Les dessous de l'IA

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Dans cet épisode
La Suisse a une réputation bien établie : stabilité politique, fiscalité attractive, grandes écoles comme l’ETH Zurich et l’EPFL et des multinationales de la pharma et de la tech qui s’y sont installées durablement.
Plutôt qu’une politique industrielle interventionniste, la Suisse a choisi une régulation sectorielle et réactive, distincte de l’AI Act européen. Elle légifère sur la protection des individus et des données plus que sur la technologie elle-même.
Mais comment les entreprises suisses adoptent-elles concrètement l’IA générative ? C’est la question que nous abordons dans cet épisode avec Frédéric Matthey. Ingénieur en télécommunications et entrepreneur depuis 2012 dans l’informatique et le conseil IA, Il partage son expérience d’accompagnement de PME suisses sur l’adoption de l’intelligence artificielle générative.
Sur le terrain, les cas d’usage qui fonctionnent sont concrets : automatisation de l’extraction de données comptables, génération de procès-verbaux de réunion, chatbots internes pour interroger les procédures de l’entreprise ou encore analyse financière automatisée. Dans chaque cas, la réussite passe par la même logique : identifier un problème précis, le chiffrer, former les équipes et mesurer le retour sur investissement.
La protection des données est une préoccupation majeure qui revient fréquemment dans l’épisode. Pour beaucoup d’entreprises suisses envoyer des informations confidentielles vers des serveurs étrangers n’est pas une option, notamment dans la pharma et la finance.
Références
Où trouver Frédéric Matthey
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/fredericmatthey-innovation-technologique-accessible/



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Dans cet épisode
La plupart des études en oncologie s’intéressent aux causes de la maladie. Cure 51 s’intéresse aux critères de survie des patients condamnés qui survivent quand même.
Ces patients, diagnostiqués en phase terminale de cancers du pancréas, du cerveau ou du poumon à petites cellules, représentent 1 à 2 % des cas. Leur espérance de vie au diagnostic est de 6 à 9 mois. Certains sont encore là 5 ans plus tard. Cure 51 en a identifié près de 2000 dans 63 pays, via un réseau de plusieurs centaines d’hôpitaux, et génère plus d’un téraoctet de données par patient.
Dans cet épisode, Nicolas Wolikow, cofondateur et CEO de Cure 51, explique comment des modèles d’IA entraînés sur ce dataset unique permettent de croiser données cliniques et données génomiques pour identifier de nouvelles cibles thérapeutiques. Un dataset que personne d’autre ne possède et qui évite le problème des modèles entraînés sur les mêmes bases de données publiques, qui tendent à reproduire les mêmes conclusions.
On parle aussi du lab in the loop : un système où l’IA fait itérer en continu l’analyse computationnelle et les tests en laboratoire. Six nouvelles cibles identifiées sur le cancer du pancréas en moins de trois mois. Objectif : un premier médicament en essai clinique phase 1 d’ici 2029, contre 12 à 15 ans pour le développement classique.
On revient aussi sur leur modèle économique, qui reverse 10 % des revenus aux hôpitaux partenaires et sur le fait que l’entreprise est française, incorporée à Paris, avec une équipe internationale.
Références
Où trouver Nicolas Wolikow
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/nicolaswolikow/
• Site internet Cure51 : https://www.cure51.com/


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Toute l’IA qui tourne dans le cloud repose sur une couche technologique que personne ne voit : la virtualisation. C’est elle qui permet à un serveur physique de faire tourner des dizaines d’environnements en parallèle. C’est la fondation du cloud computing depuis les années 2000 et de toute l’infrastructure IA aujourd’hui.
Dans cet épisode, Olivier Lambert, cofondateur et PDG de Vates, explique ce que cette dépendance technique signifie concrètement sur le plan géopolitique. VMware détenait 80 % du marché mondial de la virtualisation avant d’être racheté par Broadcom en 2023. Vates a construit une alternative open source complète à cette stack et se retrouve aujourd’hui à adresser des clients qui cherchent à migrer.
On parle aussi d’Open source et maintien des logiciels open source. On remonte aussi toute la chaîne de valeur, des serveurs assemblés en France par des entreprises comme CRSI ou Bull, jusqu’à la gravure de puces sub-7nm que seul TSMC maîtrise aujourd’hui à Taïwan.
Références
Où trouver Olivier Lambert
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/olivier-lambert-22316b26/
• Site internet Vates: https://vates.tech


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Et si un simple prélèvement sanguin suffisait à détecter un cancer à un stade précoce ? C’est le pari de Mickaël Blum, chercheur en machine learning au CNRS reconverti entrepreneur, co-fondateur de la startup Aima.
Dans cet épisode, il nous explique ce qu’est la biopsie liquide — cette technologie qui permet, via le séquençage de l’ADN circulant dans le sang, de repérer des cellules tumorales sans biopsie chirurgicale ni imagerie préalable — et comment l’IA en est le moteur central.
Des algorithmes entraînés sur des données hospitalières viennent détecter, dans des gigaoctets de séquences, des patterns spécifiques aux cellules tumorales avec une sensibilité supérieure aux méthodes classiques. Une approche plus scalable, pensée pour s’intégrer directement dans les laboratoires de biologie et les workflows existants.
Mais faire fonctionner un algorithme en labo, c’est une chose. Le déployer en routine clinique, convaincre les médecins, obtenir un remboursement, naviguer dans la fragmentation réglementaire européenne, c’en est une autre. Mickaël aborde aussi les enjeux de données, de faux positifs, de modèle économique et l’écart entre innovation deeptech et réalités de l’adoption d’une technologie dans un marché de la santé européen fragmenté.
Références
Où trouver Michael Blum
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/michael-blum-83417b49/
• Site internet Aima : https://aima-diagnostics.com/


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Dans cet épisode
En analysant l’IA non comme une fatalité technologique mais comme une construction culturelle et politique, cet épisode propose des outils pour sortir de la sidération et réintroduire du débat autour des développements des technologies d’IA. Cet épisode
L’échange revient d’abord sur les origines intellectuelles du transhumanisme et sur la manière dont certaines conceptions issues du milieu du XXe siècle continuent d’influencer la culture technologique contemporaine. L’intelligence artificielle y apparaît moins comme un simple champ scientifique que comme un projet de transformation anthropologique : dépasser les limites biologiques, mécaniser l’humain et le libérer de ses contraintes physiques.
L’épisode analyse ensuite le recours fréquent à un vocabulaire religieux dans les discours technologiques : apocalypse, révélation, salut, singularité. Ces métaphores ne relèvent pas du hasard. Elles participent à la construction d’un récit déterministe où l’IA devient un événement inévitable, présenté soit comme une promesse de salut, soit comme une menace existentielle.
Au cœur de la discussion se trouve la notion d’« alignement » des modèles d’intelligence artificielle. Présentée comme une priorité scientifique et éthique, elle consiste à garantir que des systèmes dits “puissants” restent conformes à des valeurs humaines. Mais quelles valeurs ? Qui les définit ? Et selon quels critères culturels, politiques ou géopolitiques ? L’épisode interroge les limites méthodologiques de cette approche et ses implications en matière de pouvoir.
Enfin, l’épisode ouvre une réflexion sur l’autonomie technologique européenne. Face à la domination des grandes entreprises américaines, l’Europe peut-elle élaborer un cadre propre, à la fois technique et politique ? Est-il possible d’inventer un récit alternatif qui repolitise la technologie et replace les choix technologiques dans un horizon démocratique ?
Références
Où trouver Thibault Prévost
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/thibault-prevost/
• Podcast sur le livre de Thibault : https://www.radiofrance.fr/franceculture/podcasts/un-monde-connecte/les-prophetes-de-l-ia-un-essai-critique-de-la-techno-messianique-2904049


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