Pourquoi l’IA pense que chaque horloge dit 10:10: Un moyen simple de parler de biais en classe | par Samuel Mormando | Avril 2025

Imaginez demander à une IA de dessiner une horloge montrant 2:45, 7:20 ou minuit. Mais peu importe ce que vous demandez, les mains de l’horloge continuent de claquer à 10:10.

Pourquoi cela se produit-il?

Ce n’est pas un problème. C’est un indice.

La réponse réside dans la façon dont l’IA apprend. Lorsque les modèles d’IA sont formés, ils étudient les modèles dans des quantités massives de données. Et dans le cas des horloges, la plupart des images dont ils apprennent proviennent des publicités de montre – où le temps est presque toujours fixé à 10:10. Ces publicités encadrent le logo de la marque, créent de la symétrie et rendent vraiment la montre bien. Ainsi, l’IA apprend: Voici à quoi ressemble une horloge.

Cet exemple – une horloge coincée à 10h10 – offre un moyen facile de commencer les conversations sur l’IA, le biais et l’importance de poser des questions. C’est un point d’entrée léger dans quelque chose de plus sérieux: comment les sorties de l’IA sont entièrement façonnées par ses entrées.

Les étudiants doivent comprendre que l’IA ne «sait» pas dans la façon dont les gens le font. Il ne pense pas de manière critique ou de raison. Il devine en fonction des modèles. Si ces modèles sont limités ou unilatéraux, ses réponses peuvent l’être aussi.

Les enseignants et les entraîneurs peuvent utiliser l’horloge 10:10 pour demander aux élèves:

• Pourquoi pensez-vous que l’IA montre 10:10, peu importe l’heure que vous demandez?
• Qu’est-ce que cela dit sur les données sur lesquelles l’IA a été formée?
• Comment ce type de biais pourrait-il affecter l’IA utilisé dans d’autres domaines – comme l’embauche, les décisions médicales ou la police?
• Que devraient faire les gens lorsqu’ils obtiennent des informations de l’IA? Comment savoir s’il est exact?

Ces questions invitent les étudiants à réfléchir plus profondément, non seulement à la technologie, mais à la façon dont ils interagissent avec.

Si les étudiants voient l’IA comme un raccourci, ils peuvent accepter ses réponses à leur valeur nominale. Mais s’ils voient l’IA comme un point de départ – comme un outil qu’ils peuvent remettre en question, tester et apprendre – ils deviennent des utilisateurs plus réfléchis.

Et c’est le but.

Les étudiants n’ont pas besoin de devenir des experts en IA du jour au lendemain. Mais ils doivent demander: «D’où vient cette réponse?» Et « Qu’est-ce qui pourrait manquer? »

L’IA est puissante. Mais c’est aussi bon que les données derrière.

L’horloge 10:10 est un petit mais mémorable exemple de la façon dont l’IA reflète le monde qu’il voit – et pourquoi les étudiants doivent réfléchir à ce qu’il pourrait manquer.

Donc, la prochaine fois que votre cours explore l’IA, demandez-leur de générer une horloge. Ensuite, utilisez cet étrange petit 10:10 comme un lancement pour parler de la façon dont la technologie apprend – et pourquoi c’est à nous de continuer à le remettre en question.