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💡 Et si les biais de l’IA n’étaient rien d’autre que les nôtres… amplifiés ?

Les algorithmes n’ont ni morale, ni intention. Mais ils apprennent de nous. De nos données. De nos décisions passées. Et parfois, sans que nous le voulions, ils héritent de nos préjugés les plus profonds.

Dans cet extrait, je vous invite à une plongée dans la cartographie de nos errances numériques : un voyage à travers ces biais invisibles qui sculptent, en silence, les décisions de nos machines… et influencent déjà nos vies. Recrutement, crédit, justice, santé : aucun domaine n’y échappe.

🔍 Qu’il s’agisse de biais historiques, de représentation ou d’automatisation aveugle, chaque distorsion algorithmique agit comme un miroir déformant de notre société. Ce n’est pas juste une question de code : c’est une affaire de conscience.

Et si, pour rendre nos IA plus justes, il fallait d’abord apprendre à mieux nous regarder nous-mêmes ?

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Imaginez un médecin dont chaque geste est enrichi et augmenté par l’intelligence artificielle, sans jamais perdre la chaleur humaine d’une consultation traditionnelle. C’est ce que promet le « phygital », cette fusion subtile entre le physique et le digital, qui peut redéfinir aujourd’hui la pratique médicale.

Mais comment cette alliance peut-elle réellement transformer votre relation avec votre médecin, améliorer les diagnostics, et même résoudre les défis des déserts médicaux ?

Découvrez comment le phygital ne remplace pas l’humain, mais lui rend toute sa place dans le soin moderne.

Une révolution discrète, où technologie et tradition s’harmonisent pour offrir une médecine plus personnalisée, plus accessible, et profondément humaine.

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Et si les intelligences artificielles s’éloignaient progressivement de la réalité en se nourrissant… d’elles-mêmes ? C’est le paradoxe inquiétant de l’autophagie des données : lorsque les modèles d’IA réutilisent leurs propres productions, un cercle vicieux se met en place.

🔄 Résultat ?
📉 Une perte progressive de diversité et de nuance
📉 Un effet « copie de copie » qui dégrade la qualité
📉 Des moteurs de recherche de plus en plus remplis de contenus synthétiques

Dans un monde où 90 % du contenu en ligne pourrait être généré par l’IA d’ici 2026, comment éviter un appauvrissement massif de l’information ?

🔬 Des solutions existent :
✔️ Diversifier les sources pour éviter la consanguinité algorithmique
✔️ Développer des mécanismes d’auto-correction pour préserver la créativité
✔️ Trouver le bon équilibre entre intelligence artificielle et intervention humaine

💡 Peut-on encore garder le contrôle sur l’évolution des modèles d’IA ? Et surtout, comment empêcher l’IA de tourner en rond ?

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Pendant des décennies, le modèle dominant d’Internet a été l’économie de l’attention : capter notre regard, maximiser notre temps d’écran, transformer chaque seconde en revenus publicitaires. Mais une mutation profonde est en marche. L’intelligence artificielle ne cherche plus seulement à capter notre attention, elle anticipe et façonne nos intentions.

Chaque choix que nous faisons – un film, un achat, un restaurant – est désormais façonné par un écosystème invisible d’algorithmes, de modèles prédictifs et de marchés d’enchères en temps réel.

Alors, où s’arrête l’aide et où commence la manipulation ? Notre libre arbitre est-il en train d’être redéfini par des lignes de code ? L’économie de l’intention ouvre un champ immense d’opportunités, mais aussi de questions éthiques fondamentales.

Il est temps d’interroger cette nouvelle réalité. Vos décisions sont-elles encore les vôtres ?

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Artificial intelligence is reshaping jobs at an unprecedented pace. According to the OECD, 32% of current jobs will undergo major transformations, while 14% will be entirely redefined by 2030. In this fast-changing landscape, one key question arises: how can we navigate this shift instead of being overwhelmed by it?

🚀 Three key strategies stand out:

✔️ Reskilling – Acquiring entirely new skills to transition into a different career
✔️ Upskilling – Expanding current expertise to stay relevant in a shifting market
✔️ Cross-skilling – Combining skills from different fields to create innovative career paths

Rather than a challenge, this transformation is an opportunity to redefine our relationship with work, placing human creativity and adaptability at the center of AI-human collaboration.

👉 How do you see this transition? What skills do you plan to develop to stay ahead of technological changes?

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