Ex Machina, l’ère des algorithmes

Invités : Yann Chevaleyre (professeur à l'Université Paris Dauphine - PSL), et Chloé Clavel (directrice de recherche au centre Inria de Paris).Et si l'IA ne se contentait pas de répondre, mais agissait également pour nous ? Des assistants capables d’exécuter des tâches complexes, de coordonner plusieurs compétences ou d’interagir avec nous de manière plus fluide, jusqu’aux robots qui ancrent l’IA dans le monde physique : c'est la promesse des agents autonomes.Mais cette petite révolution soulève une question centrale. Qu’attendons-nous vraiment d’un agent autonome : efficacité, fiabilité, compréhension émotionnelle, responsabilité ? Et comment garantir que ces systèmes restent utiles sans devenir imprévisibles, notamment lorsqu’ils interviennent en santé, en éducation ou dans des environnements critiques ? C’est le cœur de ce nouvel épisode d’Ex Machina, l’ère des algorithmes.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.

Invités : Elyes Jouini (administrateur de l’Institut universitaire de France, et directeur scientifique de la chaire UNESCO Femmes et sciences) et Isabelle Ryl (vice-présidente IA de l’Université PSL et directrice de la Paris School of AI).Du CP au CE1, il ne suffit que de quelques mois pour qu’apparaissent chez les enfants des biais de genre liés à l’apprentissage des sciences. Ces idées reçues persistent ensuite jusqu’à l’orientation dans l’enseignement supérieur, et éloignent les femmes des disciplines scientifiques, dont celles liées à l’IA.Faut-il alors imposer des quotas pour corriger ces déséquilibres ? Une mesure d’urgence, peut-être, mais la vraie solution reste la plus exigeante : repenser l’éducation dès l’enfance, et changer les modèles que nous valorisons, à l’école comme dans les médias. Comment repenser les représentations des femmes dans l'IA ? C'est le sujet de cet épisode d'Ex Machina, l'ère des algorithmes. 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.

Invités : Roxane Adle-Aiguier (Directrice du domaine de recherche "Solution pour une économie durable" chez Orange), et Christophe Benavent (Professeur à l'Université Paris Dauphine – PSL)L’intelligence artificielle s’invite déjà dans les open spaces. Tandis que certains employés adoptent discrètement ChatGPT ou Perplexity, les directions tentent de reprendre la main. Risques sur la confidentialité, gestion du changement, accompagnement des usages : comment intégrer l’IA en entreprise sans perdre le contrôle ?Dans cet épisode, cap sur le terrain ! Entre promesse de productivité et vigilance face aux biais, à la dépendance ou à l’excès de confiance. Quels sont les défis concrets de cette transition technologique ?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.

Invités : Olivia Tambou (Maître de conférence en droit européen à l’Université Paris Dauphine – PSL), et Thierry Poibeau (Directeur de recherche CNRS en traitement du langage naturel et humanités numériques à l’École normale supérieure).Avec l’IA Act, l’Europe est désormais dotée d’une règlementation pionnière sur l’intelligence artificielle. Elle permet de protéger les citoyens, notamment en interdisant certaines pratiques telles que la notation sociale des utilisateurs ou leur catégorisation biométrique. Pour s'imposer, l’IA Act prévoit en outre de lourdes sanctions sur les entreprises ne respectant pas le règlement, à la manière du RGPD.Toutefois, cette régulation n’est-elle pas trop stricte ? Peut-elle freiner l’émergence de champions européens de l’IA, en étouffant l’innovation ? Ou représente-t-elle au contraire un avantage concurrentiel pour les entreprises ?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.

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 ? 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.

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. 

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 sociauxEx 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. 

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. 

Parce que l'IA et les données sont un enjeu économique majeur, elles sont aujourd’hui un véritable enjeu stratégique pour les gouvernements. À l'heure où les prouesses de ChatGPT défrayent la chronique, comment l'intelligence artificielle bouleverse le monde des humains et les relations politiques entre états ?  Entre accès aux données, surveillance des citoyens et infrastructures réseau : quels nouveaux conflits pourraient émerger, ou émergent déjà, dans cette bataille internationale de l'IA ? Pour tenter d'y répondre, Eric Nahon reçoit ce mois-ci Isabelle Ryl, directrice de l'institut 3IA "PRAIRIE" (PaRis Artificial Intelligence Research InstitutE) et co-auteure de “Géopolitique de l'IA : les relations internationales à l’ère de la mise en données du monde“ avec Peter Burgess et Jamal Atif (Éd. Le Cavalier Bleu, 2022). 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.