Défis de science, défis de société

Alsacien, occitan, corse, breton… Face aux technologies numériques qui tendent à uniformiser nos modes de communication, comment préserver la diversité des langues régionales ? Le traitement automatique des langues ouvre de nouvelles perspectives : reconnaissance vocale, claviers prédictifs, outils d’aide à l’écriture ou à la transmission. Mais il soulève aussi des questions de contrôle des données, de souveraineté et de responsabilité des acteurs du numérique.Dans cet épisode, Delphine Bernhard, maîtresse de conférences à la Faculté des langues de Strasbourg et membre de l’Institut thématique interdisciplinaire Langage, inclusion, remédiation, interculturalité et communication | Liric et de l'unité de recherche Linguistique, Langues, Parole | Lilpa, explore comment l’intelligence artificielle peut devenir une alliée pour défendre la diversité linguistique.Extraits en alsacien : Pascale Erhart, maîtresse de conférences à la Faculté des Langues de l’Université de Strasbourg.

Comment l'IA participe-t-elle à la détection de tremblements de terre ? Pour mieux détecter, localiser et analyser la magnitude des séismes, les chercheurs s’appuient sur l’intelligence artificielle. Marc Grünberg, ingénieur de recherche en sismologie à l’Université de Strasbourg, nous éclaire sur ces nouvelles approches.

L’intelligence artificielle peut-elle révéler ce que nos yeux ne verront jamais ? Dans cet épisode, Bruno Klaholz, chercheur à l’Institut thématique interdisciplinaire Biologie moléculaire et cellulaire intégrative, nous emmène au cœur du vivant. Il explique comment l’IA permet de modéliser la structure des protéines, d’anticiper leurs mouvements et d’accélérer la recherche biomédicale.

Et si les marchés financiers n’étaient plus guidés par des analystes mais par les algorithmes ? Dans cet épisode, Theophilos Papadimitriou, professeur à l’Université Democritius de Thrace et chercheur invité à l’Institut thématique interdisciplinaire Fabrique de la société européenne (ITI Makers), explique comment le machine learning transforme la macroéconomie : de la prédiction des tendances des consommateurs à la prévision de crises économiques, entre promesses de précisions et défis éthiques.