Les dessous de l'IA

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Dans cet épisode
Les avancées récentes de l’intelligence artificielle transforment la manière dont les neurosciences abordent l’étude du cerveau humain. Cet épisode de Les Dessous de l’IA explore comment les modèles d’IA, combinés à l’imagerie cérébrale, permettent aujourd’hui de passer d’une simple cartographie du cerveau à une tentative de modélisation de ses dynamiques internes.
L’échange revient d’abord sur les fondements des neurosciences modernes, historiquement centrées sur la localisation des fonctions cognitives dans le cortex. Longtemps, ces connaissances se sont construites à partir de l’étude des lésions cérébrales, avant que l’essor de l’IRM et d’autres techniques d’imagerie non invasives ne permette d’observer le cerveau en activité chez des individus sains.
Ces outils ont ouvert la voie à une approche plus fine : comprendre non seulement où se produisent les fonctions cognitives, mais comment différentes régions cérébrales interagissent dans le temps. Le cerveau est alors pensé comme un réseau dynamique, plutôt qu’un assemblage de zones isolées.
Au cœur de l’épisode se trouve la question des données. Les travaux présentés montrent que certaines tâches complexes, comme le décodage du langage à partir de signaux IRM, s’améliorent fortement lorsque la quantité de données augmente. En cherchant à reconstruire ce qu’un individu perçoit à partir de son activité cérébrale, les modèles sont contraints de développer des représentations internes proches des dynamiques réelles du cortex.
Ces approches s’appuient notamment sur des modèles d’IA préentraînés sur le langage, dont les représentations servent de point d’ancrage pour interpréter les signaux cérébraux.
L’ambition de constituer une base de données cérébrales à grande échelle vise des applications cliniques précises : améliorer la puissance statistique des essais cliniques, détecter plus tôt certaines pathologies neurodégénératives, ou encore mieux guider des approches de neuromodulation. L’épisode aborde également les enjeux éthiques et méthodologiques liés à la collecte et à l’usage de données cérébrales sensibles.
Références
Où trouver Alexis Thual
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/alexisthual/
• Site internet : https://karavela.ai/


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Dans cet épisode
On aborde les conditions concrètes de réussite d’un projet IA en entreprise :
* Une vision claire portée par les dirigeants
* Des cas d’usage importants pour l’organisation
* Les compétences pour concevoir et faire vivre les systèmes
* Des données accessibles, la qualité vient après
* Une capacité réelle au changement
Nous questionnons aussi l’idée d’une « course à l’IA » présentée comme inévitable. Une narration largement construite par les États-Unis, qui sert des intérêts bien identifiés. Face à ça, la stratégie proposée est celle de l’agilité : savoir changer d’outil, de modèle, de fournisseur si nécessaire.
Retour ensuite sur l’importance du machine learning classique : optimisation des process, prévision, logistique, consommation énergétique. Des sujets moins spectaculaires, mais qui créent une vraie valeur opérationnelle.
Sont également explorés les terrains sur lesquels l’Europe peut s’affirmer : vision par ordinateur, IA pour la défense, recherche médicale, optimisation énergétique. Des domaines où nous avons les équipes académiques, les industriels capables de passer à l’échelle, et des enjeux majeurs pour l’humanité.
Enfin, un rappel utile : l’émergence d’une technologie prend du temps. Elle s’inscrit dans une continuité historique. Elle ne se décrète ni par des effets d’annonce, ni par des investissements massifs dans des promesses non démontrées.
Références
Où trouver Manuel Davy
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/manuel-davy/


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Dans cet épisode j’échange avec Julien Vibert, médecin oncologue et chercheur, sur l’intégration de l’intelligence artificielle en oncologie. L’entretien revient sur les raisons pour lesquelles cette spécialité concentre aujourd’hui les usages de l’IA : volume de données, complexité des parcours de soins et place centrale de la génomique et de l’imagerie.
Julien Vibert décrit les principales applications actuelles de l’IA : aide au diagnostic et au pronostic à partir des images médicales, analyse des données de séquençage, prédiction de la réponse aux traitements. Il insiste sur l’écart important entre la recherche et l’usage en routine clinique, avec peu d’algorithmes réellement validés et déployés.
Nous creusons notamment l’utilisation d’un modèle pour identifier l’origine des cancers de primitif inconnu, aujourd’hui intégré au dispositif national de médecine génomique.
La discussion aborde enfin les enjeux liés à l’IA générative et agentique, les essais cliniques à bras synthétiques, l’impact sur le métier de médecin et les contraintes économiques du système de santé.
Références
Où trouver Julien Vibert
• LinkedIn: https://www.linkedin.com/in/julien-vibert-%E6%9D%8E%E6%BB%A1%E5%B1%B1-872aa7191/
• Google Scholar : https://scholar.google.com/citations?user=j46J0qIAAAAJ&hl=fr


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Les utilisateurs comprennent rapidement comment gagner du temps avec l’IA générative mais sous-estiment souvent les risques associés. Cette asymétrie entre compréhension de l’usage et compréhension des risques crée de nouvelles vulnérabilités pour les organisations.
Dans cet épisode, Nolwenn Le Ster, directrice des opérations chez Almond et présidente de la commission cyber de Numeum, décrypte les enjeux de cybersécurité liés à l’IA générative.
Avec notamment au programme :
* Comment l’IA transforme à la fois les cyberattaques (deepfakes, phishing personnalisé, agents autonomes) et la défense (détection automatisée, réduction du temps de remédiation de 10 jours à 1 minute)
* Le shadow AI et les vulnérabilités qui explosent
* Les fondamentaux de la cybersécurité qui restent d’actualités : hygiène informatique, gouvernance de la donnée, approche par les risques,…
* Quelques conseils pratiques pour sécuriser l’adoption de l’IA dans son organisation
Références
Où trouver Nolwenn Le Ster
• LinkedIn: linkedin.com/in/nolwenn-le-ster-0702758?originalSubdomain=fr
• Site internet : https://almond.eu/
Mentionner durant l’épisode
• Guide cyer de l’ANSSI : https://messervices.cyber.gouv.fr/catalogue/#guides


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Les utilisateurs comprennent rapidement comment gagner du temps avec l’IA générative mais sous-estiment souvent les risques associés. Cette asymétrie entre compréhension de l’usage et compréhension des risques crée de nouvelles vulnérabilités pour les organisations.
Dans cet épisode, Nolwenn Le Ster, directrice des opérations chez Almond et présidente de la commission cyber de Numeum, décrypte les enjeux de cybersécurité liés à l’IA générative.
Avec au programme :
* Comment l’IA transforme à la fois les cyberattaques (deepfakes, phishing personnalisé, agents autonomes) et la défense (détection automatisée, réduction du temps de remédiation de 10 jours à 1 minute)
* Le shadow AI et les vulnérabilités qui explosent
* Les fondamentaux de la cybersécurité qui restent d’actualités : hygiène informatique, gouvernance de la donnée, approche par les risques,…
* Quelques conseils pratiques pour sécuriser l’adoption de l’IA dans son organisation
Références
Où trouver Nolwenn Le Ster
• LinkedIn: linkedin.com/in/nolwenn-le-ster-0702758?originalSubdomain=fr
• Site internet : https://almond.eu/
Mentionner durant l’épisode
• Guide cyer de l’ANSSI : https://messervices.cyber.gouv.fr/catalogue/#guides


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