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Ex Machina, l’ère des algorithmes - Analyse des données : quand l’IA prédit notre avenir

Analyse des données : quand l’IA prédit notre avenir

04/14/23 • 33 min

Ex Machina, l’ère des algorithmes

Lorsqu'on parle de big data, on parle de millions de données collectées en ligne. Des surfaces locatives, des clics sur des vidéos, des photos de chats... Ces énormes jeux de données complexes, par leur volume, font le bonheur des data scientists et permettent de nourrir les intelligences artificielles.

C'est grâce à cette mise en données du monde que les IA peuvent désormais prédire le cours d'une action, les futurs achats d'un internaute, voire ses intentions de vote.

Les données sont au cœur de l'IA, mais d'où viennent-elles réellement ? Quand a-t-on commencé à les collecter ? Que peuvent-elles nous dire sur notre monde... et sur notre avenir ?


Pour tenter d'y répondre, Eric Nahon reçoit ce mois-ci :

Henri Isaac, maître de conférences à l'Université Paris Dauphine - PSL, auteur de nombreuses publications sur la transformation digitale dans les organisations, et président du think tank Renaissance Numérique

Théo Delemazure, doctorant en intelligence artificielle à l’Université Paris Dauphine - PSL, connu pour son site « C’est de droite ou de gauche » qui a cartonné sur les réseaux sociaux


Ex Machina est un podcast préparé par "Dauphine Numérique", un projet de recherche transversal de l’Université Paris Dauphine – PSL qui développe une approche réflexive de l’IA, ses modalités, ses usages et ses effets.


Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

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Lorsqu'on parle de big data, on parle de millions de données collectées en ligne. Des surfaces locatives, des clics sur des vidéos, des photos de chats... Ces énormes jeux de données complexes, par leur volume, font le bonheur des data scientists et permettent de nourrir les intelligences artificielles.

C'est grâce à cette mise en données du monde que les IA peuvent désormais prédire le cours d'une action, les futurs achats d'un internaute, voire ses intentions de vote.

Les données sont au cœur de l'IA, mais d'où viennent-elles réellement ? Quand a-t-on commencé à les collecter ? Que peuvent-elles nous dire sur notre monde... et sur notre avenir ?


Pour tenter d'y répondre, Eric Nahon reçoit ce mois-ci :

Henri Isaac, maître de conférences à l'Université Paris Dauphine - PSL, auteur de nombreuses publications sur la transformation digitale dans les organisations, et président du think tank Renaissance Numérique

Théo Delemazure, doctorant en intelligence artificielle à l’Université Paris Dauphine - PSL, connu pour son site « C’est de droite ou de gauche » qui a cartonné sur les réseaux sociaux


Ex Machina est un podcast préparé par "Dauphine Numérique", un projet de recherche transversal de l’Université Paris Dauphine – PSL qui développe une approche réflexive de l’IA, ses modalités, ses usages et ses effets.


Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

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undefined - L’impact environnemental de l’IA | Le poids de la dématérialisation

L’impact environnemental de l’IA | Le poids de la dématérialisation

La construction de milliards de téléphones portables, d’ordinateurs, mais aussi les réseaux, les data-centers, le trafic des données... ont un coût pour la planète.

Les progrès de l’IA et du numérique s'accompagnent d'impacts colossaux en termes de consommation énergétique et d’émission de gaz à effet de serre.


Comment estimer la pollution du numérique ? Comment prendre en compte l’impact environnemental dans nos usages des technologies ? Dans la conception d’une IA ?

À l’heure de l’urgence écologique, le numérique “durable” est-il un paradoxe ?


Au micro d’Ex Machina ce mois-ci, Eric Nahon reçoit :

Stéphanie Monjon, enseignante-chercheuse en économie, spécialiste des politiques climatiques, et déléguée à la responsabilité environnementale de l’Université Paris Dauphine – PSL

Jean Ponce, professeur d’informatique à l’ENS, spécialiste de l’IA et de la vision artificielle, et directeur scientifique de l’institut 3IA PRAIRIE.

Ex Machina est un podcast préparé par "Dauphine Numérique", un projet de recherche transversal de l’Université Paris Dauphine – PSL qui développe une approche réflexive de l’IA, ses modalités, ses usages et ses effets.


Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.

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undefined - IA génératives : du fake plus vrai que nature

IA génératives : du fake plus vrai que nature

Les textes, les images et les audios générés par les intelligences artificielles génératives qui circulent en ligne sont les témoins des progrès extraordinaires de l’IA ces dernières années. Avec la mise à disposition de logiciels comme ChatGPT et Midjourney au grand public, il est de plus en plus difficile de déceler le vrai du faux sur le web. Couplés avec les phénomènes des fake news et la viralité des réseaux sociaux, la vague des IA génératives soulèvent de vrais enjeux politiques et sociaux.


Basées sur des principes de probabilité, les IA ont, pour le moment, toujours besoin d’une main humaine pour être guidée et vérifiée. Les modèles d’IA génératives peuvent-ils encore s’améliorer ? Comment peut-on détecter et contrôler ces contenus générés par des machines ? Quel est le rôle des médias et des pouvoirs publics dans cette lutte contre la désinformation ?


Pour y répondre, Eric Nahon reçoit ce mois-ci deux experts en la matière :

  • Gabriel Turinici, professeur de mathématiques à l'Université Paris Dauphine – PSL spécialisé dans les algorithmes d’écriture automatique, chercheur du laboratoire CEREMADE
  • Estelle Cognacq, journaliste et directrice de l’Agence Radio France, qui œuvre à vérifier les sources des informations diffusées par les antennes de France Info.

Ex Machina est un podcast préparé par "Dauphine Numérique", un projet de recherche transversal de l’Université Paris Dauphine – PSL qui développe une approche réflexive de l’IA, ses modalités, ses usages et ses effets.


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