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Avec les fermes connectées, les systèmes automatisés de traitement de l’information touchent de plus en plus d’animaux. Bonne ou mauvaise nouvelle ? Quand l’éthique animale se frotte et se pique à l’intelligence artificielle.
Les antispécistes ne lisent pas assez la presse agricole. Iels y auraient appris que les algorithmes ont fait leur entrée dans les élevages. L’automatisation du travail, que ce soit au moyen de robots de traite ou par du monitoring de troupeau, est bien sûr séduisante pour des éleveurs qui veulent économiser sur la main-d’œuvre et optimiser certains aspects de leur production. Mais qu’en est-il du point de vue des animaux ?
En 2019, le magazine Porc Québec donnait quelques détails : « Si l’intelligence artificielle permet déjà d’identifier la toux chez les animaux et des cris de porcelets écrasés, elle devrait être utilisée, d’ici cinq ans, pour reconnaître les porcs par leur face, pour indiquer leur poids et pour les sélectionner pour l’abattoir ! » Lorsque l’on y pense, l’intelligence artificielle n’est pas forcément une bonne nouvelle pour les cochons.
On peut d’abord craindre que cette nouvelle ère des algorithmes ait pour corollaire une déshumanisation des pratiques d’élevage. Le comptage automatisé, par exemple, vise à remplacer le travail d’un humain. De même, un système qui reconnaît et analyse les cris des cochons accomplit une tâche de surveillance qui nécessitait auparavant la présence d’un employé. À terme, on peut imaginer des élevages où l’entièreté des soins – toute la chaîne de production animale – serait assurée par des robots.
Même si plusieurs projets existent, une étape de cette déshumanisation n’a toutefois pas encore été (vraiment) franchie : celle de l’abattage. Il y aurait pourtant de bonnes raisons de confier la mise à mort des animaux à des agents artificiels – notamment parce que c’est l’un des pires emplois qui existe. L’automatisation de l’abattage pourrait aussi éviter que des employés humains exercent des sévices sur les bêtes, comme cela arrive parfois.
Reste que, sur le plan symbolique, l’abattoir autonome propose une marche de plus vers la déresponsabilisation. Dans mon essai Voir son steak comme un animal mort, j’ai dédié un chapitre aux multiples manières d’échapper à la dissonance cognitive qui tracasse nombre de mangeurs de viande. Une manière d’apaiser cette dissonance cognitive consiste à nier sa propre implication, sa propre responsabilité dans l’exploitation des animaux. On voit bien quel rôle l’abattoir autonome peut jouer.
Quoi de mieux pour se laver les mains du spécisme que de confier le sale boulot à des agents artificiels? Après tout, les robots servent à ça, aux tâches sales, dangereuses et dégoûtantes. Chacun pourrait se targuer, en mangeant du porc ou du poulet, de n’avoir pas de sang sur les mains. Chacun pourrait aussi constater que c’est vrai pour l’ensemble de l’espèce humaine. Une frontière symbolique serait instaurée entre les humains et les robots d’un côté et les animaux d’élevage de l’autre, ravivant au passage la flamme du suprémacisme humain.
Optimiser l’exploitation animale
La déshumanisation de l’élevage n’est pas le plus gros risque que l’intelligence artificielle (IA) fait peser sur les cochons. On peut parfaitement imaginer que les animaux préfèrent recevoir des soins de robots que d’employés humains. D’ailleurs, beaucoup des systèmes d’IA sont plébiscités sous couvert de «bien-être animal».[1]
Un système qui détecte les boiteries ou les maladies opère-t-il dans l’intérêt des animaux ? Ce n’est pas nécessairement le cas: un cochon en mauvaise santé repéré par un système d’IA pourrait être «euthanasié» plutôt que soigné sans ce repérage précoce (parce qu’il n’est plus rentable ou à cause du risque de propager une maladie). L’IA n’aura en aucun cas amélioré sa vie. Mais même à supposer que les algorithmes aident vraiment à diminuer leur détresse et à améliorer leur confort, la question demeure de savoir si c’est une bonne chose pour les animaux.
Car il ne faudrait pas oublier que l’intérêt d’un éleveur qui introduit de l’IA dans son élevage n’est clairement pas «aligné» avec l’intérêt des cochons. Pour l’éleveur, les animaux sont des ressources : ils seront envoyés à l’abattoir à l’âge de six mois alors qu’ils ont une espérance de vie de quinze à vingt ans. C’est pourquoi, même si le comptage automatique semble en lui-même moralement neutre, son utilisation pour faciliter l’exploitation d’êtres sentients demeure très contestable.
Pas besoin de chercher bien longtemps pour déceler le clivage, si familier aux animalistes, entre welfarisme et abolitionnisme[2]. Que faut-il réclamer pour les cochons ? Préconiser l’entrée des algorithmes dans les élevages ou s’y opposer ? Si cela permet effectivement des gains en termes de bien-être, l’approche welfariste devrait saluer leur entrée dans les exploitations agricoles.
L’approche abolitionniste (et néo-welfariste), en revanche, fera valoir que tant que l’IA contribue à faire en sorte que le marché de la viande de cochon se porte bien, ce n’est évidemment pas dans l’intérêt des animaux. Contrairement aux mesures welfaristes classiques (comme le passage à des cages enrichies ou à l’élevage en plein air) qui augmentent habituellement les coûts de production, l’automatisation vise à les réduire. On doit ajouter que le halo de hype et de coolness qui entoure les fermes connectées pourrait bien, à la manière des étiquettes «production locale» et «bio», rehausser l’image de marque des produits du cochon et stimuler d’autant plus les comportements d’achat. Et ça, ce n’est évidemment pas une bonne nouvelle pour les premiers intéressés!
Des dommages plus ou moins intentionnels et directs
Que l’on soit welfariste ou abolitionniste, on ne peut faire l’économie d’examiner les effets de l’IA sur les animaux. Dans un article paru en 2023, les chercheur·e·s australiens Simon Coghlan et Christine Parker commencent par noter combien les animaux sont négligés en éthique de l’IA. Il faut prendre garde, selon eux, «à la reproduction de l’anthropocentrisme dans les technologies d’IA, en particulier lorsque le développement et l’application de l’IA sont contrôlés par les industries qui utilisent des animaux».[3]
Les auteur·e·s proposent alors une typologie des torts que l’IA engendre. Il y a d’abord les torts intentionnels illégaux et socialement condamnés : pensons à des drones de chasse (assistés par l’IA) utilisés par des contrebandiers. Les torts intentionnels légaux et socialement acceptés constituent une seconde catégorie : c’est là qu’il faut ranger les algorithmes qui facilitent ou optimisent l’exploitation des cochons. En fait, l’élevage assisté par l’IA s’inscrit sans surprise dans l’histoire de la zootechnie : il s’agit de rendre l’exploitation des animaux plus efficiente et rentable, ce qui est parfaitement légal et largement accepté socialement. Mais comme chacun le sait, tout ce qui est socialement accepté n’est pas moralement acceptable.
Il existe aussi un certain nombre de torts non intentionnels. D’abord, on peut penser à des robots destinés à un usage, comme le ramassage de fruits, qui tuent ou blessent malencontreusement des animaux. On peut imaginer un système automatisé de surveillance défaillant qui ne préviendrait pas l’incendie d’une ferme. D’autres torts non intentionnels sont indirects : l’IA, ce sont aussi des infrastructures, des déchets numériques, des émissions de GES, des besoins en ressources et en énergie. Au moins indirectement, tout cela affecte le bien-être et les intérêts des animaux.
Enfin, un type de torts indirects et non intentionnels méritent que l’on s’y attarde. Ce sont les torts dits épistémiques, que l’on qualifie ainsi parce qu’ils passent par les croyances des gens. Ils proviennent du fait que l’IA «promeut ou renforce le point de vue que les animaux n’ont pas d’importance morale». Ainsi, lorsque Google recommande une recette de cuisine non végane, que YouTube suggère une vidéo de corrida ou qu’un système de publicité personnalisée affiche une annonce pour des produits animaux, on peut dire que les algorithmes renforcent ou promeuvent l’idée que les animaux n’ont pas d’importance. L’IA va dans le sens de nos préjugés anthropocentristes sans même que nous en ayons conscience.[4]
Ces torts ne sont pas anecdotiques. C’est une bataille idéologique qui se livre ici – un conflit au niveau de la superstructure, aurait dit Marx. Les agents artificiels, les algorithmes de recommandation ou de génération sont capables de répliquer l’information à une échelle inédite. Ils vont de plus en plus façonner notre écosystème cognitif. Aujourd’hui déjà, YouTube et TikTok s’octroient une part importante du temps de cerveau humain disponible: la façon dont ces algorithmes traitent les animaux influence certainement la manière dont nous les percevons.
Sexisme, racisme et spécisme algorithmiques
Depuis le livre de Cathy O’Neil Weapons of Math Destruction (2016), on parle beaucoup des enjeux de racisme et de sexisme en éthique de l’IA. On le fait même parfois avec un niveau de détail quasi algorithmique : les traductions automatiques, par exemple, auront tendance à favoriser certaines attitudes ou préjugés. Comment un tel système devrait-il traduire a nurse en français: “une infirmière” (ce qui renforce la croyance que « c’est un métier de femmes ») ou “un infirmier” (ce qui atténue cette même croyance, mais représente mal la réalité)?
D’autres types d’algorithmes peuvent s’avérer moralement problématiques pour les humains. Comme le raconte le documentaire Coded Bias (2020), les systèmes de reconnaissance faciale commettaient plus d’erreurs pour les visages noirs et les algorithmes de prêt bancaire pénalisaient les demandes provenant de certains quartiers populaires.
Les algorithmes peuvent être tout aussi problématiques envers les animaux qu’envers les femmes ou les personnes racisées. Dans un article intitulé Speciesist bias in AI (2022), les chercheur·e·s Thilo Hagendorff, Leonie Bossert, Yip Fai Tse et Peter Singer soutiennent que les systèmes d’IA perpétuent la discrimination et les injustices à l’égard des animaux :«Nous constatons que les biais spécistes sont renforcés par de nombreuses applications courantes de l’IA, écrivent-ils, en particulier dans les domaines de la vision par ordinateur et du traitement du langage naturel».[5]
Ainsi, dans les banques d’images, comme ImageNet, qui servent à l’apprentissage des algorithmes, les animaux d’élevage ne sont pas montrés dans des conditions représentatives de leur réalité, puisqu’on les voit surtout en liberté et à l’extérieur. Cela peut conduire à des erreurs en reconnaissance d’image, mais cela perpétue surtout le mythe d’un élevage idyllique.
De même, avec les IA génératives de texte comme ChatGPT, certains mots associés aux animaux d’élevage seront liés à des termes négatifs, tandis que les animaux de compagnie se verront gratifiés d’associations positives. GPT3, par exemple, répondait à la question «À quoi servent les chiens ?» par des explications comme tenir compagnie, chasser, garder les troupeaux ou protéger. Tandis qu’à la question «À quoi servent les porcs ?», iel rétorquait : à la viande de porc, au bacon, au jambon, aux saucisses. Les chercheurs notent aussi que les «représentations vectorielles de mots semblent perpétuer la fausse croyance que les animaux n’ont pas d’esprit [mind]». Autrement dit, le système d’IA a parfaitement intégré le spécisme ambiant.
Les algorithmes que l’on entraîne à prédire des réponses à partir d’un ensemble de données apprennent aussi les préjugés contenus dans ces données. Sachant que le langage humain est misothère (c’est-à-dire plein de termes dévalorisants pour les animaux) et sachant que les textes reflètent des rapports sociaux inégalitaires et des attitudes spécistes, l’IA qui apprend à partir de ces données linguistiques «brutes» sera nécessairement spéciste.
Cela est d’autant plus préoccupant que nous avons tendance à accorder plus de crédit aux paroles ou aux décisions des machines. Le fait qu’elles ne soient ni vivantes, ni émotionnelles leur confère une aura de neutralité et d’objectivité qui pourrait renforcer la perception que le spécisme est justifié.
Pourtant, si les systèmes d’IA sont souvent spécistes par défaut, ils ne le sont pas par nature. On peut toujours décider de les programmer autrement. L’espoir est même permis puisqu’une différence majeure existe entre le spécisme des algorithmes et celui de la société : changer les paramètres d’un système d’IA, c’est faire une simple mise à jour, ce qui, on en conviendra, est bien plus simple et rapide que de changer les habitudes d’un être humain.
Attention à l’automatisation du spécisme
Il n’empêche que, pour l’heure, nos habitudes spécistes ont largement contaminé les réseaux de neurones artificiels. C’est au tour des systèmes d’IA d’apprendre, pour reprendre le titre du livre de Melanie Joy, qu’il est acceptable et cohérent d’aimer les chiens, de se vêtir de vaches et de manger du cochon.
En définitive, si les algorithmes ne sont pas bons pour les cochons, c’est non seulement parce que les systèmes d’IA augmentent la rentabilité de leur exploitation, mais aussi parce qu’ils tendent à renforcer la croyance qu’il est juste et normal de les traiter de la sorte. Pour celles et ceux qui se préoccupent du sort des animaux, il y a donc un nouveau défi à relever. Car, quand bien même l’automatisation des abattoirs n’est pas une chose courante, celle du spécisme est déjà largement répandue. Il serait temps de s’en soucier.
Notes et références
| ↑1 | On parle parfois d’ethics-washing, pour désigner la tendance – analogue au greenwashing – qui consiste à feindre des préoccupations éthiques pour améliorer l’image d’une organisation. |
|---|---|
| ↑2 | Je reprends ici des éléments de mon chapitre «Algorithmes et animaux : de nouveaux enjeux en éthique de l’IA.» paru dans: K. Gentelet (ed.), Les intelligences artificielles au prisme de la justice sociale, Presses de l’Université Laval, 2023. |
| ↑3 | Simon Coghlan et Christine Parker, Harm to Nonhuman Animals from AI: a Systematic Account and Framework, Philosophy & Technology (2023) 36:25 |
| ↑4 | Je développe cette analyse dans l’article disponible en ligne Les algorithmes contre les animaux |
| ↑5 | Hagendorff, T., Bossert, L.N., Tse, Y.F., Singer, P. : Speciesist bias in AI: how AI applications perpetuate discrimination and unfair outcomes against animals. AI and Ethics 1–18 (2022). L’article a suscité un contre-article, et une réponse des auteurs dans AI and Ethics. |

