Le monde dans lequel nous évoluons ne serait-il qu’une gigantesque simulation ? Et si notre ADN n’était qu’une sorte d’algorithme pondu par une machine, comment pourrions-nous nous rendre compte que nous ne sommes que des êtres virtuels, dans un monde tout aussi virtuel ?

Une idée folle ? Pourtant, après tout, la vie peut souvent se réduire à une équation, une succession de chiffres, de probabilités, de statistiques.

C’est en tout cas l’une des idées qui constitue la trame de L'anomalie, prix Goncourt 2020, un roman déjà vendu à plus d’un million d’exemplaires.

On en parle dans ce nouvel épisode de notre série consacrée au Big Data, avec Hervé le Tellier, mathématicien et écrivain, auteur de l’anomalie et Prix Goncourt 2020, donc. Un prix bien réel, lui...

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Notre smartphone à la main ou en poche, nous sommes tous des capteurs. Capteurs de position. De température. De vitesse. De bruit. Ces données que nous recueillons en permanence permettent à Google Maps de nous informer en temps réel : connaître l’affluence à la caisse du supermarché, trouver une place libre dans un train, déterminer le meilleur itinéraire à vélo, avec le moins de côtes possibles, ou le trajet le plus rapide ou le moins polluant en voiture.

Comment Google nous rend-il ces services au quotidien ? Quelles sont les données que ses IA manipulent et comment en tire-t-on des informations pertinentes ? On en parle dans ce nouvel épisode des Bigs entretiens du Big data avec Gilles Dawidowicz, géographe et planétologue, en charge de Google Maps pour la France et l'Europe du Sud.

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Et si votre futur médecin traitant était une IA ? Une machine sur entrainée à analyser toutes sortes d’images médicales pour y repérer la moindre anomalie. Un robot capable d’opérer, même à distance. Ou même un pharmacien qui imaginerait pour vous des traitements sur mesure, et même de façon anticipée et prédictive.

Quelles sont les réelles applications de l’intelligence artificielle en matière de santé. Et ses éventuelles limites.

On en parle avec Christophe Zimmer, directeur du département de Biologie computationnelle et de l’unité Imagerie et modélisation de l’Institut Pasteur.

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Les intelligences artificielles sont capables de battre l’homme aux échecs. Mais c’est parce qu’on a gavé leur cerveaux informatiques de toutes les possibilités de jeu, de tous les cas de figure possible. Mais que se passerait-il si on avait fait une erreur dans un mouvement ? La machine ne ferait que la produire et se mettre, toute seule en échec.

C’est le problème des algorithmes : si on n’est pas sûr des données qu’on y entre, de celles qui les font tourner, alors on ne peut pas être sûr des décisions qu’ils prennent…

On en parle avec Irène Balmès, data scientist chez Kynapse, élue “meilleure data scientist de France” 2016, invitée de ce nouvel épisode de ce podcast.

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Comment le big data peut-il nous aider, concrètement, à réduire notre consommation d’énergie ?

Par exemple, en permettant de mieux piloter les énergies renouvelables. Ou encore en donnant les moyens d'adapter le plus finement possible la production à la consommation, pour éviter les pertes et les surcapacités.

Sauf que, dans le même temps, le numérique, en lui-même, est aussi très consommateur d’énergie...

Alors, comment gérer ce paradoxe ? Et faire en sorte que la data soit au service d’un monde plus vert ?

On en parle dans cet épisode avec Yves le Gelard, CDO, chief digital officer d’Engie et membre du comité exécutif d’Engie pour la transformation digitale du groupe.

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Joie, tristesse, peur, colère, surprise ou encore dégoût…

Les machines sont-elles capables d’émotions ? Peuvent-elles les ressentir ? Ou simplement les capter et les simuler ? Et en quoi sont-elles capables de nous manipuler en nous laissant imaginer qu’elles ressentent les mêmes choses que nous ?

On en parle dans cet épisode de Big Data avec Laurence Devillers, professeur en intelligence artificielle pour l’Université de la Sorbonne Paris Saclay, spécialiste de l’éthique et des interactions homme/machine, membre du comité national pilote d’éthique du numérique et chercheur associée au sein de l’OBVIA, l’Observatoire International sur les impacts sociétaux de l’IA et du numérique au Canada.

A lire : Les robots émotionnels, par Laurence Devillers, éditions de l’Observatoire.

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En matière de santé, faut-il généraliser le don de données au même titre que le don d’organe ? Car si les machines sont techniquement capables de réaliser des diagnostics de pointe et que la médecine prédictive n’est plus de la science fiction, il manque toutefois un élément crucial pour faire fonctionner les algorithmes : des données de santé fiables, qualifiées et en quantité.

Pourquoi ? Comment ? On en parle avec Nozha Boujemaa, experte de l’intelligence artificielle notamment pour la santé et sur le sujet de l’ia de confiance. Elle a été directrice de recherche chez Inria et a fondé l'Institut DATAIA et experte IA pour l'OCDE. Dans ce nouvel épisode des "Big entretiens du Big data", elle nous explique comment les données peuvent se mettre au service de notre santé.

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Valérie Beaudouin est professeur de sociologie à Telecom Paris, spécialiste des technologies numériques. Spécialiste de la statistique textuelle, elle a été pendant 12 ans au cœur de la R&D d’Orange, où elle a mené de nombreuses études d’usage autour des nouveaux services et produits.

Elle est l'invitée de ce nouvel épisode des entretiens du big data, le podcast de Capital, en partenariat avec Engie.

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