Lê Nguyên Hoang

  • Ce livre explore et vulgarise une philosophie du savoir appelée bayésianisme. En s'appuyant sur les travaux de nombreux philosophes, mathématiciens, statisticiens, informaticiens, neuroscientifiques et chercheurs en intelligence artificielle, le livre défend la thèse selon laquelle le bayésianisme est la bonne philosophie du savoir - par opposition notamment aux descriptions usuelles de la méthode scientifique. En effet, notamment une fois combinée à l'algorithmique, cette épistémologie normative peut se vanter d'être universelle et complète.
    De plus, elle est consolidée par un très grand nombre de théorèmes mathématiques et de succès empiriques. S'il contient des passages techniques, la grande majorité de l'ouvrage se veut accessible à un large public. En particulier, aucune connaissance préalable n'est requise.

  • Les humains seront-ils un jour dominés par des algorithmes? 
    Installez-vous confortablement dans un transat, et laissez-vous guider sur le chemin menant des premières idées du génie anglais Alan Turing aux capacités affolantes des ordinateurs quantiques et aux promesses de l'intelligence articielle. Les progrès sont immenses mais les obstacles encore nombreux.
    Au moment de quitter votre transat, vous ne regarderez plus votre ordinateur de la même manière... 

  • L'histoire de nos civilisations est marquée par l'externalisation progressive de l'information, de l'invention du langage à celle de l'imprimerie. La révolution algorithmique est sans doute la plus spectaculaire de ces externalisations, car elle est incarnée par le traitement automatisé de l'information. Désormais, Homo Sapiens s'appuie davantage sur son téléphone que sur son cerveau pour mémoriser la connaissance, s'orienter en ville ou planifier ses vacances. Cette révolution présente des opportunités fantastiques dans les sciences, la santé et la protection de l'environnement.

    Cependant, le déploiement du traitement automatisé de l'information est allé si vite que ses effets secondaires n'ont pas eu le temps d'être anticipés adéquatement. Par exemple, les algorithmes de recommandations influencent quotidiennement les croyances de milliards d'individus, avec un degré de personnalisation stupéfiant. Pour le meilleur, mais aussi pour le pire. Discours de haine, biais sexistes, addiction, conspirationnisme, manipulations politiques, propagande antivaccin, ou encore catalyse de génocides. Boostée par des techniques de machine learning mal maîtrisées, l'information automatiquement (mal) traitée tue.

    Ce livre analyse, dans un langage accessible, les effets secondaires présents et les risques futurs du déploiement massif des algorithmes. Il fournit au lecteur une compréhension conceptuelle des algorithmes clés en jeu, de leurs limites et de leurs vulnérabilités. Ce livre esquisse aussi le chantier initié par une communauté croissante de chercheurs dans le but de rendre le traitement automatisé de l'information robustement bénéfique pour l'humanité. Il souligne les enjeux de ce fabuleux chantier, les principaux défis qu'il pose et comment chacun, expert ou non, peut apporter sa pierre à l'édifice.

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