Litvinski, Oleg
(2018).
« Algorithmic opacity : a narrative revue » Mémoire.
Montréal (Québec, Canada), Université du Québec à Montréal, Maîtrise en science, technologie et société.
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Résumé
Dans un contexte de transformation numérique, l'usage répandu de systèmes algorithmiques est pris pour acquis dans une société moderne. Malgré leur popularité croissante, certains de ces systèmes présentent souvent un comportement opaque et imprévisible qui résulte dans un manque de compréhension et d'entendement de leur fonctionnement interne par les humains (le soi-disant 'problème de la boîte noire'). En visant à examiner l'opacité algorithmique dans le cas de modèles d'apprentissages profonds, cette recherche qualitative présente une revue de la littérature suivie du développement de concepts pour proposer une explication de l'opacité algorithmique en termes sociologiques. Je définis l'opacité algorithmique comme le manque de compréhension par des humains de la logique des algorithmes ainsi que des résultats de leur exécution par une machine. En adoptant une perspective sociologique, le système analysé implique : (a) la présence d'acteurs sociaux, de leurs propriétés et de leurs actions; (b) leurs processus de prise de décision; (c) l'interprétation des résultats d'une exécution d'un algorithme par une machine; et (d) leur contexte social spécifique. L'opacité algorithmique peut être comprise alors comme une accumulation de compromis et d'autres dérivés de la prise de décisions humaines pendant le cycle de vie de systèmes algorithmiques. Ces résultats pourraient attirer surtout l'attention des chercheurs en gestion et design organisationnel, ainsi que d'autres chercheurs en sciences humaines et sociales. Mais ils pourraient être contestés par leurs collègues de technologies d'information et la communication, au niveau de l'évaluation de qualité. Divisé en deux parties (la création de concepts et leur évaluation empirique), mon futur travail consistera à plusieurs études de cas ayant pour but d'identifier les causes de l'opacité algorithmique et de trouver des façons de traiter les répercussions de cette opacité dans les divers contextes organisationnels.
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MOTS-CLÉS DE L’AUTEUR : algorithme, opacité algorithmique, recherche qualitative, apprentissage machine, algorithme apprenant, apprentissage profond, entreprise.
| Type: |
Mémoire accepté
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| Informations complémentaires: |
Le mémoire a été numérisé tel que transmis par l'auteur. |
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Directeur de thèse: |
Olleros, Francisco-Javier |
| Mots-clés ou Sujets: |
Opacité algorithmique / Algorithmes d'apprentissage / Apprentissage automatique |
| Unité d'appartenance: |
Faculté des sciences humaines |
| Déposé par: |
Service des bibliothèques
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| Date de dépôt: |
27 nov. 2018 13:09 |
| Dernière modification: |
27 nov. 2018 13:09 |
| Adresse URL : |
http://archipel.uqam.ca/id/eprint/11906 |
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