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Ex Machina

Université Paris Dauphine - PSL

Les algorithmes nous entourent, ils sont partout. On les trouve dans nos smartphones, dans nos ordis, dans la cuisine, et même dans nos chambres à coucher. Les plus connus s’appellent Google, Siri, Alexa, et ils apprennent de nous et de nos données. Avec Ex Machina, les chercheuses et les chercheurs de l’Université Paris Dauphine–PSL nous emmènent dans leurs réflexions pour mieux comprendre l’intelligence artificielle et ce que son arrivée dans notre quotidien implique pour nous, les humains.


Le podcast Ex Machina aborde l’impact des intelligences artificielles et des algorithmes au travers de l’expertise de chercheuses et de chercheurs de l’Université Paris Dauphine – PSL, dans des domaines aussi variés que les computer science, la sociologie du travail, le marketing.

Une fois par mois, le journaliste Eric Nahon, directeur adjoint de l’Institut Pratique du Journalisme IPJ Dauphine – PSL, interroge deux experts dauphinois sur une thématique liée à l’intelligence artificielle. À travers l’exposé de leurs recherches respectives, les points de vue se croisent, se confrontent, se complètent, et reflètent les enjeux multifacettes de l’IA.


Ex Machina est un podcast du programme "Dauphine Numérique", un projet de recherche transdisciplinaire qui développe une approche réflexive de l’IA, ses modalités, ses usages et ses effets.


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ActualitésActualités

Épisodes

IA génératives : du fake plus vrai que nature
12-05-2023
IA génératives : du fake plus vrai que nature
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.  Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
Analyse des données : quand l’IA prédit notre avenir
14-04-2023
Analyse des données : quand l’IA prédit notre avenir
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.  Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
Le futur numérique, pour le meilleur ou pour le pire ?
13-05-2022
Le futur numérique, pour le meilleur ou pour le pire ?
« Les outils numériques font de nous des êtres hors sol ; on est de moins en moins en contact avec le réel, les humains, la nature, la terre. » Si la science-fiction imaginait des voitures pilotées par des robots, ce sont aujourd’hui les algorithmes qui dirigent nos chauffeurs et livreurs à vélos. Les progrès apportés par les nouvelles technologies ne sont plus à prouver, mais la mondialisation commerciale et les modèles économiques de l’ère digitale continuent de creuser les inégalités entre les personnes et les territoires. Alors que le verbe “ubériser” fait son entrée dans le dictionnaire, les conséquences profondes de la révolution numérique sont encore largement à venir. Peut-on encore croire en un futur meilleur ?  Dans ce 8e épisode d’Ex Machina, le journaliste Eric Nahon fait le point sur les bons et les mauvais côtés de cette ère des algorithmes qui fait l’objet de cette Saison 1.Pour en débattre, il reçoit : - El Mouhoub Mouhoud, économiste spécialiste de la mondialisation, des délocalisations et relocalisations, et président de l’Université Paris Dauphine – PSL depuis décembre 2020 - Dominique Méda, philosophe et sociologue spécialiste du travail et des politiques sociales, directrice de l’IRISSO, Institut de Recherches en Sciences Sociales de l’Université Paris Dauphine - PSL  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.   Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
Santé et IA - Collecter nos données pour mieux nous soigner ?
15-04-2022
Santé et IA - Collecter nos données pour mieux nous soigner ?
« Aujourd'hui, en France, les certifications de médicaments vont utiliser de plus en plus de données de vie réelle, aussi bien en phase des essais cliniques, qu'une fois qu'il y a une mise sur le marché pour le suivre l’efficacité des médicaments. » La numérisation des données de santé a eu un impact considérable sur le traitement et la collecte de données essentielles à la réalisation d'études qui vont contribuer à mettre au point de manière plus rapide des nouveaux traitements et améliorer le système de remboursement des patients. Comment nos données de santé sont-elles collectées ? Peut-on refuser de les partager ? Et qui peut s'en servir, ces données qui nourrissent les algorithmes et la recherche ? Dans ce 7e épisode d’Ex Machina, le journaliste Eric Nahon reçoit : - Florence Jusot, professeure en sciences économiques à l'Université Paris Dauphine - PSL (LEDa) et chercheuse associée à l'Irdes, l’institut de recherche et documentation en économie de la santé - Emmanuel Bacry, directeur de recherches CNRS à l'Université Paris Dauphine - PSL (CEREMADE) et directeur scientifique du Health Data Hub  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.   Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.
Fairness de l’IA - Peut-on créer un algorithme sans biais ?
17-03-2022
Fairness de l’IA - Peut-on créer un algorithme sans biais ?
« Le concept de fairness renvoie à la qualité idéale de l’algorithme qui est celui de ne pas être à l'origine de décisions discriminatoires ».On laisse aujourd’hui à des intelligences artificielles la responsabilité d’accorder un prêt bancaire, de sélectionner une candidature, ou même de juger un délit. Mais puisque ce sont des humains qui l'ont créé, comment s'assurer qu'un algorithme a été conçu sans biais ?Les intelligences artificielles se nourrissent de données socio-économiques issues d’une société qui, elle-même, n’est pas égalitaire. L’IA est-elle condamnée à reproduire ces inégalités ? Comment la loi peut-elle contrôler ces biais algorithmiques ?Dans ce 6e épisode d’Ex Machina, le journaliste Eric Nahon reçoit : - Olivia Tambou, maître de conférences en droit européen et membre du Centre de Recherche en Droit Dauphine (CR2D), qui s’intéresse à l’encadrement éthique et juridique des données qui nourrissent les IA - Thierry Kirat, directeur de recherche au CNRS en sociologie et membre de l’institut de recherche en sciences sociales de l’Université Paris Dauphine – PSL (IRISSO). Ses recherches portent sur les enjeux juridiques et sociaux de l'intelligence artificielle.  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. Hébergé par Acast. Visitez acast.com/privacy pour plus d'informations.