IA génératives : du fake plus vrai que nature

05/12/23 • 34 min

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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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.

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Analyse des données : quand l’IA prédit notre avenir

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

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L'IA peut-elle réenchanter les maths ?

Invité : Stéphane Mallat, Professeur au Collège de France, et titulaire de la chaire Sciences des données.

Qui des mathématiques ou de l’IA nourrit l’autre ? Tout comme les romains construisaient des ponts avant de comprendre les arcanes de la physique, l’IA n’a pas attendu les mathématiques pour révolutionner son monde. Pourtant, ces deux-là entretiennent une relation intime.

D’un côté, les maths permettent de comprendre, d’améliorer, et de pousser la technologie. En sens inverse, l’IA fournit de formidables cas concrets à l’enseignement et à la recherche. L’IA peut-elle raccrocher les élèves qui boudent les maths à l’école ? Les maths éclaireront-elles la boîte noire de l’IA ?

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