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.
Richard Sutton défend une intelligence qui apprend continuellement des conséquences de ses actions. Il critique la dépendance des modèles de langage aux connaissances humaines déjà produites et insiste sur les objectifs, les sensations et les récompenses. L’entretien confronte cette perspective à l’idée que les modèles actuels pourraient servir de base à un apprentissage par expérience.
Aude Billard distingue l’enthousiasme commercial autour des humanoïdes des difficultés physiques qui restent à résoudre. Elle insiste sur la dextérité, le contrôle des forces et le transfert de gestes entre des corps différents. L’entretien aborde aussi les coûts de maintenance et la sécurité. Elle envisage davantage de progrès utiles dans les prothèses et les interfaces humain-machine qu’une généralisation rapide des robots domestiques.
Max Welling défend une intelligence artificielle tournée vers la découverte scientifique. Il décrit l’utilisation de simulations et de modèles pour identifier des matériaux utiles à la capture du carbone, aux batteries ou aux semi-conducteurs. L’enjeu est de raccourcir la recherche tout en confrontant les candidats proposés à la synthèse et aux essais expérimentaux.
Nuria Oliver présente son travail sur les comportements humains à partir de données et discute des usages actuels de l’IA dans l’émission A golpe de bit.
Hiroshi Ishiguro explique comment les modèles de langage rendent possibles des robots interactifs plus conversationnels. Il distingue simulation de la conversation et reproduction d’un cerveau humain.
Whitfield Diffie revient sur l’ouverture de la cryptographie au-delà des usages gouvernementaux et sur la transition vers des systèmes résistants aux ordinateurs quantiques. Il invite les professionnels à suivre les standards tout en restant attentifs aux alternatives. Son propos souligne les incertitudes de calendrier et les difficultés pratiques de migration.
Il explique que les régions sous-représentées manquent souvent de connexions et de moyens de faire entendre leurs perspectives, plutôt que d'idées. Il prend l'exemple du venda pour défendre une technologie capable de représenter la diversité des langues et des communautés.
Bernhard Schölkopf explique pourquoi la reconnaissance de régularités ne suffit pas lorsque les conditions changent. Les modèles causaux cherchent à représenter les effets d’interventions, plutôt qu’à seulement prédire des observations. Il invite la recherche à dépasser les données recueillies passivement et à tester comment les systèmes apprennent en interagissant avec le monde.
Elle appelle à enseigner quand utiliser l’IA et quand préserver l’effort d’apprentissage. Elle souligne la formation des enseignants, les inégalités d’accès et les capacités humaines à renforcer tout au long de la vie.
Elle décrit l’usage de l’IA pour cibler les aides sociales de Novissi, puis la création de compétences publiques durables en science des données, notamment pour l’agriculture et l’accès aux services.
Dans un article cosigné avec Yossi Matias, elle présente des applications de l’IA à l’éducation, aux prévisions météorologiques, à la santé maternelle et à la planification des infrastructures. Le texte insiste sur les partenariats locaux et les données utiles aux décideurs. Il illustre une recherche dont la valeur dépend de son intégration dans des services concrets.
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.
