Dans ce premier épisode d’IA Éthique Insider, Daphnée Lucenet reçoit Céline Delaugère, CEO de MyData Machine et experte en stratégie Data/IA. Ensemble, elles décortiquent un chiffre alarmant : 61% des problèmes de biais sont découverts seulement après le déploiement des systèmes. De la collecte des données aux décisions invisibles qui façonnent les algorithmes, découvrez les moments critiques où les préjugés s’infiltrent dans nos technologies. Mais surtout, explorez des solutions concrètes pour concevoir des systèmes plus équitables avec des outils comme AI Fairness 360 ou SituAnnotate. Un épisode essentiel pour tous ceux qui veulent comprendre qu’un algorithme efficace n’est pas nécessairement un algorithme éthique.
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Dans ce premier épisode d’IA Éthique Insider, Daphnée Lucenet reçoit Céline Delaugère, CEO de MyData Machine et experte en stratégie Data/IA. Ensemble, elles décortiquent un chiffre alarmant : 61% des problèmes de biais sont découverts seulement après le déploiement des systèmes. De la collecte des données aux décisions invisibles qui façonnent les algorithmes, découvrez les moments critiques où les préjugés s’infiltrent dans nos technologies. Mais surtout, explorez des solutions concrètes pour concevoir des systèmes plus équitables avec des outils comme AI Fairness 360 ou SituAnnotate. Un épisode essentiel pour tous ceux qui veulent comprendre qu’un algorithme efficace n’est pas nécessairement un algorithme éthique.
Dans cet épisode du podcast IA Éthique Insider, Daphnée Lucenet reçoit Pierre-Louis Guhur, ingénieur normalien, docteur en machine learning à l'INRIA et cofondateur d'Argile, la startup qui fait comprendre l'espace physique à l'IA grâce à la reconstruction 3D.
Pierre-Louis nous raconte la révolution invisible de 2025 que personne n'a vu venir : le passage de ChatGPT aux LLM multi-agents et aux World Models. Cette technologie permet enfin à l'IA de comprendre et modéliser le monde réel, ouvrant des applications concrètes dans des secteurs traditionnels comme le bâtiment.
Au programme de cet épisode :
La révolution 2025 : de l'assistance à l'automatisation avec O1 et les agents
Comment les micro-équipes explosent avec l'IA
Reconstruction 3D et World Models : comment l'IA comprend l'espace physique
De la vidéo smartphone au jumeau numérique : la tech derrière Argile
LLM multi-agents : orchestrer plusieurs intelligences pour résoudre des problèmes complexes
Le nouveau paradigme entrepreneurial : 5 personnes qui font le job de 50
Pierre-Louis explique comment Argile utilise la reconstruction 3D pour créer des jumeaux numériques de bâtiments à partir de simples vidéos smartphone, puis orchestre des agents IA pour analyser des documents techniques, croiser des bases de données et générer des simulations complexes. Une approche qui montre que l'IA devient vraiment puissante quand elle sort du texte pour comprendre le monde physique.
🎙️ Invité : Pierre-Louis Guhur - Cofondateur & CEO d'Argile
🔗 Argile : https://www.argile.ai
🔗 Publications de recherche : https://scholar.google.com/citations?user=mkdVWLwAAAAJ
📌 TABLE DES MATIÈRES
[00:00] Introduction
[01:00] Le parcours de Pierre-Louis : de DeepMind à Argile
[06:00] Être entrepreneur avec les super-pouvoirs de l'IA
[13:00] La révolution 2025 : LLM multi-agents et explosion des micro-équipes
[28:00] IA et rénovation énergétique : l'approche d'Argile
[38:00] L'impact environnemental de l'IA : le débat
[46:00] Souveraineté énergétique : le combat oublié
[52:00] Mot de la fin
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Dans ce premier épisode d’IA Éthique Insider, Daphnée Lucenet reçoit Céline Delaugère, CEO de MyData Machine et experte en stratégie Data/IA. Ensemble, elles décortiquent un chiffre alarmant : 61% des problèmes de biais sont découverts seulement après le déploiement des systèmes. De la collecte des données aux décisions invisibles qui façonnent les algorithmes, découvrez les moments critiques où les préjugés s’infiltrent dans nos technologies. Mais surtout, explorez des solutions concrètes pour concevoir des systèmes plus équitables avec des outils comme AI Fairness 360 ou SituAnnotate. Un épisode essentiel pour tous ceux qui veulent comprendre qu’un algorithme efficace n’est pas nécessairement un algorithme éthique.
