Dans cet épisode, j’échange avec Clément, médecin et cofondateur de Synapse Medicine, autour de MedGPT, un assistant d’IA générative pensé pour les professionnels de santé.

On parle de son parcours de médecin, de la création de Synapse en 2017 et de la façon dont l’IA est progressivement entrée dans la pratique médicale, bien avant l’arrivée des LLM grand public.

Clément explique comment MedGPT a été conçu pour répondre à la difficulté de soigner à l’état de l’art alors que les pratiques médicales évoluent sans cesse.

Dans cet épisode on parle :

* de l’usage massif de ChatGPT par les soignants aujourd’hui

* des limites des IA généralistes en contexte médical

* de la gestion des hallucinations et du design d’outils réellement utilisables en clinique

* de l’impact de l’IA sur le métier de médecin, la formation et la prise de décision

* des enjeux de souveraineté, de dépendance technologique et de résilience du système de santé

Avec en trame de fond le constat que l’IA générative quitte le stade d’outil “généraliste” pour devenir un dispositif médical à part entière, avec des implications pour les soignants comme pour le système de santé.

Dans cet épisode je reçois Axelle Arquié, économiste et fondatrice de l’Observatoire des emplois menacés émergents, pour analyser les effets de l’intelligence artificielle générative sur le marché du travail.

Nous explorons les transformations en cours liées à l’IA : automatisation des tâches, exposition des métiers, création et destruction d’emplois, et difficultés de transition pour les travailleurs. L’épisode revient notamment sur les limites du concept de destruction créatrice, souvent mobilisé pour minimiser les impacts sociaux des innovations technologiques.

La discussion aborde également le paradoxe de la productivité, les spécificités de l’IA comme technologie à usage général et les raisons pour lesquelles ses effets macroéconomiques restent encore peu visibles aujourd’hui.

L’épisode aborde aussi des enjeux plus structurels : concentration des acteurs de l’IA, risques de bulle économique autour des infrastructures (data centers, semi-conducteurs), redistribution de la valeur, fiscalité, souveraineté numérique et contraintes environnementales.

Enfin, Axelle partage les signaux faibles qu’elle observe dans les données, notamment sur l’emploi des jeunes diplômés et propose quelques pistes de réflexion pour mieux anticiper les évolutions du travail, de la formation et des compétences à l’ère de l’IA.

L’intelligence artificielle promet de révolutionner notre capacité à anticiper le futur. Mais entre traitement massif de données et détection de patterns, jusqu’où peut-on vraiment aller ?

Dans cet épisode Mehdi Nemri, prospectiviste et mathématicien, ancien de France Stratégie, décrypte comment l’IA transforme (ou pas) les méthodes de prospective.

De la distinction entre incertitude probabilisable et incertitude radicale aux biais que les modèles reproduisent malgré eux, il explore les possibilités nouvelles : modélisation de scénarios infinis, détection de signaux faibles, identification d’angles morts.

Un échange technique mais accessible sur les limites de la prédiction, l’hybridation entre approches qualitatives et quantitatives, et ce que les mathématiques avancées peuvent (ou non) apporter à l’anticipation stratégique.