Qui anime ces sessions d'exploration collective

Des praticiens encore en apprentissage actif

Nous ne prétendons pas être des gourous omniscients de l'IA. Notre équipe rassemble des personnes curieuses, restant actives dans la recherche et l'expérimentation. Nous partageons autant nos découvertes récentes que nos questionnements non résolus. Cette posture humble favorise un environnement d'apprentissage plus authentique.

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Les résultats d'apprentissage peuvent varier selon engagement et objectifs individuels.

Équipe pédagogique

Profils complémentaires unis par la curiosité

Claire Bertrand

Chercheuse en IA

Doctorat informatique Université Paris-Saclay Université Paris-Saclay

Interprétabilité modèles neuronaux

INRIA et Google Research

Travaille sur l'interprétabilité des modèles de deep learning. Admet franchement que certains comportements algorithmiques restent mystérieux. Partage ses hypothèses en cours de vérification.

Thomas Nguyen

Ingénieur machine learning

Diplôme ingénieur EPFL École Polytechnique Fédérale Lausanne

Systèmes recommandation

Spotify et Netflix

Développe des systèmes de recommandation. Conscient des biais encodés involontairement dans les données. Enseigne comment les identifier et potentiellement les atténuer.

Fatima El Amrani

Philosophe des technologies

Doctorat philosophie Sorbonne Université Paris Sorbonne

Éthique intelligence artificielle

UNESCO et Commission Européenne

Questionne les implications éthiques de l'IA. Pose les questions inconfortables que beaucoup préfèrent éviter. Anime débats sur responsabilité algorithmique et justice automatisée.

Lucas Moretti

Designer interaction IA

Master design interaction ENSCI ENSCI Les Ateliers

Design systèmes intelligents

Apple et Airbus

Conçoit des interfaces entre humains et systèmes intelligents. Obsédé par la question : comment rendre l'IA compréhensible sans la simplifier outrageusement ? Encore en quête de réponses satisfaisantes.

Principes guidant notre approche

Des valeurs incarnées quotidiennement

Transparence intellectuelle

Admettre ce que nous ne savons pas. Distinguer faits établis, hypothèses plausibles et spéculations. Cette rigueur épistémologique semble rare dans le discours dominant sur l'IA, saturé de promesses marketing.

Esprit critique

Questionner autant les enthousiasmes excessifs que les pessimismes catastrophistes. Examiner les preuves disponibles plutôt que céder aux récits séduisants. Former jugement nuancé demande effort cognitif.

Apprentissage collectif

Personne ne détient monopole de la compréhension. Valoriser contributions de chacun enrichit perspectives. Les questions naïves révèlent parfois angles morts des experts.

Pragmatisme expérimental

Tester plutôt que théoriser à vide. Observer comportements réels des systèmes IA. Documenter autant les succès que les échecs instructifs. L'expérimentation directe construit intuitions impossibles à transmettre verbalement.

Nous vivons une période fascinante où l'intelligence artificielle révèle autant ses capacités impressionnantes que ses limites fondamentales. Plutôt que promettre maîtrise totale, nous préférons cultiver curiosité durable et esprit critique. Les technologies évoluent trop rapidement pour prétendre détenir vérité définitive. Restons humbles, curieux, et rigoureux intellectuellement.

Claire Bertrand, Chercheuse en IA

Doctorat Paris-Saclay, publications reconnues internationalement