Les dessous de l'IA

Ecoutez les derniers épisodesEcoutez tous les épisodes sur Deezer, Spotify et Apple podcast. Vous pouvez voir le transcript de l’épisode en haut de cette page.Dans cet épisodeEt si un simple prélèvement sanguin suffisait à détecter un cancer à un stade précoce ? C’est le pari de Mickaël Blum, chercheur en machine learning au CNRS reconverti entrepreneur, co-fondateur de la startup Aima.Dans cet épisode, il nous explique ce qu’est la biopsie liquide — cette technologie qui permet, via le séquençage de l’ADN circulant dans le sang, de repérer des cellules tumorales sans biopsie chirurgicale ni imagerie préalable — et comment l’IA en est le moteur central.Des algorithmes entraînés sur des données hospitalières viennent détecter, dans des gigaoctets de séquences, des patterns spécifiques aux cellules tumorales avec une sensibilité supérieure aux méthodes classiques. Une approche plus scalable, pensée pour s’intégrer directement dans les laboratoires de biologie et les workflows existants.Mais faire fonctionner un algorithme en labo, c’est une chose. Le déployer en routine clinique, convaincre les médecins, obtenir un remboursement, naviguer dans la fragmentation réglementaire européenne, c’en est une autre. Mickaël aborde aussi les enjeux de données, de faux positifs, de modèle économique et l’écart entre innovation deeptech et réalités de l’adoption d’une technologie dans un marché de la santé européen fragmenté.RéférencesOù trouver Michael Blum• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/michael-blum-83417b49/• Site internet Aima : https://aima-diagnostics.com/ Get full access to Les dessous de l'IA at www.ldia.eu/subscribe

Ecoutez les derniers épisodesEcoutez tous les épisodes sur Deezer, Spotify et Apple podcast. Vous pouvez voir le transcript de l’épisode en haut de cette page.Dans cet épisodeEn analysant l’IA non comme une fatalité technologique mais comme une construction culturelle et politique, cet épisode propose des outils pour sortir de la sidération et réintroduire du débat autour des développements des technologies d’IA. Cet épisode L’échange revient d’abord sur les origines intellectuelles du transhumanisme et sur la manière dont certaines conceptions issues du milieu du XXe siècle continuent d’influencer la culture technologique contemporaine. L’intelligence artificielle y apparaît moins comme un simple champ scientifique que comme un projet de transformation anthropologique : dépasser les limites biologiques, mécaniser l’humain et le libérer de ses contraintes physiques.L’épisode analyse ensuite le recours fréquent à un vocabulaire religieux dans les discours technologiques : apocalypse, révélation, salut, singularité. Ces métaphores ne relèvent pas du hasard. Elles participent à la construction d’un récit déterministe où l’IA devient un événement inévitable, présenté soit comme une promesse de salut, soit comme une menace existentielle.Au cœur de la discussion se trouve la notion d’« alignement » des modèles d’intelligence artificielle. Présentée comme une priorité scientifique et éthique, elle consiste à garantir que des systèmes dits “puissants” restent conformes à des valeurs humaines. Mais quelles valeurs ? Qui les définit ? Et selon quels critères culturels, politiques ou géopolitiques ? L’épisode interroge les limites méthodologiques de cette approche et ses implications en matière de pouvoir.Enfin, l’épisode ouvre une réflexion sur l’autonomie technologique européenne. Face à la domination des grandes entreprises américaines, l’Europe peut-elle élaborer un cadre propre, à la fois technique et politique ? Est-il possible d’inventer un récit alternatif qui repolitise la technologie et replace les choix technologiques dans un horizon démocratique ?RéférencesOù trouver Thibault Prévost• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/thibault-prevost/• Podcast sur le livre de Thibault : https://www.radiofrance.fr/franceculture/podcasts/un-monde-connecte/les-prophetes-de-l-ia-un-essai-critique-de-la-techno-messianique-2904049 Get full access to Les dessous de l'IA at www.ldia.eu/subscribe

Ecoutez les derniers épisodesEcoutez tous les épisodes sur Deezer, Spotify et Apple podcast. Vous pouvez voir le transcript de l’épisode en haut de cette page.Dans cet épisodeLes avancées récentes de l’intelligence artificielle transforment la manière dont les neurosciences abordent l’étude du cerveau humain. Cet épisode de Les Dessous de l’IA explore comment les modèles d’IA, combinés à l’imagerie cérébrale, permettent aujourd’hui de passer d’une simple cartographie du cerveau à une tentative de modélisation de ses dynamiques internes.L’échange revient d’abord sur les fondements des neurosciences modernes, historiquement centrées sur la localisation des fonctions cognitives dans le cortex. Longtemps, ces connaissances se sont construites à partir de l’étude des lésions cérébrales, avant que l’essor de l’IRM et d’autres techniques d’imagerie non invasives ne permette d’observer le cerveau en activité chez des individus sains.Ces outils ont ouvert la voie à une approche plus fine : comprendre non seulement où se produisent les fonctions cognitives, mais comment différentes régions cérébrales interagissent dans le temps. Le cerveau est alors pensé comme un réseau dynamique, plutôt qu’un assemblage de zones isolées.Au cœur de l’épisode se trouve la question des données. Les travaux présentés montrent que certaines tâches complexes, comme le décodage du langage à partir de signaux IRM, s’améliorent fortement lorsque la quantité de données augmente. En cherchant à reconstruire ce qu’un individu perçoit à partir de son activité cérébrale, les modèles sont contraints de développer des représentations internes proches des dynamiques réelles du cortex.Ces approches s’appuient notamment sur des modèles d’IA préentraînés sur le langage, dont les représentations servent de point d’ancrage pour interpréter les signaux cérébraux.L’ambition de constituer une base de données cérébrales à grande échelle vise des applications cliniques précises : améliorer la puissance statistique des essais cliniques, détecter plus tôt certaines pathologies neurodégénératives, ou encore mieux guider des approches de neuromodulation. L’épisode aborde également les enjeux éthiques et méthodologiques liés à la collecte et à l’usage de données cérébrales sensibles.RéférencesOù trouver Alexis Thual • LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/alexisthual/• Site internet : https://karavela.ai/ Get full access to Les dessous de l'IA at www.ldia.eu/subscribe

Ecoutez les derniers épisodesEcoutez tous les épisodes sur Deezer, Spotify et Apple podcast. Vous pouvez voir le transcript de l’épisode en haut de cette page.Dans cet épisodeOn aborde les conditions concrètes de réussite d’un projet IA en entreprise :* Une vision claire portée par les dirigeants* Des cas d’usage importants pour l’organisation* Les compétences pour concevoir et faire vivre les systèmes* Des données accessibles, la qualité vient après* Une capacité réelle au changementNous questionnons aussi l’idée d’une « course à l’IA » présentée comme inévitable. Une narration largement construite par les États-Unis, qui sert des intérêts bien identifiés. Face à ça, la stratégie proposée est celle de l’agilité : savoir changer d’outil, de modèle, de fournisseur si nécessaire.Retour ensuite sur l’importance du machine learning classique : optimisation des process, prévision, logistique, consommation énergétique. Des sujets moins spectaculaires, mais qui créent une vraie valeur opérationnelle.Sont également explorés les terrains sur lesquels l’Europe peut s’affirmer : vision par ordinateur, IA pour la défense, recherche médicale, optimisation énergétique. Des domaines où nous avons les équipes académiques, les industriels capables de passer à l’échelle, et des enjeux majeurs pour l’humanité.Enfin, un rappel utile : l’émergence d’une technologie prend du temps. Elle s’inscrit dans une continuité historique. Elle ne se décrète ni par des effets d’annonce, ni par des investissements massifs dans des promesses non démontrées.RéférencesOù trouver Manuel Davy• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/manuel-davy/ Get full access to Les dessous de l'IA at www.ldia.eu/subscribe

Ecoutez les derniers épisodesEcoutez tous les épisodes sur Deezer, Spotify et Apple podcast. Vous pouvez voir le transcript de l’épisode en haut de cette page.Dans cet épisodeDans cet épisode j’échange avec Julien Vibert, médecin oncologue et chercheur, sur l’intégration de l’intelligence artificielle en oncologie. L’entretien revient sur les raisons pour lesquelles cette spécialité concentre aujourd’hui les usages de l’IA : volume de données, complexité des parcours de soins et place centrale de la génomique et de l’imagerie.Julien Vibert décrit les principales applications actuelles de l’IA : aide au diagnostic et au pronostic à partir des images médicales, analyse des données de séquençage, prédiction de la réponse aux traitements. Il insiste sur l’écart important entre la recherche et l’usage en routine clinique, avec peu d’algorithmes réellement validés et déployés.Nous creusons notamment l’utilisation d’un modèle pour identifier l’origine des cancers de primitif inconnu, aujourd’hui intégré au dispositif national de médecine génomique. La discussion aborde enfin les enjeux liés à l’IA générative et agentique, les essais cliniques à bras synthétiques, l’impact sur le métier de médecin et les contraintes économiques du système de santé.RéférencesOù trouver Julien Vibert• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/julien-vibert-%E6%9D%8E%E6%BB%A1%E5%B1%B1-872aa7191/• Google Scholar : https://scholar.google.com/citations?user=j46J0qIAAAAJ&hl=fr Get full access to Les dessous de l'IA at www.ldia.eu/subscribe

Ecoutez les derniers épisodesEcoutez tous les épisodes sur Deezer, Spotify et Apple podcast. Vous pouvez voir le transcript de l’épisode en haut de cette page.Dans cet épisodeLes utilisateurs comprennent rapidement comment gagner du temps avec l’IA générative mais sous-estiment souvent les risques associés. Cette asymétrie entre compréhension de l’usage et compréhension des risques crée de nouvelles vulnérabilités pour les organisations.Dans cet épisode, Nolwenn Le Ster, directrice des opérations chez Almond et présidente de la commission cyber de Numeum, décrypte les enjeux de cybersécurité liés à l’IA générative.Avec notamment au programme :* Comment l’IA transforme à la fois les cyberattaques (deepfakes, phishing personnalisé, agents autonomes) et la défense (détection automatisée, réduction du temps de remédiation de 10 jours à 1 minute)* Le shadow AI et les vulnérabilités qui explosent* Les fondamentaux de la cybersécurité qui restent d’actualités : hygiène informatique, gouvernance de la donnée, approche par les risques,…* Quelques conseils pratiques pour sécuriser l’adoption de l’IA dans son organisationRéférencesOù trouver Nolwenn Le Ster• LinkedIn: linkedin.com/in/nolwenn-le-ster-0702758?originalSubdomain=fr• Site internet : https://almond.eu/Mentionner durant l’épisode• Guide cyer de l’ANSSI : https://messervices.cyber.gouv.fr/catalogue/#guides Get full access to Les dessous de l'IA at www.ldia.eu/subscribe

Ecoutez les derniers épisodes Ecoutez tous les épisodes sur Deezer, Spotify et Apple podcast. Vous pouvez voir le transcript de l’épisode en haut de cette page. Dans cet épisodeLes utilisateurs comprennent rapidement comment gagner du temps avec l’IA générative mais sous-estiment souvent les risques associés. Cette asymétrie entre compréhension de l’usage et compréhension des risques crée de nouvelles vulnérabilités pour les organisations.Dans cet épisode, Nolwenn Le Ster, directrice des opérations chez Almond et présidente de la commission cyber de Numeum, décrypte les enjeux de cybersécurité liés à l’IA générative.Avec au programme :* Comment l’IA transforme à la fois les cyberattaques (deepfakes, phishing personnalisé, agents autonomes) et la défense (détection automatisée, réduction du temps de remédiation de 10 jours à 1 minute)* Le shadow AI et les vulnérabilités qui explosent * Les fondamentaux de la cybersécurité qui restent d’actualités : hygiène informatique, gouvernance de la donnée, approche par les risques,…* Quelques conseils pratiques pour sécuriser l’adoption de l’IA dans son organisationRéférencesOù trouver Nolwenn Le Ster• LinkedIn: linkedin.com/in/nolwenn-le-ster-0702758?originalSubdomain=fr• Site internet : https://almond.eu/Mentionner durant l’épisode • Guide cyer de l’ANSSI : https://messervices.cyber.gouv.fr/catalogue/#guides Get full access to Les dessous de l'IA at www.ldia.eu/subscribe

Ecoutez les derniers épisodesEcoutez tous les épisodes sur Deezer, Spotify et Apple podcast. Vous pouvez voir le transcript de l’épisode en haut de cette page.Dans cet épisodeDans cet épisode, j’échange avec Clément Goehrs, médecin et cofondateur de Synapse Medicine, autour de MedGPT, un assistant d’IA générative pensé pour les professionnels de santé.On parle de son parcours de médecin, de la création de Synapse en 2017 et de la façon dont l’IA est progressivement entrée dans la pratique médicale, bien avant l’arrivée des LLM grand public. Clément explique comment MedGPT a été conçu pour répondre à la difficulté de soigner à l’état de l’art alors que les pratiques médicales évoluent sans cesse.On parle :* de l’usage massif de ChatGPT par les soignants aujourd’hui* des limites des IA généralistes en contexte médical* de la gestion des hallucinations et du design d’outils réellement utilisables en clinique* de l’impact de l’IA sur le métier de médecin, la formation et la prise de décision* des enjeux de souveraineté, de dépendance technologique et de résilience du système de santéAvec en trame de fond le constat que l’IA générative quitte le stade d’outil “généraliste” pour devenir un dispositif médical à part entière, avec des implications pour les soignants comme pour le système de santé.RéférencesOù trouver Clément Goehrs• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/clementgoehrs/• Site internet : https://www.synapse-medicine.com/fr• MedGPT : https://medgpt.fr/ Get full access to Les dessous de l'IA at www.ldia.eu/subscribe

Ecoutez les derniers épisodesEcoutez tous les épisodes sur Deezer, Spotify et Apple podcast. Vous pouvez voir le transcript de l’épisode en haut de cette page.Dans cet épisodeJe reçois Axelle Arquié, économiste et fondatrice de l’Observatoire des emplois menacés émergents, pour analyser les effets de l’intelligence artificielle générative sur le marché du travail.Nous explorons les transformations en cours liées à l’IA : automatisation des tâches, exposition des métiers, création et destruction d’emplois, et difficultés de transition pour les travailleurs. L’épisode revient notamment sur les limites du concept de destruction créatrice, souvent mobilisé pour minimiser les impacts sociaux des innovations technologiques.La discussion aborde également le paradoxe de la productivité, les spécificités de l’IA comme technologie à usage général et les raisons pour lesquelles ses effets macroéconomiques restent encore peu visibles aujourd’hui. L’épisode aborde aussi des enjeux plus structurels : concentration des acteurs de l’IA, risques de bulle économique autour des infrastructures (data centers, semi-conducteurs), redistribution de la valeur, fiscalité, souveraineté numérique et contraintes environnementales.Enfin, Axelle partage les signaux faibles qu’elle observe dans les données, notamment sur l’emploi des jeunes diplômés et propose quelques pistes de réflexion pour mieux anticiper les évolutions du travail, de la formation et des compétences à l’ère de l’IARéférencesOù trouver Axelle Arquié• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/axelle-arqui%C3%A9-0818a124/• Site internet : https://observatoire-emplois-menaces.com/• CEPII : https://www.cepii.fr/CEPII/fr/page_perso/pub_CEPII.asp?nom_complet=Axelle+Arqui%C3%A9 Get full access to Les dessous de l'IA at www.ldia.eu/subscribe

Ecoutez les derniers épisodesEcoutez tous les épisodes sur Deezer, Spotify et Apple podcast. Vous pouvez voir le transcript de l’épisode en haut de cette page.Dans cet épisodeL’intelligence artificielle promet de révolutionner notre capacité à anticiper le futur. Mais entre traitement massif de données et détection de patterns, jusqu’où peut-on vraiment aller ?Dans cet épisode Mehdi Nemri, prospectiviste et mathématicien, ancien de France Stratégie, décrypte comment l’IA transforme (ou pas) les méthodes de prospective. De la distinction entre incertitude probabilisable et incertitude radicale aux biais que les modèles reproduisent malgré eux, il explore les possibilités nouvelles : modélisation de scénarios infinis, détection de signaux faibles, identification d’angles morts.Un échange technique mais accessible sur les limites de la prédiction, l’hybridation entre approches qualitatives et quantitatives, et ce que les mathématiques avancées peuvent (ou non) apporter à l’anticipation stratégique. RéférencesOù trouver Mehdi Nemri• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mehdinemri/• Newsletter Substack : Get full access to Les dessous de l'IA at www.ldia.eu/subscribe

Ecoutez les derniers épisodesEcoutez tous les épisodes sur Deezer, Spotify et Apple podcast. Vous pouvez voir le transcript de l’épisode en haut de cette page.Dans cet épisodeMeriem Sefta et Nadia Arfaoui expliquent comment Owkin utilise l’IA pour améliorer le diagnostic médical, en particulier en oncologie.On revient sur l’évolution de la vision par ordinateur, les limites des méthodes d’annotation classiques et l’arrivée des approches auto-supervisées qui permettent de travailler à grande échelle sur des milliers de lames numériques.Elles détaillent comment l’IA complète le travail des pathologistes : automatisation des tâches chronophages, détection de signaux invisibles à l’œil humain et nouveaux biomarqueurs.On parle aussi du partenariat avec AstraZeneca autour de la mutation BRCA, du rôle du triage pour réduire les coûts pour les systèmes de santé et améliorer l’accès au séquençage génétique.Enfin, Meriem et Nadia reviennent sur la réglementation, l’explicabilité, la validation clinique et le côté très encadré des dispositifs médicaux et de l’IA en santé. RéférencesOù trouver Meriem Sefta et Nadia Arfaoui • LinkedIn Meriem : https://www.linkedin.com/in/meriemsefta/• LinkedIn Nadia : https://www.linkedin.com/in/nadia-arfaoui/• Site internet : https://www.owkin.com/diagnostics/next-gen-ai-dx Get full access to Les dessous de l'IA at www.ldia.eu/subscribe

Ecoutez les derniers épisodesEcoutez tous les épisodes sur Deezer, Spotify et Apple podcast. Vous pouvez voir le transcript de l’épisode en haut de cette page.Dans cet épisodeUn épisode en deux parties où Olivier Ezratty explique les bases de l’informatique quantique et ses usages présents et futurs.On revient sur ce que recouvrent vraiment la physique quantique et les technologies quantiques, sur la notion de qubit, sur le bruit et la correction d’erreurs, les points qui déterminent aujourd’hui les limites de ce qui est possible.On fait aussi le tri entre les annonces des grands acteurs et l’état réel de la recherche : ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas encore et pourquoi.On aborde par les principaux usages envisagés : simulation de matière, optimisation, capteurs, communications.Enfin, on aborde le lien avec l’IA : comment l’IA est déjà utilisée pour améliorer les systèmes quantiques et ce que le quantique pourrait éventuellement apporter au machine learning.Un épisode pour comprendre où en est le quantique aujourd’hui et sur ce que ces technologies pourraient changer à l’avenier, notamment dans le domaine de l’IA.RéférencesOù trouver Olivier Ezratty• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/ezratty/• Site internet : https://www.oezratty.net/wordpress/Cité dans le podcast• The quantum energy initiative : https://quantum-energy-initiative.org/ Get full access to Les dessous de l'IA at www.ldia.eu/subscribe

Ecoutez les derniers épisodesEcoutez tous les épisodes sur Deezer, Spotify et Apple podcast. Vous pouvez voir le transcript de l’épisode en haut de cette page.Dans cet épisodeUn épisode en deux parties où Olivier Ezratty explique les bases de l’informatique quantique et ses usages présents et futurs.On revient sur ce que recouvrent vraiment la physique quantique et les technologies quantiques, sur la notion de qubit, sur le bruit et la correction d’erreurs, les points qui déterminent aujourd’hui les limites de ce qui est possible.On fait aussi le tri entre les annonces des grands acteurs et l’état réel de la recherche : ce qui fonctionne, ce qui ne fonctionne pas encore et pourquoi.On aborde par les principaux usages envisagés : simulation de matière, optimisation, capteurs, communications. Enfin, on aborde le lien avec l’IA : comment l’IA est déjà utilisée pour améliorer les systèmes quantiques et ce que le quantique pourrait éventuellement apporter au machine learning.Un épisode pour comprendre où en est le quantique aujourd’hui et sur ce que ces technologies pourraient changer à l’avenier, notamment dans le domaine de l’IA.RéférencesOù trouver Olivier Ezratty• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/ezratty/• Site internet : https://www.oezratty.net/wordpress/Cité dans le podcast • The quantum energy initiative : https://quantum-energy-initiative.org/ Get full access to Les dessous de l'IA at www.ldia.eu/subscribe

Ecoutez les derniers épisodesEcoutez tous les épisodes sur Deezer, Spotify et Apple podcast. Vous pouvez voir le transcript de l’épisode en haut de cette page.Dans cet épisodeDans cet épisode, j’échange avec Christophe Tricot, cofondateur de La Forge autour de la question suivante: comment reprendre la main sur l’IA en Europe ?Nous parlons des usages comme levier d’autonomie, du rôle des savoir-faire et de la manière dont l’IA transforme nos métiers.De pourquoi les savoir-faire restent indispensables, même avec les modèles génératifs.Et comment éviter une perte de compétences liée à l’automatisation.Un épisode pour éclairer les enjeux du déploiement de l’IA dans les entreprises et la société ainsi que le rôle que l’on peut jouer individuellement pour dessiner un futur plus désirable.RéférencesOù trouver Christophe Tricot • LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/christophetricot/• Site internet : https://www.la-forge.ai/ Get full access to Les dessous de l'IA at www.ldia.eu/subscribe

Ecoutez les derniers épisodesEcoutez tous les épisodes sur Deezer, Spotify et Apple podcast. Vous pouvez voir le transcript de l’épisode en haut de cette page.Dans cet épisodeAlors que les États-Unis misent tout sur une hypothétique intelligence artificielle générale (AGI), la Chine suit une voie radicalement différente : celle d’une industrialisation massive et pragmatique.Dans ce nouvel épisode des Dessous de l’IA, je retrouve Axel Badalian, investisseur chez Alpha Intelligence Capital, pour décrypter la stratégie chinoise et comprendre comment le pays décinne son propre modèle de souveraineté technologique.Nous revenons sur une approche fondée sur la durée plutôt que la vitesse :“Il ne s’agit pas d’aller plus vite que notre ennemi, mais plus longtemps que lui.” — Mao ZedongAu programme :* la logique du marathon d’industrialisation face à la course américaine à l’AGI,* les trois piliers de la stratégie chinoise : talents, données, infrastructures,* des cas d’usage concrets déjà déployés à grande échelle : santé, logistique, robotique, villes intelligentes,* et le rôle du traumatisme historique des guerres de l’opium dans la vision chinoise de la souveraineté technologique.Un échange pour comprendre comment la Chine avance méthodiquement vers une IA robuste, souveraine et profondément ancrée dans le quotidien de ses habitants.RéférencesOù trouver Axelle Badalian • LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/axel-badalian-405767106/• Site internet : https://aicapital.ai/• Newsletter : https://substack.com/@axelbadalian?Cité dans l’épisode • Article newsletter cité dans l’épisode Get full access to Les dessous de l'IA at www.ldia.eu/subscribe

Ecoutez les derniers épisodesEcoutez tous les épisodes sur Deezer, Spotify et Apple podcast. Vous pouvez voir le transcript de l’épisode en haut de cette page.Dans cet épisodeSi beaucoup de voix s’accordent à dire que les technologies d’intelligence artificielle doivent être encadrées, pourquoi le sujet d’un moratoire au nom des risques liés à l’IA déclenche-t-il autant de crispations ?Dans cet épisode des Dessous de l’IA, j’échange avec Maxime Fournis, ingénieur en mathématiques et fondateur de la branche française de Pause AI, un mouvement qui milite pour un moratoire sur le développement des intelligences artificielles générales.Nous revenons ensemble sur un débat souvent caricaturé mais rarement posé sereinement, celui sur les risques liés au développement des technologies d’IA.Nous abordons notamment :* Quels sont les non-dits ou les sous entendus derrière cette approche par les risques ?* Que veut réellement dire “mettre l’IA sur pause” ?* Comment envisager un encadrement de ces technologies ?* Quels sont les risques réels ou fantasmés associés à ces technologies ?Une discussion dense et honnête pour comprendre le point de vue de ceux qui appellent à ralentir au nom du risque.RéférencesOù trouver Maxime Fournes• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/maximefournes/• Site internet : https://pauseia.fr/Ressources citées pendant l’épisode• Rapport Anthropic : https://www.anthropic.com/research/agentic-misalignment Get full access to Les dessous de l'IA at www.ldia.eu/subscribe

Ecoutez les derniers épisodesEcoutez tous les épisodes sur Deezer, Spotify et Apple podcast. Vous pouvez voir le transcript de l’épisode en haut de cette page.Dans cet épisodeSi beaucoup de voix s’accordent à dire que les technologies d’intelligence artificielle doivent être encadrées, pourquoi le sujet d’un moratoire au nom des risques liés à l’IA déclenche-t-il autant de crispations ?Dans cet épisode des Dessous de l’IA, j’échange avec Maxime Fournis, ingénieur en mathématiques et fondateur de la branche française de Pause AI, un mouvement qui milite pour un moratoire sur le développement des intelligences artificielles générales.Nous revenons ensemble sur un débat souvent caricaturé mais rarement posé sereinement, celui sur les risques liés au développement des technologies d’IA.Nous abordons notamment : * Quels sont les non-dits ou les sous entendus derrière cette approche par les risques ? * Que veut réellement dire “mettre l’IA sur pause” ?* Comment envisager un encadrement de ces technologies ?* Quels sont les risques réels ou fantasmés associés à ces technologies ?Une discussion dense et honnête pour comprendre le point de vue de ceux qui appellent à ralentir au nom du risque.RéférencesOù trouver Maxime Fournes• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/maximefournes/• Site internet : https://pauseia.fr/Ressources citées pendant l’épisode• Rapport Anthropic : https://www.anthropic.com/research/agentic-misalignment Get full access to Les dessous de l'IA at www.ldia.eu/subscribe

Ecoutez les derniers épisodesEcoutez tous les épisodes sur Deezer, Spotify et Apple podcast. Vous pouvez voir le transcript de l’épisode en haut de cette page.Dans cet épisodeL’intelligence artificielle ne se contente plus d’assister les médecins, elle participe désormais à la conception même des médicaments.Dans ce nouvel épisode des Dessous de l’IA, je retrouve Philippe Moingeon, pharmacien, immunologiste et professeur à l’Université Paris-Saclay, pour explorer comment l’IA transforme la recherche pharmaceutique et la médecine de précision.Nous discutons de l’émergence de molécules conçues par ordinateur, testées sur des jumeaux numériques avant même d’entrer en laboratoire et du passage progressif d’une médecine empirique à une médecine computationnelle.Nous revenons aussi sur les promesses et les limites de cette révolution :* l’accélération du développement de nouveaux traitements,* la disparition progressive de l’expérimentation animale,* l’essor des médicaments dits intelligents,* mais aussi les défis éthiques, économiques et sociétaux :→ comment inclure ces solutions dans notre système de santé ?→ comment éviter de creuser les inégalités d’accès ?→ comment gérer les coûts et l’allongement de l’espérance de vie en bonne santé ?RéférencesOù trouver Philippe Moingeon• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/philippe-moingeon-a3a8783/Ressources citées pendant l’épisodeEt si vous voulez creuser le sujet voici les 2 livres que Philippe évoque dans l’épisode :• Médicaments intelligents • La révolution du médicament• Philippe MOINGEON - La révolution du médicament par l’IA Get full access to Les dessous de l'IA at www.ldia.eu/subscribe

Ecoutez les derniers épisodesEcoutez tous les épisodes sur Deezer, Spotify et Apple podcast. Vous pouvez voir le transcript de l’épisode en haut de cette page.Dans cet épisodeL’intelligence artificielle s’impose peu à peu dans le monde de la santé. Diagnostic assisté, analyse d’images médicales, modélisation des maladies… Mais que change-t-elle vraiment pour les médecins, les patients et notre rapport au soin ?Dans ce nouvel épisode en deux parties, j’échange avec Philippe Moingeon, immunologiste et professeur à l’Université Paris-Saclay, sur les transformations profondes qu’apporte l’IA à la pratique médicale, à la manière dont on conçoit les médicaments et à notre compréhension de maladies complexes comme le cancer.On y parle de la bascule d’une médecine empirique vers une médecine computationnelle, des enjeux éthiques liés au surdiagnostic et à la déshumanisation du soin, du rôle central de la formation des professionnels de santé, mais aussi de l’accélération du développement de nouveaux traitements et de l’amélioration de la prise en charge de certaines pathologies.Un épisode pour comprendre, au-delà des promesses technologiques, ce que l’IA change dans la pratique médicale d’aujourd’hui et de demain.RéférencesOù trouver Philippe Moingeon• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/philippe-moingeon-a3a8783/Ressources citées pendant l’épisodeEt si vous voulez creuser le sujet voici les 2 livres que Philippe évoque dans l’épisode :• Médicaments intelligents• La révolution du médicament• Philippe MOINGEON - La révolution du médicament par l’IA Get full access to Les dessous de l'IA at www.ldia.eu/subscribe

Ecoutez les derniers épisodesEcoutez tous les épisodes sur Deezer, Spotify et Apple podcast. Vous pouvez voir le transcript de l’épisode en haut de cette page.Dans cet épisodeDans cet épisode, Charles de Dampierre, chercheur en sciences sociales computationnelles et cofondateur de Bunka AI explore comment l’analyse des interactions entre humains et IA révèle la manière dont nous apprenons, décidons et coopérons.À partir de données empiriques issues de l’utilisation de grands modèles de langage, il montre que la vraie mesure de l’intelligence artificielle n’est pas tant technique que dans son usage : ce que les humains en font, et comment ils s’y adaptent.L’échange s’intéresse à la frontière entre automatisation et augmentation, la place du “goût” humain dans les organisations du futur et les conditions d’un dialogue fécond entre algorithmes et citoyens.RéférencesOù trouver Charles de Dampierre• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/charles-de-dampierre-373019a5/• Site internet : https://bunka.ai/fr Get full access to Les dessous de l'IA at www.ldia.eu/subscribe