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.
Il appelle les gouvernements à encadrer une industrie qui ne peut, selon lui, se réguler seule. Il défend un accès à l’IA dans la santé, l’éducation et l’agriculture, notamment pour les populations que le marché sert le moins.
La description et les chapitres de cet extrait présentent l’analyse de Jeffrey Ladish sur les limites d’un simple arrêt face à des agents d’IA avancés. Les thèmes annoncés incluent les moyens de défense, la coordination entre agents, le piratage et l’automatisation du travail. Ses scénarios de perte de contrôle et leurs conséquences sont des risques qu’il examine, pas des événements futurs certains ni la preuve d’une perte de contrôle générale déjà survenue.
La notice du Crem présente cette intervention sur les fausses informations générées avec l’IA et les risques d’usurpation de voix ou d’image. Elle ne fournit pas de transcription permettant de détailler les positions de l’intervenante.
Maja Matarić présente la robotique socialement assistive comme un moyen d’aider les personnes à développer leurs propres capacités. Ses recherches portent sur l’accompagnement personnalisé, la motivation et les interactions sociales, notamment dans la santé et le développement. Elle insiste sur la compréhension des comportements humains plutôt que sur la seule performance technique. Dans ce questionnaire, elle relie aussi innovation et diversité des parcours, en évoquant l’évolution de son laboratoire vers l’interaction humain-robot.
Elle critique les récits de risque existentiel qui, selon elle, détournent l’attention des dommages actuels et des obligations légales des entreprises.
Il place l’IA au cœur de la transformation des méthodes scientifiques et des technologies prioritaires, en reliant les grands programmes de recherche à la formation des talents et aux besoins de développement.
Anima Anandkumar décrit le chemin qui l’a menée du traitement statistique du signal aux modèles d’IA pour la science. Elle explique pourquoi les phénomènes physiques, souvent décrits à plusieurs échelles, demandent des méthodes adaptées. L’entretien présente les opérateurs neuronaux et la météo comme un exemple de ce rapprochement entre théorie, calcul et problèmes scientifiques concrets.
Il appelle les États-Unis et la Chine à dépasser leur rivalité pour établir un cadre commun de sécurité face à des systèmes d’IA de plus en plus puissants.
Margaret Mitchell revient sur les choix de collecte et de conception des grands modèles de langage. Elle explique pourquoi la fluidité de leurs réponses peut encourager des interprétations excessives, et pourquoi les données disponibles ne représentent pas équitablement toutes les langues et populations. L’entretien invite à examiner les sources, le consentement et les effets sociaux des modèles, plutôt qu’à considérer leurs résultats comme neutres.
Jacob Coxon craint que la course entre laboratoires accélère la conception d’IA capables de s’améliorer elles-mêmes, avant que leur contrôle soit suffisamment maîtrisé. À l’annonce de sa démission d’Anthropic en septembre 2026, il a accusé Anthropic et OpenAI de jouer avec nos vies et relayé la crainte de risques pour la survie de l’humanité avant la fin de la décennie. Dans son entretien à PBS, il appelle à une coordination internationale tout en reconnaissant les bénéfices potentiels d’une IA développée de façon sûre. Ces projections expriment son évaluation du risque, pas une issue certaine.
Dans son entretien à CNBC, Alex Karp met en garde contre une répartition trop inégale des gains de l’IA. Il estime que les entreprises doivent assumer leur responsabilité en matière de sécurité et évoque les inquiétudes de clients concernant leurs données et leur savoir-faire. Il situe ces questions dans la concurrence technologique entre les États-Unis et la Chine. Ces appréciations sont celles du dirigeant de Palantir ; elles ne constituent pas une validation indépendante de ses affirmations.
L’épisode présente un échange entre Adam Becker et Emily M. Bender sur les grands modèles de langage, son parcours et son travail critique sur l’IA. Cette entrée permet de découvrir une voix issue de la linguistique, attentive à ce que les systèmes de traitement du langage font réellement. La présentation de l’émission sert ici de repère documentaire ; elle ne remplace pas l’écoute de l’entretien ni une évaluation de chaque argument.
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.