Les dessous de l'IA

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Dans cet épisode
L’humanité peut-elle s’offrir l’IA ? Pas seulement en kilowattheures ou en prix du token, mais aussi en termes de coût pour nos sociétés et nos démocraties.
Dans cet épisode, je reçois Tristan Nitot, ingénieur, geek depuis l’âge de 14 ans. Il a rejoint Netscape aux premières heures du web, puis co-fondé Mozilla Europe et porté Firefox pendant 17 ans. C’est un routier du numérique qui le connaît de l’intérieur et qui regarde aujourd’hui l’IA avec le recul de quelqu’un qui a déjà vécu plusieurs bouleversements technologiques.
On y parle des limites planétaires et du FOMO fabriqué par les industriels de l’IA : cette peur panique de rater le train de l’innovation que Tristan compare à un mécanisme de phishing à l’échelle planétaire, une urgence construite de toutes pièces pour empêcher de réfléchir et de se poser les bonnes questions.
On y parle aussi de l’IA comme accélérateur de fragmentation sociale, à un moment où les fake news, la polarisation et la perte de confiance dans le réel rendent déjà la délibération collective presque impossible. Et alors même que l’époque exige précisément qu’on coopère pour tracer une trajectoire collective soutenable.
Références
Où trouver Tristan
• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/nitot/


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L’IA physique est-elle le prochain grand pari technologique ? C’est la question que pose cet épisode, à l’heure où l’intelligence artificielle transforme la gestion de l’information mais peine encore à se traduire tout autant dans le monde physique.
Dans cet épisode, je reçois Gustavo, directeur de la stratégie et des opérations chez Altrove, une startup parisienne qui développe de nouveaux matériaux grâce à l’IA. Ingénieur industriel, passé par le conseil en stratégie avant de rejoindre Altrove comme premier collaborateur business.
Gustavo explique pourquoi les playbooks SaaS (pivot rapide, métriques ARR, vente bottom-up) peuvent être fatals dans un secteur où chaque validation se compte en mois et où un faux pas coûte non seulement du temps mais également du capital et de la crédibilité.
On aborde aussi la différence entre le software qui optimise le monde qu’on a déjà et la hard tech qui construit celui dont on a besoin. On évoque aussi les talents et le financement : deux goulots d’étranglement propres à ce secteur où les horizons des VCs et les cycles d’industrialisation physique sont le plus souvent différents.
Références
Où trouver Gustavo
• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/gustavo-regueira/


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Le monde réel est bien plus riche que ce qu’un texte peut encoder. Pour saisir et modéliser le monde physique, il faut autre chose : des données géospatiales et des modèles capables d’encoder non pas des mots, mais des caractéristiques et leurs relations.
C’est exactement ce sur quoi travaillent Stéphane et Lilian, cofondateurs de TerraLab. Leur pari : utiliser l’IA pour donner du sens à ces données (détecter automatiquement les bâtiments, les forêts, les routes à partir d’images aériennes) et tendre, à terme, vers un jumeau numérique de la Terre en 3D.
L’aviation fait de la simulation depuis des décennies. Le nucléaire militaire ne teste plus rien en conditions réelles. La logique est la même : simuler tout ou partie d’une d’une ville, d’un pays afin de simuler des évènements (déplacement d’un véhicule, mobilité urbaine, …) et anticiper leurs évolutions. Le jumeau numérique devient ainsi une infrastructure critique et le terrain d’entraînement du monde physique de demain.
En arrière-plan de cet échange, une question : qui contrôle les données du territoire et leur utilisation ? Au Nigeria, les données géospatiales dépendent d’Airbus ou de Google. En Inde, le hardware limite l’accès aux modèles IA. En Europe, le SIG est dominé à 80% par l’américain ESRI.
TerraLab parie sur l’open source avec pour ambition de construire des outils utiles partout, sans créer de nouvelles dépendances.
Références
Où trouver Lilien et Stéphane
• LinkedIn Lilien : https://www.linkedin.com/in/lilien-auger/
• LinkedIn Stéphane : https://www.linkedin.com/in/stephane-barbot/



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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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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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