Ce qu’ils disent de la tech. Ce que cela nous invite à penser.
Explorer les idées exprimées dans les médias sur l’intelligence artificielle, la data, la cybersécurité, la robotique et le digital. Retrouver les personnes, comparer les sujets et remonter aux sources.
Classées par date de publication ou de diffusion de la source, de la plus récente à la plus ancienne, avec Daniel Kokotajlo présenté en tête de sélection éditoriale. Les archives ne sont pas présentées comme de nouvelles prises de parole. Les dates partielles sont conservées ; les sources sans date sont affichées en dernier.
Elle explique comment les logiques commerciales des moteurs de recherche façonnent les représentations de groupes marginalisés. Elle questionne les corrections ponctuelles des algorithmes lorsque les rapports de pouvoir du système demeurent inchangés.
Brian Christian explique que des systèmes apprenant à partir d’exemples peuvent adopter des comportements différents de ceux attendus. Il examine comment les sciences cognitives peuvent aider à représenter les valeurs humaines, au-delà de l’hypothèse d’un individu toujours rationnel. Dans cet entretien, il défend aussi la diversité des institutions de recherche pour étudier l’alignement sur des horizons plus longs que ceux des entreprises. Ces pistes de recherche ne constituent pas une solution démontrée au problème de l’alignement.
Bayo Adekanmbi place la formation des talents au cœur du développement de l’IA en Afrique. Il défend des outils vocaux adaptés aux langues locales et une meilleure compréhension géographique pour améliorer notamment l’éducation, la santé, l’agriculture et l’allocation des ressources.
Elle recommande de se familiariser avec les outils génératifs, de vérifier la provenance des contenus et de questionner leur plausibilité. Elle replace ces pratiques dans les enjeux de sécurité en ligne liés aux deepfakes.
Dans cet entretien, Bonaventure Dossou décrit des modèles de langue conçus pour les usages africains, avec une attention aux ressources disponibles et à leur passage de la recherche aux produits. Il défend le développement de solutions ancrées dans les besoins locaux et l’autonomie des jeunes entreprises face aux grandes plateformes. Son témoignage porte sur son expérience de recherche, pas sur l’ensemble des entreprises africaines.
El Mahdi El Mhamdi invite à examiner les systèmes de recommandation des réseaux sociaux autant que l’IA générative. Il plaide pour des contrôles avant déploiement et pour que les concepteurs démontrent la conformité de leurs systèmes.
Cynthia Rudin défend des modèles dont les calculs peuvent être compris, en particulier lorsque leurs décisions ont des conséquences médicales ou judiciaires. Elle distingue cette interprétabilité des explications approximatives ajoutées à une boîte noire. Ses exemples de raisonnement par cas en imagerie montrent qu’une meilleure lisibilité peut, dans les tâches étudiées, conserver la précision prédictive.
Elle défend l'articulation des données chiffrées avec l'observation ethnographique des usages. Son approche du thick data aide à comprendre les motivations et les changements émergents que les indicateurs disponibles ne rendent pas encore visibles.
Elle explique comment les défis pratiques, l’entraide et le mentorat peuvent aider les data scientists à progresser et à trouver des débouchés. Elle décrit une plateforme qui met en relation talents, entreprises et problèmes à résoudre.
Il explique pourquoi les services d’urgence ont besoin d’outils capables de comprendre le mélange de langues pratiqué à Singapour. Il associe ces usages à la formation et au recrutement de compétences locales.
Elle analyse le conflit entre Twitter et le gouvernement indien autour du blocage de comptes liés aux manifestations agricoles. L'entretien replace les décisions des plateformes dans leur contexte politique et dans les restrictions croissantes à la liberté d'expression.
Un observatoire éditorial des paroles publiques, ouvert aux experts et intervenants de tous horizons. Ce répertoire se construit progressivement ; il n’est ni exhaustif ni un classement des personnes.
Retrouver la sourceIdentifier le média, le lien original, la date, le format et le contexte de l’intervention.
Rapporter sans déformerLes synthèses sont des paraphrases en français, pas des citations exactes ni des transcriptions intégrales. Les déclarations restent attribuées.
Distinguer l’analyseLes réflexions éditoriales sont identifiées séparément. Vérifier la source ne signifie pas valider toutes les affirmations.
Documenter et corrigerLes fonctions de la prise de parole sont distinguées des fonctions actuelles lorsque celles-ci ont été vérifiées et sourcées. Les archives sont datées et les sources peuvent évoluer. Signaler une erreur ou proposer une source.
Les personnes référencées ne sont pas présentées comme membres, partenaires ou soutiens de MIND AI THINK TANK. Leurs interventions sont étudiées comme sources publiques.