Exemples de thèmes / sujets de recherches et exposés




Questions

  1. La sélection de dossiers/CV automatiquement par IA permet-elle d'éviter les discriminations ?
  2. Un algorithme de recommandation peut-il vraiment anticiper mes goûts ?
  3. Les réseaux sociaux doivent-ils être contrôlés ? et par qui ?
  4. La prédiction judiciaire par IA permet-elle d'éviter des crimes et récidives ?
  5. La robotisation & IA vont-elles pouvoir remplacer l'homme dans toutes ses tâches ? (et le mettre au chômage ?)
  6. Sobriété numérique, quelle alternative aux Data centers énergivore ?
  7. Peut-on échapper au pistage (dans une vie moderne normale) ?
  8. La mobilité intelligente est-elle la solution pour diminuer l'impact écologique des transports ?
  9. Art numérique: le morceau de musique ultime ?
  10. Addiction aux réseaux sociaux: un trouble réel ? Peut-on, doit-on, et comment, lutter contre ?
  11. Sobriété numérique: incontournable pour un monde numérique durable ?
  12. Comment contrôler des décisions prises par une IA ?
  13. Fake news: pourquoi cette ampleur dans le monde numérique ? et comment lutter contre ?
  14. Fausses images et vidéos (par IA entre autre): peut-on croire à de qu'on voit ?
  15. Faux commentaires et fausses critiques rédigés automatiquement (par IA): peut-on se fier aux écrits en ligne ?
  16. Mobilité vs. écologie: mobilité douce et durable ?
  17. École et apprentissage: pourquoi apprendre encore quand on a un moteur de recherche efficace à porté de main ?
  18. Addiction au numérique: quels sont les risques cognitifs ?

Exemples de sujets

  • Les cryptomonnaies
    Qu'est-ce ? comment ça marche ? Est-ce une (future) révolution ?
    cf. l'entrée en Bourse de Coinbase

  • Analyse et reconnaissance automatique des images:
    • Reconnaissance de visages, personnes, … : où on est-on ? Quelles sont les applications ?
      Reconnaissance de formes, analyse médicale, … : les outils numériques modernes de la médecine ? vers la fin des radiologues ?
    • Principes algorithmiques, éléments maîtrisés, difficultés, recherche active, …
    • Bienfaits et dangers ?

  • Intelligence artificielle (IA) et traitement des données en médecine
    L'I.A. est au cœur de la médécine du futur: opérations assistées, suivi à distance des patients, analyse de données issues de capteurs connectés, analyse et recoupement d'un nombre croissant de données (big data), prothèse intelligente, imagerie médicale et diagnostique assistée par IA, …
    Les progrès et apports sont évidents, néanmoins que dire:
    • comment garder un esprit critique face à des décisions prises automatiquement, par des machines ?
    • que devient la relation patient/soignant qui est, on le sait, très importante (empathie d'une machine ?)
    • en cas d'erreur ? qui est responsable ?

    Lire à ce sujet, entre autre et par exemple, IA et emploi en santé: quoi de neuf docteur ? (note de l'Institut Montaigne, janvier 2019)

  • L'homme augmenté, à l'heure du numérique, de l'IA
    L'homme a toujours cherché à s'équiper technologiquement: feu, roue, sciences, outils diverses et variés …
    Assez logiquement donc, ces équipements et outils glissent dans les technologies numériques:
    • les lunettes "classiques" deviennent à réalité augmentée
    • les prothèses deviennent "intelligentes" (voir, récemment, la première femme bionique de France)
    • évolution de la communication humain/machine: cartes perforées - impression papier - clavier/souris - écran tactile - interface cognitive
    • puces electroniques et intelligentes implantés directement dans le corps humaine ? prothèse de cerveau ?

  • droits en matière d'image: Question simple de départ: je prends une photo, qu'est-ce que j'ai le droit d'en faire ?
    • la montrer à d'autres personnes, la poster sur un réseau privé / public (qu'est-ce que "privé" / "public"), la vendre, ....
    Questions complémentaires:
    • je veux protéger une photo (qui m'appartient...), comment faire ?
    • je récupère une photo (sur un réseau, un magazine, ...), qu'est-ce que j'ai le droit d'en faire ?
    • je tombe sur une photo de moi, et qui ne me convient pas: que puis-je faire ?

  • Data center
    • Qu'est-ce ? Pourquoi y-en a-t-il besoin ?
    • Où sont-ils situés ?
    • Difficultés: taille, nombre, consommation énergétique, … et projections futures ?
    • Comment faire pour diminuer l'impact écologique des data centers:
      • À grande échelle, par les concepteurs et propriétaires des data centers ?
      • À l'échelle plus personnelle: que peuvent (ou devrait) faire les utilisateurs pour diminuer cet impact ?
    • Existe-t-il des alternatives ?

  • Big Data
    • De quoi parle exactement le Big Data ? d'où proviennent toutes ces données ? qui y a accès ? ...
    • Quelles sont les opportunités et risques ?
      • Big Data : big brother ?
      • Deep learning - Data scientist ...
      • Robotique et IA
      • Applications ? par exemple en médecine, avec l'amélioration / accélération notable des analyses et dépistages (notamment d'images IRM et scanner), ou encore avec un traitement de données massives et personnalisées

    Algorithmes: contrôle des biais S.V.P., problématique de la discrimination par des algorithmes (rapport de l'Institut Montaigne, mars 2020)

  • (géo)localisation
    • géolocalisation de personnes (start-up Teemo) - géotracking: quels sont les intérêts ? les dérives critiquables ?
    • Suivre un personne à la trace: espionnage, enquête, accident (dispositif eCall) ?
    • Pistage d'activité commerciale ? à des fins publicitares ?
    • Suivre un objet: vélos, trotinette, voitures, ... partagées / ou suivre des personnes: traçage de leur enfant par certains parents
    • Peut-on échapper au pistage un smartphone en main ?

  • Mobilité intelligente
    • Qu'est-ce ?
    • Mobiblité multimodale
    • Communication entre véhicules
    • Diminution de l'impact écologique

  • Fake news et biais cognitifs, ou distortion ou déviation de la pensée logique et rationnelle.
    L'étude de ces biais permet d'expliquer l'ampleur que peuvent prendre certaines fake news en se centrant non pas sur les éléments et caractéristiques numériquess / technologiques / réseaux sociales ... mais sur le fonctionnement propre au cerveau humain.
    On peut distinguer différents types de tels biais:
    biais de surestimation du doute, biais d'ensevelissement, biais du moindre effort, biais d'ancrage, biais de confirmation.
    Pour chacun de ces biais, on peut trouver des exemples dans la vie courante hors technologies numériques mais aussi, bien sûr, des exemples de fake news dont la diffusion et l'ampleur repose justement sur un ou plusieurs de ces biais.
    On peut aussi ajouter dans cette liste de phénomènes de fonctionnement cognitif la loi dite de Brandoloni, ou "bullshit law".
  • Art et numérique