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Dans cet épisode

La notion de souveraineté a-t-elle encore un sens à l’heure de l’IA ? C’est l’une des questions que pose cet épisode, à travers le prisme d’une région où géopolitique et technologie se percutent de plein fouet : le Moyen-Orient.

Dans cet épisode, je reçois Yasmina, chercheuse associée à Princeton et auteure du Mirage de la paix. Passée par la cellule diplomatique de l’Élysée et par l’UNESCO où elle a suivi les négociations d’une charte commune d’éthique de l’IA entre 193 pays, elle analyse les stratégies IA des pays du Golfe sous le prisme de la diplomatie, de l’économie et de la sécurité.

On revient sur l’impact concret de la guerre en Iran sur ces stratégies : frappes ciblées sur des data centers, disruption du détroit d’Hormuz, arbitrages forcés entre défense et investissement technologique.

On parle aussi de la course à l’autonomie numérique avec des pays comme les Émirats et Arabie Saoudite qui veulent éviter de dépendre de technologies étrangères comme ils dépendent aujourd’hui d’avions de combat qu’ils ne peuvent pas faire voler sans l’aval de Washington.

On termine sur ce que Yasmina identifie comme l’enjeu de long terme pour ces pays s’ils souhaitent devenir de véritables acteurs de l’IA : les talents. A la fois attirer et garder les talents mais aussi former une génération d’ingénieurs locaux et faire émerger une culture entrepreneuriale dans des économies encore très structurées autour de la dépense souveraine.

Références

Où trouver Yasmina Asrarguis

• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/yasmina-asrarguis/?skipRedirect=true

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Dans cet épisode

L’IA en santé fait beaucoup parler d’elle. Mais entre un algorithme qui fonctionne en laboratoire et un outil utilisé en routine clinique, le chemin est long et semé d’obstacles que l’on sous-estime souvent.

Dans cet épisode, je reçois Thomas, responsable produit chez Therapixel, une startup qui développe MammoScreen, un outil d’IA pour le dépistage du cancer du sein par mammographie. Thomas, chez Therapixel depuis près de dix ans y pilote aujourd’hui son déploiement aux États-Unis.

On retrace l’évolution technologique du produit : du premier algorithme qui donnait une prédiction globale sans localiser la lésion, jusqu’à un système qui détecte, localise et caractérise les anomalies dans l’image. .

On parle surtout de la question du produit et de l’adoption. Therapixel avait un algorithme performant mais un produit peu intégré dans les workflows des radiologues, ce qui leur a coûté des clients malgré de bonnes performances cliniques. C’est notamment ce constat qui a conduit à la création d’une fonction produit dédiée.

On explore les différences entre la France et les États-Unis sur la question de l’adoption et du financement. Aux États-Unis, le radiologue n’est pas le décideur : ce sont les équipes finance, IT et opérations qui valident l’achat, sur la base d’un retour sur investissement mesurable. Therapixel a développé un dashboard qui mesure le gain de temps en conditions réelles, de l’ordre de 20 à 25% par examen, pour répondre à cette exigence.

On termine sur la question de l’impact de l’IA sur le métier de radiologue et les enjeux techniques et sociaux que cela amène dans le contexte d’un système de soin français sous tension.

Références

Où trouver Thomas Bertinotti

• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/thomasbertinotti/

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Dans cet épisode

L’intelligence artificielle est souvent présentée comme une industrie immatérielle. Elle repose sur des chaînes d’approvisionnement physiques, des ressources en eau, des métaux rares, des semi-conducteurs et toutes ces dépendances sont fortement exposées aux aléas climatiques et géopolitiques.

Dans cet épisode, je reçois Ilan Moundib, ingénieur en résilience climatique. Il analyse les risques de rupture liés au climat pour les entreprises et les territoires et travaille sur les conditions d’une véritable adaptation systémique.

On remonte la chaîne de valeur de l’IA. 80% de la fabrication mondiale de semi-conducteurs est concentrée en Asie, entre la Corée, la Chine et Taïwan qui produisent 93% des DRAM, les composants qui conditionnent la puissance de calcul des modèles. L’assemblage passe par la Thaïlande et la Malaisie. Toute cette chaîne est exposée aux aléas climatiques. Le cyclone Senyar fin 2025 l’a illustré concrètement : des centaines de victimes en Indonésie et en Thaïlande, et une tension immédiate sur le marché des chips.

On explore aussi largement le concept de capitalisme de la finitude introduit par Arnaud Orain : dans un monde aux ressources limitées, les acteurs les mieux positionnés n’optimisent plus, ils accaparent. L’IA en est un exemple concret puisque le domaine est très gourmand en en eau, en électricité, en métaux, au détriment de la transition énergétique et des acteurs moins puissants.

Références

Où trouver Ilian Moundib

• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/ilian-moundib/?locale=en

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Dans cet épisode

L’IA générative est-elle vraiment une révolution dans l’éducation, ou le dernier d’une longue série de faux tsunamis ? Jean Pouly est anthropologue du numérique, auteur de Transmettre et éduquer à l’heure de ChatGPT et on explore avec lui dans cette épisode la façon dont l’Ia est en train de bouleverser la manière de diffuser et de s’approprier le savoir et la connaissance.

Pour la première fois, chaque individu a dans sa poche un outil capable de personnaliser l’apprentissage à la demande, ce que les enseignants appellent le précepteur numérique. Mais Jean le rappelle : l’IA est un pharmacon, à la fois remède et poison. Tout dépend de ce que l’utilisateur apporte déjà. Entre les mains de quelqu’un qui maîtrise son sujet, elle augmente. Entre les mains de quelqu’un qui ne l’a jamais appris, elle remplace.

C’est là que réside le principal danger : le délestage cognitif. Utiliser l’outil pour penser à sa place plutôt que pour mieux penser.

Références

Où trouver Jean Pouly

• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/jean-pouly-3736626/

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Dans cet épisode

L’Inde forme chaque année un nombre considérable d’ingénieurs dans le numérique, dispose d’un tissu dense de start-up et a identifié l’intelligence artificielle comme un enjeu stratégique majeur. Pourtant, elle reste relativement peu visible dans les grands débats internationaux sur l’IA.

Plutôt que de s’engager frontalement dans la course aux grands modèles fondationnels, l’Inde explore une voie alternative fondée sur les Digital Public Infrastructures, des architectures technologiques open source pensées pour être nativement compatibles avec un cadre légal. Le système de paiement UPI, qui a permis à n’importe quel vendeur de proposer des moyens de paiement électroniques via un simple QR code illustre concrètement cette logique. Reste à savoir si cette approche peut-être transposée à l’intelligence artificielle ?

C’est notamment ce que nous explorons dans cet épisode avec Francis Rousseau, professeur des universités, ingénieur et expert technique international détaché depuis deux ans en Inde auprès de partenaires académiques et institutionnels.

Il revient sur le positionnement de l’Inde dans la chaîne de valeur de l’IA, le concept de modèles technolégaux, les cas d’usage prioritaires comme la santé et la fintech, les enjeux de formation et de fuite des cerveaux, mais aussi sur ce qu’une approche plus frugale et plus ancrée dans les réalités locales pourrait apporter à l’Inde comme à ses partenaires, dont la France.

Références

Où trouver Francis Rousseaux

• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/rousseauxfrancis/

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Dans cet épisode

La Suisse a une réputation bien établie : stabilité politique, fiscalité attractive, grandes écoles comme l’ETH Zurich et l’EPFL et des multinationales de la pharma et de la tech qui s’y sont installées durablement.

Plutôt qu’une politique industrielle interventionniste, la Suisse a choisi une régulation sectorielle et réactive, distincte de l’AI Act européen. Elle légifère sur la protection des individus et des données plus que sur la technologie elle-même.

Mais comment les entreprises suisses adoptent-elles concrètement l’IA générative ? C’est la question que nous abordons dans cet épisode avec Frédéric Matthey. Ingénieur en télécommunications et entrepreneur depuis 2012 dans l’informatique et le conseil IA, Il partage son expérience d’accompagnement de PME suisses sur l’adoption de l’intelligence artificielle générative.

Sur le terrain, les cas d’usage qui fonctionnent sont concrets : automatisation de l’extraction de données comptables, génération de procès-verbaux de réunion, chatbots internes pour interroger les procédures de l’entreprise ou encore analyse financière automatisée. Dans chaque cas, la réussite passe par la même logique : identifier un problème précis, le chiffrer, former les équipes et mesurer le retour sur investissement.

La protection des données est une préoccupation majeure qui revient fréquemment dans l’épisode. Pour beaucoup d’entreprises suisses envoyer des informations confidentielles vers des serveurs étrangers n’est pas une option, notamment dans la pharma et la finance.

Références

Où trouver Frédéric Matthey

• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/fredericmatthey-innovation-technologique-accessible/

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Dans cet épisode

La plupart des études en oncologie s’intéressent aux causes de la maladie. Cure 51 s’intéresse aux critères de survie des patients condamnés qui survivent quand même.

Ces patients, diagnostiqués en phase terminale de cancers du pancréas, du cerveau ou du poumon à petites cellules, représentent 1 à 2 % des cas. Leur espérance de vie au diagnostic est de 6 à 9 mois. Certains sont encore là 5 ans plus tard. Cure 51 en a identifié près de 2000 dans 63 pays, via un réseau de plusieurs centaines d’hôpitaux, et génère plus d’un téraoctet de données par patient.

Dans cet épisode, Nicolas Wolikow, cofondateur et CEO de Cure 51, explique comment des modèles d’IA entraînés sur ce dataset unique permettent de croiser données cliniques et données génomiques pour identifier de nouvelles cibles thérapeutiques. Un dataset que personne d’autre ne possède et qui évite le problème des modèles entraînés sur les mêmes bases de données publiques, qui tendent à reproduire les mêmes conclusions.

On parle aussi du lab in the loop : un système où l’IA fait itérer en continu l’analyse computationnelle et les tests en laboratoire. Six nouvelles cibles identifiées sur le cancer du pancréas en moins de trois mois. Objectif : un premier médicament en essai clinique phase 1 d’ici 2029, contre 12 à 15 ans pour le développement classique.

On revient aussi sur leur modèle économique, qui reverse 10 % des revenus aux hôpitaux partenaires et sur le fait que l’entreprise est française, incorporée à Paris, avec une équipe internationale.

Références

Où trouver Nicolas Wolikow

• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/nicolaswolikow/

• Site internet Cure51 : https://www.cure51.com/

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Dans cet épisode

Toute l’IA qui tourne dans le cloud repose sur une couche technologique que personne ne voit : la virtualisation. C’est elle qui permet à un serveur physique de faire tourner des dizaines d’environnements en parallèle. C’est la fondation du cloud computing depuis les années 2000 et de toute l’infrastructure IA aujourd’hui.

Dans cet épisode, Olivier Lambert, cofondateur et PDG de Vates, explique ce que cette dépendance technique signifie concrètement sur le plan géopolitique. VMware détenait 80 % du marché mondial de la virtualisation avant d’être racheté par Broadcom en 2023. Vates a construit une alternative open source complète à cette stack et se retrouve aujourd’hui à adresser des clients qui cherchent à migrer.

On parle aussi d’Open source et maintien des logiciels open source. On remonte aussi toute la chaîne de valeur, des serveurs assemblés en France par des entreprises comme CRSI ou Bull, jusqu’à la gravure de puces sub-7nm que seul TSMC maîtrise aujourd’hui à Taïwan.

Références

Où trouver Olivier Lambert

• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/olivier-lambert-22316b26/

• Site internet Vates: https://vates.tech

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Dans cet épisode

Et 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.

Références

Où trouver Michael Blum

• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/michael-blum-83417b49/

• Site internet Aima : https://aima-diagnostics.com/

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Dans cet épisode

En 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 ?

Références

Où 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

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Dans cet épisode

Les 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.

Références

Où trouver Alexis Thual

• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/alexisthual/

• Site internet : https://karavela.ai/

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Dans cet épisode

On 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 changement

Nous 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.

Références

Où trouver Manuel Davy

• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/manuel-davy/

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Dans cet épisode

Dans 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.

Références

Où 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

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Dans cet épisode

Les 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 organisation

Références

Où 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

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Dans cet épisode

Les 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 organisation

Références

Où 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

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Dans cet épisode

Dans 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 santé

Avec 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.

Références

Où trouver Clément Goehrs

• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/clementgoehrs/

• Site internet : https://www.synapse-medicine.com/fr

• MedGPT : https://medgpt.fr/

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Dans cet épisode

Je 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’IA

Références

Où 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

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Dans cet épisode

L’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.

Références

Où trouver Mehdi Nemri

• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/mehdinemri/

• Newsletter Substack :

Calculs d'avenir

Le futur tout en critique et méthodes. Je partage mes réflexions, analyses, outils pour comprendre de quoi demain sera fait.

Par Mehdi Nemri

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Dans cet épisode

Meriem 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.

Références

Où 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

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Dans cet épisode

Un 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.

Références

Où 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/