Shaping ethical innovation with a human loop Posts

Nous oscillons entre fascination et méfiance face à l’IA. D’un côté, les enthousiastes qui y voient une révolution inévitable. De l’autre, les sceptiques qui rappellent que « l’IA ne fabriquera pas la baguette de pain ».

Mais avons-nous posé la bonne question ? 🤔
En façonnant ces intelligences artificielles, que cherchons-nous réellement ? Un outil pour nous dépasser… ou un miroir qui nous renvoie nos propres limites ?

Quand des enfants préfèrent demander de l’aide à une IA plutôt qu’à leurs camarades, car « elle ne se moquera pas d’eux », cela nous interpelle.
Et si, paradoxalement, l’IA nous révélait ce que nous avons perdu en humanité ?

Intelligence artificielle ou intelligence augmentée : quel futur voulons-nous vraiment ?

BILLET D'HUMEUR

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?

CERISE & ADA

L’intelligence artificielle transforme profondément le domaine médical, offrant des diagnostics plus précis, une meilleure personnalisation des traitements et un soutien aux médecins surchargés. Mais cette avancée pose aussi des questions majeures : comment préserver la relation médecin-patient ? Qui est responsable en cas d’erreur ? Comment garantir la protection des données et l’impartialité des algorithmes ?

Dans mon dernier article, j’explore les promesses et les limites de l’IA en santé. Entre espoir technologique et nécessité éthique, un équilibre doit être trouvé pour que ces outils restent au service de l’humain.

🤖🩺 L’IA doit-elle être un simple assistant ou risque-t-elle de redéfinir notre rapport aux soins ?
Vos avis m’intéressent !

OPINION

Un tiers des Français vivent dans des déserts médicaux. L’espérance de vie d’un ouvrier reste inférieure de sept ans à celle d’un cadre. Notre système de santé, autrefois un modèle, est à bout de souffle. Mais si l’IA et le Big Data pouvaient changer la donne ?

Loin d’un fantasme de remplacement des médecins, ces technologies offrent des solutions concrètes :
✅ Optimiser les flux hospitaliers : moins de temps d’attente, plus de temps pour soigner.
✅ Améliorer l’accès aux soins : diagnostic assisté, suivi à distance, soutien aux soignants isolés.
✅ Prédire et prévenir : identification précoce des risques de maladies, traitements personnalisés.
✅ Accélérer la recherche : nouveaux médicaments développés en un temps record.

Mais une question demeure : comment intégrer ces innovations sans perdre l’essence du soin ? L’IA doit être un allié, pas un substitut. Elle ne remplacera jamais l’intuition et l’empathie des soignants.

L’éthique et la transparence sont nos boussoles. Si nous les respectons, nous avons une opportunité unique de bâtir une médecine plus juste, plus accessible et profondément humaine.

CERISE & ADA

Imaginez chaque morceau de musique comme une constellation unique d’étoiles… et chaque interaction comme une observation qui révèle vos préférences.

Dans une conversation entre Cerise et Ada, l’intelligence artificielle devient un miroir fascinant de nos propres mécanismes de pensée. De la reconnaissance faciale à la personnalisation des soins médicaux, le machine learning transforme notre monde tout en soulevant des questions profondément humaines.

✨ Comment ces algorithmes passent-ils des données brutes à une compréhension presque intuitive ? Quels défis et responsabilités éthiques accompagnent cette révolution ?

CERISE & ADA