Entretien avec William Eldin, CEO de XXII

Entretien avec Thomas le Bonniec, doctorant en sociologie à l'Institut Polytechnique.

Entretien avec Jean-Michel Valantin, Docteur en études stratégiques et analyste au sein de The red team analysis society

Interview with Alessandro Aresu, italian philosopher and scientific director of the Rome school of public policy

Conversation avec Laurent Fressinet, Grand maître d'échecs

Entretien avec Jean-Emmanuel Bibault, Professeur en radio-oncologie et cofondateur de JAIDE

Entretien avec Ophélie Coelho, Chercheuse indépendante en géopolitique du numérique

Entretien avec Gérald Holubowicz, Journaliste et expert en IA générative & deepfakes,

Entretien avec Yann Lechelle, CEO de Probabl

Entretien avec Nicolas Doumenc, Co-fondateur de Madeleine

Entretien avec Arnaud Valli, Responsable des affaires publiques de Comand AI et conseiller politique (officier de réserve) pour la Marine nationale

Entretien avec Francesca Musiani, Research Professor at CNRS, Co-Founder & Director - Centre Internet et Société

Entretien avec Laurent Daudet, Co-CEO and Co-founder at LightOn

Entretien avec Marius Bertolucci, Maître de conférences Aix-Marseille Université & Auteur L'Homme diminué par l'IA

Entretien avec Quentin Adam, CEO de Clever Cloud

Entretien avec Éloïse Boisseau, Doctorante en Philosophie, épistémologie et éthique de l’IA à l'Université d'Aix-Marseille

Entretien avec Irénée Régnauld, Consultant, blogueur et essayiste, chercheur associé à l'UTC.

Entretien avec Bruno Maisonnier, fondateur d’AnotherBrain et créateur des robots Nao et Pepper.

L’IA doit-elle toujours être plus grosse pour être plus performante ?

On pense souvent que plus un modèle d’IA est grand, plus il est puissant.

Et si c’était une fausse évidence ?

Aujourd’hui dans Les dessous de l'IA on parle d’un enjeu clé pour les modèles d'IA : faire mieux avec moins.

Moins de puissance de calcul.

Moins de ressources consommées.

Mais autant, voire plus, d’efficacité.

Trois dynamiques sont en train de changer la donne

* L’optimisation devient une nécessité

* Les modèles géants coûtent trop cher

* Ils consomment une énergie folle

* Ils ne sont pas accessibles à tous

→ Alléger l’IA c’est la rendre plus performante et plus accessible

* Les entreprises veulent aller plus vite, à moindre coût

* Un modèle optimisé, c’est une exécution plus rapide.

* Un coût réduit, c’est un avantage concurrentiel.

* Une IA plus efficiente, c’est une adoption plus large.

→ Gagner en efficacité c’est donc gagner en compétitivité.

* Mais il y a un paradoxe : l’effet rebond

En rendant l’IA plus accessible on pourrait accélérer son usage.

Ce qui signifie… une consommation globale qui explose.

Et un impact environnemental qui pourrait s’aggraver.

→ Optimiser l’IA : solution ou un piège ?

Pour creuser ces questions j’ai invité Bertrand Charpentier le cofondateur de Pruna AI entreprise spécialisée dans l’optimisation des modèles des modèles d'IA !

Une conversation pour comprendre ce qui se joue vraiment derrière cette quête d’efficacité.

Bonne écoute !

L’IA est partout ! Sauf dans les statistiques de la productivité !

Ce "paradoxe de Solow de l’IA" est l’un des sujets que l’on a explorés avec Julien Pillot, économiste spécialiste de l’innovation et de la régulation, dans ce nouvel épisode

Un échange pour essayer de faire le tri entre la réalité économique de l’IA et les promesses commerciales des acteurs de la tech.

On a notamment parlé de :

* Pourquoi les promesses de gains de productivité sont souvent surévaluées,

* Ce que l’histoire des ruptures technologiques nous apprend sur l’IA générative,

* Ce qu’on sait (et ne sait pas) de l’impact réel sur l’emploi,

* Et pourquoi la bulle IA pourrait… ne jamais éclater.

Mais aussi de souveraineté,de dépendance stratégique et de la voie européenne à construire — à condition d’en avoir le courage.

Bonne écoute et n’hésitez pas à le partager autour de vous !

Les décideurs sont souvent pris entre deux récits :

* le futur radieux promis par la tech,

* l’effondrement annoncé par la science.

Mais que faire quand ces récits deviennent incompatibles ?

Dans ce nouvel épisode de j’ai échangé avec Bruno Markov.Ingénieur, ex-consultant IA, aujourd’hui auteur et analyste des trajectoires techno-écologiques.

Pour lui, l’IA n’est pas une rupture.

C’est la continuité d’un progrès qui promet de tout maîtriser… mais génère de l’emballement.

On a parlé de :

* pourquoi des décisions "rationnelles" à l’échelle individuelle peuvent être catastrophiques collectivement,

* comment la promesse de l’IA masque des arbitrages politiques déguisés,

* en quoi la course à la productivité peut devenir un piège,

* et pourquoi il faut remettre la notion de discernement technologique au cœur des choix stratégiques.

Si vous avez envie d’aller plus loin sur le sujet je vous recommande le livre de Bruno De quel progrès avons-nous besoin ? Vous pouvez le trouver ici : https://www.fnac.com/a20942246/Bruno-Markov-De-quel-progres-avons-nous-besoin

“Dans les 25 prochaines années, on va consommer autant de métaux que dans toute l’histoire de l’humanité.”

C’est le point de départ de ce nouvel épisode avec Ludovic Donati directeur du projet Lithium France chez Eramet.

On parle de la face cachée de l’IA : celle des métaux, des chaînes d’approvisionnement physiques et des choix industriels à faire pour que tout fonctionnent.

Au programme :

- Notre dépendance à une poignée de métaux critiques

- Le contrôle quasi-total de la Chine sur leur raffinage

- Les tensions entre ambitions écologiques et réalité industrielle

- Le rôle que peut jouer l’IA pour limiter son propre impact

Un épisode pour comprendre ce que l’IA doit au cuivre, au nickel ou au lithium.

Et ce que ça veut dire pour l’Europe.

Et si l’IA générative n’était qu’un nouveau chapitre d’une vieille histoire ?

Dans ce nouvel épisode de j’ai invité Stéphane Schultz, auteur de Après la tech et fondateur de la newsletter 15marches.

On a parlé de tech, d’IA mais aussi d’histoire.

Car l’IA générative ne tombe pas du ciel.

Elle s’inscrit dans un lignage historique et technologique qu’il est important d’avoir en tête si l’on veut pouvoir comprendre ce qui se joue aujourd’hui.

Stéphane décrypte ce qui fait qu’une invention devient une innovation…et parfois un progrès.

On a discuté de :

* Ce que l’IA générative révèle du modèle économique de la tech.

* Pourquoi les outils sont allés plus vite que la société.

* La logique de plateforme, d’hypercroissance et d’addiction.

* Et comment repenser la tech à l’heure des limites planétaires.

Un épisode dense mais accessible pour prendre du recul.

Entretien avec Anastasia Stasenko, CEO de pleias

Entretien avec Eleonore Zahlen, Avocate et associée chez BOLD

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Dans cet épisode

Je reçois Hugo Micheron, chercheur en sciences politiques, spécialiste des dynamiques de radicalisation, de désinformation et des usages stratégiques de l’information. Ancien enseignant à Princeton, il est aujourd’hui CEO d’Arlequin AI, une startup française qui développe des outils d’intelligence artificielle dédiés à la compréhension des espaces informationnels en ligne.

À partir de son parcours académique et de son expérience de terrain, Hugo Micheron explique comment les mutations du débat public se sont progressivement déplacées vers les plateformes numériques et pourquoi les sciences sociales ont aujourd’hui besoin de nouveaux outils pour analyser ce qui se joue en ligne. Il revient notamment sur les limites du social listening traditionnel, souvent biaisé et peu représentatif et sur ce que change l’arrivée des IA génératives dans l’analyse de grandes masses de données textuelles.

La discussion explore ensuite la vision portée par Arlequin AI : une approche dite AI native fondée sur des modèles non supervisés, conçue pour réaliser des scans informationnels sans requête préalable.

L’objectif : rendre visibles les dynamiques, récits dominants, signaux faibles et rapports de force qui structurent l’espace informationnel, qu’il s’agisse des médias, des réseaux sociaux ou de corpus institutionnels.

L’épisode aborde également des enjeux plus larges de souveraineté technologique, de frugalité des modèles, d’open source et de capacité européenne à développer une intelligence artificielle indépendante des grands acteurs américains.

À travers plusieurs cas d’usage (sécurité, due diligence, action publique, guerre informationnelle), Hug montre comment ces outils peuvent aider les décideurs publics et privés à mieux comprendre et anticiper les transformations politiques, sociales et démocratiques à l’œuvre.

Références

Où trouver Hugo Micheron

• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/hugo-micheron-549657294/

• Site internet Arlequin AI : https://www.arlq.ai/

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Dans cet épisode

Nous vivons en permanence bombardés d’informations.Réseaux sociaux, mails, notifications, IA générative… une véritable infobésité qui réduit notre capacité de réflexion profonde.

Mais sans espace de pensée, pas d’adaptation possible.

Ni face au changement climatique, ni face aux tensions géopolitiques, ni face à l’accélération technologique et de l’intelligence artificielle.

Dans cet épisode j’échange avec Christian Clot, explorateur-chercheur et fondateur de l’Human Adaptation Institute. Depuis plus de 30 ans, il mène des expéditions en conditions extrêmes pour comprendre comment l’humain réagit, coopère et invente de nouvelles solutions quand ses repères s’effondrent.

Au programme :

* Pourquoi la surcharge cognitive fragilise notre capacité d’adaptation

* Ce que l’expérience des environnements extrêmes nous apprend pour faire face à l’IA

* Pourquoi la coopération humaine reste plus que jamais vitale

* L’urgence de repenser l’éducation à l’ère de l’IA.

Un épisode pour tous ceux qui veulent mieux comprendre comment s’adapter aux mutations profondes de notre époque.

Références

Où trouver Christian Clot

• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/christian-clot/

• Site internet : https://www.christianclot.com/

• Human Adaptation Institute : https://adaptation-institute.com/

Dans cet épisode des Dessous de l’IA, je reçois Jean-Xavier Reynaud et Milo Parigi, fondateurs de Bot Resources.

Nous y parlons d’IA agentique : ce que recouvre vraiment ce terme, en quoi il se distingue des autres formes d’IA et pourquoi il revient aujourd’hui sur le devant de la scène.

Nous discutons de cas très concrets en entreprise : analyser des contrats, assister des métiers réglementés, augmenter la productivité sur des tâches précises. Mais aussi des limites actuelles.

Nous revenons sur l’idée d’“exosquelette du travailleur” : une IA qui renforce l’humain plutôt que de le remplacer.

Enfin, nous explorons les compétences à développer pour que cette transformation soit une opportunité.

Un échange pour prendre du recul sur un sujet brûlant d’actualité, sans promesses irréalistes mais avec des usages réels et déjà mis en place.

Bonn écoute!

Clément

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Dans cet épisode

L’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 ?

Références

Où trouver Philippe Moingeon

• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/philippe-moingeon-a3a8783/

Ressources citées pendant l’épisode

Et 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

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Dans cet épisode

L’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.

Références

Où trouver Philippe Moingeon

• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/philippe-moingeon-a3a8783/

Ressources citées pendant l’épisode

Et 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

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Dans 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.

Références

Où trouver Charles de Dampierre

• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/charles-de-dampierre-373019a5/

• Site internet : https://bunka.ai/fr

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Alors 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 Zedong

Au 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.

Références

Où 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

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Dans cet épisode

Si 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.

Références

Où 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

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Dans cet épisode

Si 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.

Références

Où 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

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Dans 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.

Références

Où trouver Christophe Tricot

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

• Site internet : https://www.la-forge.ai/

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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/

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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/

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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