Les dessous de l'IA

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Dans cet épisode
L’IA en santé fait beaucoup parler d’elle. Mais entre un algorithme qui fonctionne en laboratoire et un outil utilisé en routine clinique, le chemin est long et semé d’obstacles que l’on sous-estime souvent.
Dans cet épisode, je reçois Thomas, responsable produit chez Therapixel, une startup qui développe MammoScreen, un outil d’IA pour le dépistage du cancer du sein par mammographie. Thomas, chez Therapixel depuis près de dix ans y pilote aujourd’hui son déploiement aux États-Unis.
On retrace l’évolution technologique du produit : du premier algorithme qui donnait une prédiction globale sans localiser la lésion, jusqu’à un système qui détecte, localise et caractérise les anomalies dans l’image. .
On parle surtout de la question du produit et de l’adoption. Therapixel avait un algorithme performant mais un produit peu intégré dans les workflows des radiologues, ce qui leur a coûté des clients malgré de bonnes performances cliniques. C’est notamment ce constat qui a conduit à la création d’une fonction produit dédiée.
On explore les différences entre la France et les États-Unis sur la question de l’adoption et du financement. Aux États-Unis, le radiologue n’est pas le décideur : ce sont les équipes finance, IT et opérations qui valident l’achat, sur la base d’un retour sur investissement mesurable. Therapixel a développé un dashboard qui mesure le gain de temps en conditions réelles, de l’ordre de 20 à 25% par examen, pour répondre à cette exigence.
On termine sur la question de l’impact de l’IA sur le métier de radiologue et les enjeux techniques et sociaux que cela amène dans le contexte d’un système de soin français sous tension.
Références
Où trouver Thomas Bertinotti
• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/thomasbertinotti/



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L’intelligence artificielle est souvent présentée comme une industrie immatérielle. Elle repose sur des chaînes d’approvisionnement physiques, des ressources en eau, des métaux rares, des semi-conducteurs et toutes ces dépendances sont fortement exposées aux aléas climatiques et géopolitiques.
Dans cet épisode, je reçois Ilan Moundib, ingénieur en résilience climatique. Il analyse les risques de rupture liés au climat pour les entreprises et les territoires et travaille sur les conditions d’une véritable adaptation systémique.
On remonte la chaîne de valeur de l’IA. 80% de la fabrication mondiale de semi-conducteurs est concentrée en Asie, entre la Corée, la Chine et Taïwan qui produisent 93% des DRAM, les composants qui conditionnent la puissance de calcul des modèles. L’assemblage passe par la Thaïlande et la Malaisie. Toute cette chaîne est exposée aux aléas climatiques. Le cyclone Senyar fin 2025 l’a illustré concrètement : des centaines de victimes en Indonésie et en Thaïlande, et une tension immédiate sur le marché des chips.
On explore aussi largement le concept de capitalisme de la finitude introduit par Arnaud Orain : dans un monde aux ressources limitées, les acteurs les mieux positionnés n’optimisent plus, ils accaparent. L’IA en est un exemple concret puisque le domaine est très gourmand en en eau, en électricité, en métaux, au détriment de la transition énergétique et des acteurs moins puissants.
Références
Où trouver Ilian Moundib
• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/ilian-moundib/?locale=en



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L’IA générative est-elle vraiment une révolution dans l’éducation, ou le dernier d’une longue série de faux tsunamis ? Jean Pouly est anthropologue du numérique, auteur de Transmettre et éduquer à l’heure de ChatGPT et on explore avec lui dans cette épisode la façon dont l’Ia est en train de bouleverser la manière de diffuser et de s’approprier le savoir et la connaissance.
Pour la première fois, chaque individu a dans sa poche un outil capable de personnaliser l’apprentissage à la demande, ce que les enseignants appellent le précepteur numérique. Mais Jean le rappelle : l’IA est un pharmacon, à la fois remède et poison. Tout dépend de ce que l’utilisateur apporte déjà. Entre les mains de quelqu’un qui maîtrise son sujet, elle augmente. Entre les mains de quelqu’un qui ne l’a jamais appris, elle remplace.
C’est là que réside le principal danger : le délestage cognitif. Utiliser l’outil pour penser à sa place plutôt que pour mieux penser.
Références
Où trouver Jean Pouly
• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/jean-pouly-3736626/



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L’Inde forme chaque année un nombre considérable d’ingénieurs dans le numérique, dispose d’un tissu dense de start-up et a identifié l’intelligence artificielle comme un enjeu stratégique majeur. Pourtant, elle reste relativement peu visible dans les grands débats internationaux sur l’IA.
Plutôt que de s’engager frontalement dans la course aux grands modèles fondationnels, l’Inde explore une voie alternative fondée sur les Digital Public Infrastructures, des architectures technologiques open source pensées pour être nativement compatibles avec un cadre légal. Le système de paiement UPI, qui a permis à n’importe quel vendeur de proposer des moyens de paiement électroniques via un simple QR code illustre concrètement cette logique. Reste à savoir si cette approche peut-être transposée à l’intelligence artificielle ?
C’est notamment ce que nous explorons dans cet épisode avec Francis Rousseau, professeur des universités, ingénieur et expert technique international détaché depuis deux ans en Inde auprès de partenaires académiques et institutionnels.
Il revient sur le positionnement de l’Inde dans la chaîne de valeur de l’IA, le concept de modèles technolégaux, les cas d’usage prioritaires comme la santé et la fintech, les enjeux de formation et de fuite des cerveaux, mais aussi sur ce qu’une approche plus frugale et plus ancrée dans les réalités locales pourrait apporter à l’Inde comme à ses partenaires, dont la France.
Références
Où trouver Francis Rousseaux
• LinkedIn : https://www.linkedin.com/in/rousseauxfrancis/



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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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