L'IA contre l'esclavage moderne

Le projet AIMS (AI against Modern Slavery) s’appuie sur des techniques évoluées de l’intelligence artificielle (IA) pour aider à analyser les données des rapports d’entreprise et à favoriser le respect des lois sur l’esclavage moderne. Au fil du temps, ce projet est susceptible d’apporter une solution viable pour lutter contre l’esclavage moderne partout dans le monde.

Logo du projet et photo d'un homme qui transporte de lourdes briques sur sa tête.

Contexte

En 2020, Adriana Bora et The Future Society se sont associées à Walk Free pour lancer la première phase du projet AIMS. Le projet, qui s’appuie sur les travaux déjà réalisés par Walk Free, WikiRate et le Centre de ressources sur les entreprises et les droits de l’homme, a pour objectif de créer une méthodologie afin d’analyser les déclarations produites par les entreprises privées assujetties à la Loi sur l’esclavage moderne (Modern Slavery Act) au Royaume-Uni.

Aujourd’hui, plus de 50 millions de personnes vivent dans des conditions impliquant des pratiques fondées sur l’esclavage. L’une d’entre elles est le travail forcé, un type d’exploitation souvent intégré aux chaînes d’approvisionnement des entreprises. Malheureusement, le milieu complexe des chaînes d’approvisionnement est particulièrement opaque, ce qui a permis l’utilisation généralisée du travail forcé. Les organisations de défense des droits de la personne utilisent divers indicateurs pour évaluer l’importance de ce problème.

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Selon le groupe international de défense des droits de la personne Walk Free, les pays du G20 importent chaque année 468 millions $US de produits susceptibles d’être issus du travail forcé, qui comprennent notamment des produits électroniques, des vêtements, de l’huile de palme, des panneaux solaires, du textile et d’autres biens de consommation courante.

Les lois sur l'esclavage moderne

Le Royaume-Uni et l’Australie ont été parmi les premiers pays à adopter des lois sur l’esclavage moderne. De nombreux autres pays les ont imités ou envisagent de se doter d’une législation similaire. Les lois sur l’esclavage moderne obligent généralement les grandes entreprises à publier des rapports annuels qui décrivent leurs efforts pour éliminer l’esclavage de leurs chaînes d’approvisionnement. Cette transparence aide les gouvernements et la population à responsabiliser le secteur privé et à plaider en faveur du changement, tant à l’échelle locale qu’à l’échelle mondiale. 

Le défi des rapports d’entreprise 

Rien qu’au Royaume-Uni, on estime que de 12 000 à 17 000 déclarations sur l’esclavage moderne sont publiées par les entreprises chaque année. L’Australie a reçu environ 3 500 déclarations lors de ses premiers cycles d’établissement de rapports, et ce nombre devrait augmenter. Faute de ressources suffisantes, les gouvernements et les ONG peinent à examiner correctement cette masse d’information. Par conséquent, de nombreuses déclarations ne sont pas analysées. 

Comme de plus en plus de pays adoptent des lois sur l’esclavage moderne, le nombre de déclarations soumises chaque année devrait augmenter. Toutefois, l’absence d’analyse appropriée peut considérablement affaiblir l’impact de la loi et freiner les efforts déployés pour lutter contre l’esclavage moderne.

Phase 1 du projet AIMS

Le concept

Le projet AIMS a été lancé dans le cadre du mémoire de maîtrise d’Adriana Bora, l’une des 20 étoiles montantes de l’éthique de l’IA et l’une des 100 Roumains et Roumaines vivant à l’étranger qui se démarquent en science. Cette spécialiste des sciences sociales, passionnée par l’utilisation de l’apprentissage automatique à des fins sociales, a entrepris des recherches pour voir comment l’IA peut contribuer à l’élimination de l’esclavage moderne.

Se fondant sur la science des données, sur des techniques d’apprentissage automatique comme le traitement du langage naturel et sur la linguistique informatique, la première phase du projet visait à trouver des méthodes qui permettraient de faire une analyse rapide et complète des rapports annuels sur l’esclavage moderne afin d’en extraire des renseignements précieux. Cette analyse constitue une étape essentielle vers l’amélioration de la transparence des entreprises et l’accélération des progrès dans la lutte mondiale contre ce problème urgent.

Faits saillants de la phase 1

Lors de la première phase de la recherche, l’objectif principal était de relever les défis associés aux données des rapports annuels sur l’esclavage moderne. Plusieurs tâches ont dû être accomplies, notamment établir quelles déclarations justifiaient une analyse, recueillir les déclarations d’esclavage moderne, sécuriser l’accès à ces déclarations, en extraire le texte et identifier les données de vérité terrain. En outre, des expériences initiales fondées sur les données ont été réalisées afin d’atténuer les contraintes liées aux données de vérité terrain. Enfin, une série d’expériences d’apprentissage automatique ont été menées sur cet ensemble de données.

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Apprentissage

Des femmes travaillant dans une usine de textile.
Phase 2 du projet AIMS

Objectifs de la phase 2

Pour la prochaine phase de recherche, le projet AIMS s’est associé à deux centres de recherche en IA et en science des données réputés mondialement : Mila, au Canada, et le Centre for Data Science de l’Université de technologie du Queensland (QUT), en Australie. 

En s’appuyant sur la Loi sur l’esclavage moderne de l’Australie, la recherche vise à explorer comment l’IA de pointe peut être utilisée pour comparer des milliers de déclarations du secteur privé. 

Les objectifs sont les suivants : 

  • Examiner la faisabilité de doter les gouvernements, les ONG et l’industrie d’une solution robuste pouvant analyser de grands volumes de données communiquées par les entreprises. 
  • Recueillir de l’information qui aidera les autorités et les entreprises à mieux comprendre où concentrer les ressources pour améliorer la conformité des entreprises à la Loi sur l’esclavage moderne. 
  • Donner aux citoyen·ne·s et aux investisseurs les connaissances nécessaires pour prendre des décisions éclairées concernant les entreprises avec lesquelles ils font affaire.

Le projet AIMS espère également inspirer d’autres personnes à utiliser leur expertise, que ce soit en génie logiciel, en science des données ou en sciences sociales, pour faire progresser le domaine de l’IA dans la lutte contre l’esclavage moderne.
 

Participez à la phase 2

L’objectif du projet AIMS est double : donner à la société civile et aux législateur·rice·s les moyens de demander des comptes aux entreprises et aux gouvernements, et ouvrir la voie à un nouveau type de politique publique et de législation, qui intègre toute la puissance de l’exploration et du traitement des données.

Nicolas Miailhe, Co-fondateur et président, The Future Society

Impliquez-vous

Le projet AIMS offre une occasion unique aux organisations et aux entreprises qui croient au pouvoir du changement social. Appuyez-nous et jouez un rôle déterminant dans la lutte contre l’esclavage moderne dans les chaînes d’approvisionnement des entreprises. En soutenant la phase 2 du projet, vous vous joindrez à d’autres entreprises de premier plan. 

De quoi avons-nous besoin?

Nous cherchons à financer la phase 2 du projet de recherche, d’une durée de deux ans, qui utilise la Loi australienne sur l’esclavage moderne comme cas type. 

Les partenaires de ce projet peuvent nous aider à réaliser une recherche en source libre de grande valeur et à jeter les bases d’une solution à long terme, fondée sur des données, qui permettra de s’assurer que les lois sont respectées et de lutter contre l’esclavage moderne.

Pourquoi nous soutenir?

Devenir partenaire du projet AIMS, c’est bien plus qu’offrir son soutien à la recherche. C’est l’occasion de faire progresser un changement important qui peut avoir des répercussions concrètes. 

  • Travaillez avec d’autres partenaires mondiaux et jouez un rôle de premier plan dans la lutte contre l’esclavage moderne. 
  • Intensifiez vos efforts philanthropiques de manière significative et percutante. 
  • Élargissez vos objectifs de responsabilité sociale d’entreprise et comblez les attentes des consommateur·rice·s et des investisseurs.
Membres de Mila
Portrait de Mirko Bronzi
Scientifique senior en recherche appliquée, Recherche appliquée en apprentissage automatique
Portrait de Arsène Fansi Tchango
Gestionnaire en apprentissage automatique, Recherche appliquée en apprentissage automatique
Portrait de Bruno Rousseau
Scientifique senior en recherche appliquée, Recherche appliquée en apprentissage automatique
Portrait de Pierre Luc St-Charles
Scientifique senior en recherche appliquée, IA sécuritaire pour l'humanité
Portrait de Allison Cohen
Gestionnaire senior, Projets appliqués
Portrait de Benjamin Prud'homme
Vice-président, Politiques publiques, sécurité et affaires mondiales, Équipe de direction
Portrait de Jérôme Solis
Directeur principal, Projets appliqués
Autres membres
Kerrie Mengersen (Directrice du QUT Centre for Data Science)

Ressources

Présentation du projet AIMS (L'IA contre l'esclavage moderne)
Carnets de recherche : Projet AIMS
Cahiers développés dans le cadre du projet AIMS d'avril 2020 à juin 2021.
Global Slavery Index
L'indice mondial de l'esclavage de Walk Free, l'ensemble de données le plus complet au monde sur l'esclavage moderne.
GPAI – Montreal Summit : Panel sur le projet AIMS
Le projet AIMS a été sélectionné comme un exemple d'utilisation prometteur de l'IA responsable pour le bien social lors du Sommet 2020 de Montréal du Partenariat mondial sur l'IA (GPAI).
Article du Symposium de l’AAAI sur l’IA pour le bien social
AI against Modern Slavery: Digital Insights into Modern Slavery Reporting - Challenges and Opportunities.
Forum des Nations Unies sur les données 2021
Panel : mesurer et combattre l'esclavage moderne avec des solutions basées sur des données en temps de pandémie.
Forum des Nations Unies sur les données 2020
Donner la parole aux populations cachées : mesurer et combattre l'esclavage moderne grâce à des solutions fondées sur des données.
The Good AI Conversation
Panel : l'IA peut-elle favoriser une chaîne d'approvisionnement plus durable?

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