Quelqu'un aurait ce papier ?
https://www.scienceshumaines.com/silicon-valley-utopie-ou-dystopie
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«La perspective martienne n’offre rien d’autre qu’une vie souterraine, un retour aux cavernes sur un astre mort pour quelques élus condamnés aux métastases par les radiations solaires. (...) Une pulsion de mort inhérente à l’esprit fasciste.»
Tribune que je cosigne avec @arsaintmartin pour @libe
https://www.liberation.fr/idees-et-debats/tribunes/trump-musk-mars-et-ca-repart-droit-dans-le-mur-20250129_JQLSPLBJ6JGQTBR3FYQWVNCLGU/
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Quelqu'un aurait ce papier ?
https://www.lecanardenchaine.fr/technologie-sciences/49994-un-ponte-du-spatial-europeen-subit-lattraction-de-musk
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Pour ceux que ça intéresse, il convient de rappeler que le « moment Spoutnik » a moins été une hystérie massive et populaire qu'une peur située dans les élites politiques et scientifiques. Ce sont surtout les médias qui ont dramatisé l'événement.
https://muse.jhu.edu/pub/50/article/232808/pdf
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Pour finir, l'IAG n'est pas pour demain, le futur sera incrémental et les errreurs persisteront. Qui plus est : « la course interminable autour des LLM drainera des ressources qui pourraient être consacrées au développement d’idées plus originales »
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Le vendeur de pelle Nvidia ne s'en porte pas mieux : on peut désormais trouver des pelles moins chères ailleurs. Quant au CHIPS Act de l'administration Biden, force est de constater qu'il a surtout permis à la Chine de prendre son autonomie. Enfin, la course à "ChatGPT5" n'a aucun intérêt militaire.
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Concernant le fait de tout miser sur Altman, on ne peut pas faire plus clair : « Musk a raison de dire que les États-Unis ne devraient pas être aussi dépendants de lui et n’auraient pas dû lui accorder un soutien aussi important avec si peu de garanties. »
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Entretien avec Gary Marcus au Grand Continent. DeepSeek signale moins la fin de la course que le début d'un rattrapage pour plusieurs pays. La hype Open AI s'est dégonflée jusqu'au ridicule, et pourrait devenir le « WeWork » de l'IA.
https://legrandcontinent.eu/fr/2025/01/28/laffaire-deepseek-et-le-futur-de-lia-une-conversation-avec-gary-marcus/
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Une question reste en suspens : la généralisation des modèles à tous les laboratoires, qui ne fonctionnent pas de la même manière, car ils utilisent des protocoles différents dans la préparation des échantillons des tissus. La prochaine étape est donc la standardisation.
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“Bien que cela ne rende pas leur fonctionnement interne (de l'IA) plus explicable pour les médecins, les résultats en sortie possèdent nécessairement une pertinence biologique, ce qui leur donne du sens aux yeux des praticiens.”
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C'est donc au praticien d'entraîner le modèle lui même, en résumé. Il ne se contente pas d'utiliser une IA sur l'étagère. Ce qui est privilégié est la performance prédictive et l’intelligibilité au profit de la compréhension. En gros : l’explicabilité de ce point de vue, est totalement secondaire :
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Dans le cadre du projet étudié, les praticiens ont évacué les deux modalités classiques d’explicabilité, au profit d’une méthode permettant non pas d’expliquer mais de produire des résultats intelligibles “par le praticien” :
pour cela, ils jouent sur les données d’entrée. On va donc “forcer” les modèles à se prononcer à partir de caractéristiques pertinentes en annotant les données, un processus manuel puis automatique, fastidieux. L’approche est dite centrée sur « la vérité de terrain »
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Conclusion : “on peut supposer qu’une des conditions du succès des IA médicales réside dans la capacité des concepteurs à intégrer, d’une manière ou d’une autre, les connaissances du médecin dans ces dispositifs.”
Super papier.
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Les auteurs reviennent aussi sur les évolutions de la vision par ordinateur, supplantée dans les années 2010 par les réseaux de neurones convolutifs (profonds), qui permettent de mieux comprendre les images : l’IA améliore la précision du diagnostic.
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Venons-en au problème : les praticiens pathologistes déclarent que l’opacité des modèles est liée au fait que les résultats n’ont aucun lien avec leurs connaissances biologiques et médicales. Comment être sûr, par exemple, que le modèle ne base pas son diagnostic sur l’analyse d’une bulle d’air ?
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Rappel : rendre l’IA explicable permet de donner confiance en ces technologies, et surtout de rendre les concepteurs à même de rendre des comptes en cas de dysfonctionnement.
Les auteurs reviennent sur les 2 méthodes qui permettent de rendre l’IA explicable : 1/ l'utilisation de modèles “interprétables par nature” et 2/ les techniques “post hoc” qui fournissent des infos simplifiées sur les modèles opaques.
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La thèse est un peu déstabilisante : l’explicabilité de l'IA n’est pas indispensable pour que les médecins comprennent son fonctionnement et l’intègrent. Et l’IA ne serait "intelligible" que si elle contient les connaissances médicales et biologiques des praticiens
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Donc, l'explicabilité vise à expliquer le fonctionnement des IA du point de vue des concepteurs plus qu’à répondre à l’exigence d’éclairer leurs résultats aux utilisateurs.
Les auteurs soulignent une tension entre l’explicabilité et « l’intelligibilité » pour les utilisateurs. Une des raisons est qu’on se focalise, pour "expliquer" sur certains aspects de la conception de l’IA et pas d’autres, comme par exemple, les données d’entrée.
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Dans cet article publié dans le dernier n° de la Revue Réseaux, les auteurs analysent l’utilisation de l’intelligence artificielle pour la détection du cancer du sein. Ils mettent en évidence que l’explicabilité de ces systèmes d’IA reste insuffisamment ancrée
Je préviens d'avance : ceci est thread de vulgarisation scientifique beaucoup trop long, fuyez tant qu'il est encore temps. 1/x
https://shs.cairn.info/revue-reseaux-2024-6-page-73?lang=fr&tab=resume
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Beaucoup de références dans cet article qui constitue une note de veille aussi fabuleuse qu'inquiétante sur l'impact énergétique de l'IA : "L’énergie est notre avenir, ne l’économisons pas" ! Par
@nastasiahdj
pour Synth.
https://synthmedia.fr/2025/01/politiques/environnement/ia-generative-vampire-energetique/
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