26. Ce que l’IA dit de notre économie. Et de notre autonomie.
L’IA est partout !
Sauf dans les statistiques de la productivité !Ce "paradoxe de Solow de l’IA" est l’un des sujets que l’on a explorés avec Julien Pillot, économiste spécialiste de l’innovation et de la régulation, dans ce nouvel épisode Un échange pour essayer de faire le tri entre la réalité économique de l’IA et les promesses commerciales des acteurs de la tech.On a notamment parlé de :* Pourquoi les promesses de gains de productivité sont souvent surévaluées,* Ce que l’histoire des ruptures technologiques nous apprend sur l’IA générative,* Ce qu’on sait (et ne sait pas) de l’impact réel sur l’emploi,* Et pourquoi la bulle IA pourrait… ne jamais éclater.Mais aussi de souveraineté,de dépendance stratégique et de la voie européenne à construire — à condition d’en avoir le courage.Bonne écoute et n’hésitez pas à le partager autour de vous ! This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit clment629.substack.com
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1:09:00
25. Décideurs face à l'IA : naviguer entre innovation & responsabilité environnementale
Les décideurs sont souvent pris entre deux récits :* le futur radieux promis par la tech,* l’effondrement annoncé par la science.Mais que faire quand ces récits deviennent incompatibles ?Dans ce nouvel épisode de j’ai échangé avec Bruno Markov.Ingénieur, ex-consultant IA, aujourd’hui auteur et analyste des trajectoires techno-écologiques.Pour lui, l’IA n’est pas une rupture.C’est la continuité d’un progrès qui promet de tout maîtriser… mais génère de l’emballement.On a parlé de :* pourquoi des décisions "rationnelles" à l’échelle individuelle peuvent être catastrophiques collectivement,* comment la promesse de l’IA masque des arbitrages politiques déguisés,* en quoi la course à la productivité peut devenir un piège,* et pourquoi il faut remettre la notion de discernement technologique au cœur des choix stratégiques.Si vous avez envie d’aller plus loin sur le sujet je vous recommande le livre de Bruno De quel progrès avons-nous besoin ?
Vous pouvez le trouver ici : https://www.fnac.com/a20942246/Bruno-Markov-De-quel-progres-avons-nous-besoin This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit clment629.substack.com
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1:14:31
24. Faire mieux avec moins : le défi des petits modèles d’IA
L’IA doit-elle toujours être plus grosse pour être plus performante ?On pense souvent que plus un modèle d’IA est grand, plus il est puissant.Et si c’était une fausse évidence ?Aujourd’hui dans Les dessous de l'IA on parle d’un enjeu clé pour les modèles d'IA : faire mieux avec moins.Moins de puissance de calcul.Moins de ressources consommées.Mais autant, voire plus, d’efficacité.Trois dynamiques sont en train de changer la donne* L’optimisation devient une nécessité* Les modèles géants coûtent trop cher* Ils consomment une énergie folle* Ils ne sont pas accessibles à tous→ Alléger l’IA c’est la rendre plus performante et plus accessible* Les entreprises veulent aller plus vite, à moindre coût* Un modèle optimisé, c’est une exécution plus rapide.* Un coût réduit, c’est un avantage concurrentiel.* Une IA plus efficiente, c’est une adoption plus large.→ Gagner en efficacité c’est donc gagner en compétitivité.* Mais il y a un paradoxe : l’effet rebondEn rendant l’IA plus accessible on pourrait accélérer son usage.Ce qui signifie… une consommation globale qui explose.Et un impact environnemental qui pourrait s’aggraver.→ Optimiser l’IA : solution ou un piège ?Pour creuser ces questions j’ai invité Bertrand Charpentier le cofondateur de Pruna AI entreprise spécialisée dans l’optimisation des modèles des modèles d'IA !Une conversation pour comprendre ce qui se joue vraiment derrière cette quête d’efficacité.Bonne écoute ! This is a public episode. If you would like to discuss this with other subscribers or get access to bonus episodes, visit clment629.substack.com
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23. Influence, désinformation & IA : les enjeux de la guerre de l'information
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22. Matériaux critiques : quel rôle pour l'IA ?
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