Thea Ramirez, une ancienne assistante sociale, a développé Family-Match, un outil d'intelligence artificielle destiné à aider les services sociaux à trouver des parents adoptifs adaptés pour certains des enfants les plus vulnérables du pays. Ces enfants présentent souvent des besoins complexes, des handicaps ou ont subi des traumatismes importants. Les services de protection de l'enfance peinent depuis des années à leur trouver un foyer permanent. Ramirez affirmait que son algorithme, conçu par d'anciens chercheurs d'un site de rencontres en ligne, pourrait révolutionner le processus d'adoption, mais une enquête de l'Associated Press a révélé d'importantes limites et difficultés.
La promesse d'un mariage familial
Ramirez a présenté Family-Match comme une solution technologique capable de prédire le succès à long terme des adoptions. Elle a affirmé que cette solution s'appuyait sur des données scientifiques plutôt que sur de simples préférences pour établir un score prédictif pour les familles adoptives potentielles. L'algorithme visait à améliorer les taux de réussite des adoptions aux États-Unis et à optimiser l'efficacité des services de protection de l'enfance, souvent confrontés à des difficultés cash.
Résultats limités et défis
Malgré un concept prometteur, les performances de Family-Match n'ont pas été à la hauteur des attentes dans les États où il a été utilisé. D'après les données fournies par Family-Match et obtenues par l'Associated Press via des demandes d'accès à l'information, cet outil d'intelligence artificielle a produit des résultats limités.
L'expérience de la Virginie et de la Géorgie
La Virginie et la Géorgie ont d'abord adopté l'algorithme, avant de l'abandonner après des essais, invoquant son incapacité à mener à bien des adoptions. Malgré cela, les deux États ont repris leur collaboration avec l'association à but non lucratif de Ramirez, Adoption-Share, quelque temps plus tard.
Les difficultés du Tennessee
Le Tennessee a rencontré des difficultés dans la mise en œuvre du programme et a finalement abandonné celui-ci, invoquant une incompatibilité avec ses systèmes internes, même après avoir consacré plus de deux ans au projet.
Expériences mitigées en Floride
En Floride, où Family-Match a étendu son utilisation, les travailleurs sociaux ont fait part d'expériences mitigées avec l'algorithme. Bien que celui-ci ait revendiqué de nombreux placements, des doutes ont été soulevés quant à la véracité de ces affirmations.
Manque de transparence et de propriété des données
Les autorités de l'État ont exprimé leurs inquiétudes quant au manque de transparence de Family-Match concernant le fonctionnement interne de son algorithme. De plus, l'organisation était propriétaire de certaines données sensibles collectées par Family-Match, ce qui soulevait des problèmes de confidentialité et de sécurité des données.
L'imprévisibilité du comportement humain
Les spécialistes de la protection de l'enfance ont souligné que prédire le comportement humain, notamment chez les adolescents aux besoins complexes, est intrinsèquement difficile. Bonni Goodwin, experte en données pour la protection de l'enfance, a insisté sur le fait qu'il n'existe aucune méthode infaillible pour prédire le comportement humain.
Le parcours et les motivations de Ramirez
L'expérience de Thea Ramirez en tant qu'ancienne assistante sociale et son désir de promouvoir l'adoption comme moyen de réduire le nombre d'avortements ont joué un rôle déterminant dans la création de Family-Match. Auparavant, Mme Ramirez avait lancé un site web pour mettre en relation des femmes enceintes et des parents adoptifs potentiels, en privilégiant les centres de conseil anti-avortement. Elle a toutefois précisé que Family-Match n'est affilié à aucun de ces centres.
Collaboration avec les chercheurs d'eharmony
Ramirez a collaboré avec Gian Gonzaga, chercheur en algorithmes chez eharmony, pour créer l'outil de mise en relation pour l'adoption. Gonzaga et son épouse, Heather Setrakian, ont travaillé au développement du modèle Family-Match, inspiré par l'expertise d'eharmony en matière de mise en relation.
Expériences État par État avec Family-Match
Les travailleurs sociaux ont expliqué le fonctionnement de Family-Match : les adultes souhaitant adopter remplissent un questionnaire via la plateforme en ligne de l’algorithme, tandis que les familles d’accueil ou les travailleurs sociaux saisissent les informations concernant chaque enfant. L’algorithme attribue ensuite un score de compatibilité relationnelle et affiche une liste de parents potentiels pour chaque enfant. Les travailleurs sociaux sélectionnent les candidats et, dans le meilleur des cas, un enfant est placé dans une famille d’accueil pour une période d’essai.
L'expérimentation de deux ans du programme Family Match en Virginie n'a abouti qu'à une seule adoption connue, et le personnel local a indiqué ne pas avoir trouvé l'outil particulièrement utile.
La Géorgie a mis fin à son projet pilote initial de Family-Match en raison de son inefficacité, mais a repris son utilisation par la suite.
En Floride, où le programme a été étendu, les différents services de protection de l'enfance ont émis des avis partagés sur Family-Match. Il était difficile d'évaluer son succès en raison des divergences dans les données rapportées.
Les autorités de l'État ont exprimé leurs inquiétudes quant à la manière dont Family-Match évaluait les familles, en se basant sur des variables sensibles, et ont remis en question la nécessité de certaines données. Certaines versions du questionnaire de l'algorithme comportaient des questions sur le revenu du ménage et les convictions religieuses.
Les défenseurs du bien-être social et les experts en sécurité des données ont exprimé leurs inquiétudes quant au recours croissant des agences gouvernementales à l'analyse prédictive, car ces outils peuvent perpétuer les disparités raciales et potentiellement discriminer les familles sur la base de caractéristiques immuables.
efforts d'expansion
Malgré ces difficultés, Adoption-Share cherche à se développer et souhaite implanter Family-Match dans des villes comme New York, le Delaware et le Missouri. L'organisme a récemment conclu un accord avec le département de la Santé de Floride pour élaborer un algorithme visant à accroître le nombre de familles disposées à accueillir et à adopter des enfants ayant des problèmes de santé complexes.
L'outil d'intelligence artificielle de mise en relation pour l'adoption, Family-Match, développé par Thea Ramirez, était initialement prometteur pour trouver des parents adoptifs adaptés aux enfants placés en famille d'accueil et vulnérables. Cependant, son utilisation s'est heurtée à des limites et des difficultés, avec des résultats mitigés selon les États. Des questions relatives à la confidentialité des données, à la transparence et à la précision de l'algorithme ont suscité des inquiétudes parmi les experts et les défenseurs de la protection de l'enfance. Malgré ces obstacles, Adoption-Share poursuit ses efforts pour étendre l'utilisation de l'outil à travers les États-Unis.
