nous avons dit : Demandons à ChatGPT comment est une femme après avoir mangé des croquettes ! Et on l’a fait aussi avec un homme, et il a renvoyé des images très différentes de ce à quoi on s’attendait et on s’est dit que le parti pris était dans la croquette…
Il était très clair que je donnais des propriétés et un contexte à une croquette qui biaisait, et il nous est venu à l’esprit de pirater ce que ChatGPT comprend des croquettes, de manière ludique et nous avons passé un bon moment dans les bars.
Sur Instagram, nous avons demandé aux personnes de nous contacter qui aimeraient former un modèle d’intelligence artificielle, manger des croquettes et s’amuser. A 12h nous avions déjà 53 personnes, nous avons fermé l’appel et tenu une session.
Comment avez-vous fait?
Nous nous sommes concentrés sur la saisie de données, qui, dans ce cas, était lorsque vous allez alimenter un modèle d’intelligence artificielle, techniquement, cela s’appelle l’ingestion de données afin que le modèle puisse ensuite travailler dessus.
Nous avons donc voulu faire une prise littérale, et nous avons mangé les croquettes en nous concentrant sur le moment où vous prenez une bouchée de la croquette. Et ce moment-là, nous demandons à ces personnes de l’associer à huit saveurs et d’identifier chaque saveur à une émotion, les 6 émotions de base de l’intelligence émotionnelle. Et c’est ce qu’ils ont fait.
Nous l’avons collecté dans un petit formulaire et appliqué deux biais conscients : un qui était l’âge de la personne, et ensuite où elle avait passé son enfance dans la ville ou la ville. Alors bon, avec ces données et avec ces émotions, avant tout, nous voulions souligner que nous avons besoin en tant que personnes de développer notre intelligence émotionnelle à ce moment-là, car c’est le moment critique où vous donnez les données au modèle.
Et à partir de là, nous commençons à former un modèle et un contexte. Nous avons posé des questions comme : qu’est-ce qui fait le plus peur aux plus de 25 ans nés dans une ville ? Et des choses comme ça… Nous avons continué à demander et à demander jusqu’à ce que nous trouvions le profil de ces personnes. Et nous obtenons des informations, c’est-à-dire comment fonctionnent les algorithmes, ce que nous ne savons pas sur nous-mêmes, pas même sur nous…
Et tu as encore demandé les images…
Oui, nous lui avons dit de nous montrer en images à quoi ressemblent ces gens. Et nous avons vu comment il y avait vraiment un impact sur le modèle. Nous avions agi sur la croquette, qui était ce qui était biaisé et stéréotypé, et maintenant nous apparaissaient des femmes et des hommes qui transmettaient d’autres émotions, variées, ils avaient l’air d’âges différents, etc.
Nous sommes allés un peu plus loin et avons choisi deux émotions : la joie, parce que nous croyons que nous aimons tous être heureux, et la peur, parce que c’est avec cela que nous sommes manipulés. Et nous lui avons demandé deux nouvelles saveurs de recettes pour ces personnes dans ce contexte, et il nous a donné des recettes géniales. Ce que nous voulions aussi, c’est manger les résultats et lors de cette session, nous avons mangé les résultats. Il nous a offert une croquette de joie et une croquette de peur.
L’important dans cette expérience n’est pas que les croquettes aient été faites avec l’intelligence artificielle, car c’est-à-dire qu’il s’agit d’appliquer un outil et c’est tout, mais que les personnes qui ont participé à ce projet soient conscientes de la façon dont elles ont formé le modèle et ce que nous faisons est une comparaison que chaque fois que vous prenez une bouchée d’une croquette est un clic sur Internet. L’importance de connaître vos émotions, c’est-à-dire ce que vous écrivez et qui découlent du fait de cliquer ou de donner des informations sur Internet.
Vous dites que l’écart entre les sexes, en plus d’être immense, est irrespectueux à de nombreuses reprises dans les entreprises.
J’ai travaillé avec l’Association des femmes chercheuses et technologues sur les origines de cet écart entre les sexes. Et l’un des principaux leviers est le manque de références pour les femmes.
C’est aussi pourquoi mon militantisme dans ce sens, dans la génération de référents proches pour que ces filles puissent s’inspirer dès leur plus jeune âge. Mais si on va dans les entreprises, le fossé entre les hommes et les femmes est énorme.
Je garde toujours un œil sur les panels d’entreprises pour qu’il y ait un équilibre cohérent, on cherche des références féminines pour les rendre visibles, mais il n’y en a pas, on ne trouve pas de programmeuses femmes. Il faut aller à l’origine, à ces filles qui déjà à l’école primaire commencent à penser que c’est un truc de garçon. C’est une obligation pour les entreprises de les rechercher, de les rendre visibles et de générer ces référents et de soutenir avant tout ces travailleurs.
Et c’est pourquoi vous avez écrit 10001 amis ingénieurs
Nous avons au sein de l’association un programme appelé ‘Un ingénieur dans chaque école’, dans lequel des bénévoles d’entreprises, d’institutions et d’organismes publics se rendent dans les écoles pour donner de la visibilité aux référents.
Ils parlent de ce qu’ils font au travail et ensuite ils font des ateliers. Lorsque la pandémie est arrivée et que les écoles ont été fermées, nous avons pensé à faire quelque chose qui nous permettrait d’atteindre tous les élèves d’Aragon, et nous avons transformé le programme en un livre et une chaîne YouTube dans laquelle nous faisons toutes les expériences avec des choses de maison.
Et nous sommes déjà sur la deuxième édition. La vérité est que le ministère de l’Éducation nous a beaucoup soutenus. Ce que nous voulons avant tout montrer, ce sont 17 femmes différentes, diverses, qui aiment ce qu’elles font. Ils travaillent dans l’ingénierie, les sciences, les mathématiques, la technologie, si bien que lorsqu’ils disent : il n’y a pas de femmes !
Vous avez un projet dans votre entreprise actuelle ?
Je travaille chez NTT Data, le cabinet de conseil en technologie, et j’avais besoin de transmettre toutes ces préoccupations à l’entreprise où je travaillais, et c’est pourquoi nous avons lancé un projet, un mouvement au sein du bureau de Saragosse, appelé « Faire briller les gens. la femme ‘ dans sa traduction en espagnol.
Un mouvement avec tout ce dont nous venons de parler, créer des références locales, générer, créer et inspirer. Alors les choux viennent au bureau tous les jours et nous leur disons ce que nous faisons. Et beaucoup plus de choses. Nous nous concentrons sur ce que nous croyons être le levier du changement pour mettre fin à la fracture numérique et à l’écart entre les sexes, et nous faisons ce que nous pouvons pour avoir un impact.
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