Les dessous de l'IA

Entretien avec Anastasia Stasenko, CEO de pleias 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

Emmanuelle Roux, Director General of the IGN, shares her insights on the intersection of data, environment, and technology. She discusses how generative AI is transforming education and work environments, highlighting the need for decentralized learning. Roux emphasizes the importance of community-driven educational frameworks and the potential of algorithmic agents in creative processes. The conversation also tackles the impact of AI on jobs and society, advocating for a proactive approach to technology that prioritizes diverse voices and equitable value distribution.

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

Théo Alves D'Acosta, an engineer in machine learning and environmental responsibility, and president of Data for Good, dives into the intersection of AI and environmental sustainability. He discusses the hidden ecological costs of generative AI, from energy consumption to social implications. The conversation shifts to the necessity of democratic planning for sustainable transitions in tech, emphasizing ethical approaches. Théo highlights AI's transformative power in climate solutions, particularly in forest fire prevention and emissions monitoring, all while navigating the complexities of socio-political factors.

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

Et si l’IA générative n’était qu’un nouveau chapitre d’une vieille histoire ?Dans ce nouvel épisode de j’ai invité Stéphane Schultz, auteur de Après la tech et fondateur de la newsletter 15marches.On a parlé de tech, d’IA mais aussi d’histoire.Car l’IA générative ne tombe pas du ciel.Elle s’inscrit dans un lignage historique et technologique qu’il est important d’avoir en tête si l’on veut pouvoir comprendre ce qui se joue aujourd’hui.Stéphane décrypte ce qui fait qu’une invention devient une innovation…et parfois un progrès.On a discuté de :* Ce que l’IA générative révèle du modèle économique de la tech.* Pourquoi les outils sont allés plus vite que la société.* La logique de plateforme, d’hypercroissance et d’addiction.* Et comment repenser la tech à l’heure des limites planétaires.Un épisode dense mais accessible pour prendre du recul. 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

“Dans les 25 prochaines années, on va consommer autant de métaux que dans toute l’histoire de l’humanité.”C’est le point de départ de ce nouvel épisode avec Ludovic Donati directeur du projet Lithium France chez Eramet.On parle de la face cachée de l’IA : celle des métaux, des chaînes d’approvisionnement physiques et des choix industriels à faire pour que tout fonctionnent.Au programme :- Notre dépendance à une poignée de métaux critiques- Le contrôle quasi-total de la Chine sur leur raffinage- Les tensions entre ambitions écologiques et réalité industrielle- Le rôle que peut jouer l’IA pour limiter son propre impactUn épisode pour comprendre ce que l’IA doit au cuivre, au nickel ou au lithium.Et ce que ça veut dire pour l’Europe. 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

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

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

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