Monde Numérique (Actu tech & IA)

Avec son essai Le paradoxe du tapis roulant, Marion Carré invite à repenser notre relation à l'intelligence artificielle. Selon elle, l'enjeu n'est pas de moins utiliser l'IA, mais de mieux lui déléguer pour préserver notre créativité et notre capacité de réflexion.
🎤 INTERVIEW : Marion Carré – Fondatrice d'Askmona, enseignante à Sciences Po et autrice de Le paradoxe du tapis roulant
Rediffusion du 14 octobre 2025
L'essentiel
L'enjeu se joue sur la délégation éclairée à l'intelligence artificielle.
L'IA doit nous aider à penser, pas penser à notre place.
Il faut toujours garder le premier et le dernier kilomètre de la réflexion.
Le plein potentiel de l'IA dépend aussi de la façon dont nous choisissons de nous en servir.
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Pourquoi comparer l'intelligence artificielle à un tapis roulant ?
L'image du tapis roulant illustre le fait que l'IA nous permet d'aller plus vite, mais souvent dans la même direction que tout le monde. Mon idée est de transformer ce tapis roulant en tapis de course : utiliser l'IA non pas pour nous assister passivement, mais pour renforcer notre créativité, notre réflexion et développer nos propres capacités.
Comment éviter que l'IA nous rende intellectuellement paresseux ?
Tout repose sur une délégation éclairée. L'effort ne disparaît pas : il se déplace. Il faut fournir à l'IA des informations de qualité en amont, puis prendre le temps de vérifier, challenger et enrichir ce qu'elle produit. Je recommande de toujours conserver le premier et le dernier kilomètre de la réflexion afin de rester pleinement acteur du résultat.
Comment avez-vous appliqué ces principes en écrivant votre livre ?
J'ai voulu rester totalement souveraine de mon écriture. J'ai utilisé l'IA pour compléter certaines recherches, identifier des angles morts ou trouver des contre-arguments, mais jamais pour rédiger à ma place. Je m'en suis servie comme un partenaire de réflexion, un « ping-pong de la pensée », afin de mieux questionner mes propres idées.
Faut-il limiter l'usage de l'IA chez les étudiants ?
Je pense qu'il est important d'acquérir d'abord les compétences fondamentales avant de déléguer certaines tâches à l'IA. Dans l'enseignement, cela suppose aussi de faire évoluer les méthodes d'évaluation. J'expérimente par exemple des exercices où les étudiants utilisent ChatGPT, mais où j'évalue surtout leur dialogue avec l'outil et leur capacité à garder la maîtrise de leur raisonnement plutôt que le résultat final.

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Apple accuse OpenAI d’avoir exploité ses secrets industriels • Des experts appellent à préparer l’économie au choc de l’IA • La CNIL encadre les pixels invisibles des newsletters • Netflix envisage de lancer des chaînes en continu
Avec Bruno Guglielminetti (Mon Carnet)
Apple contre OpenAI : bataille autour des secrets industriels
Apple engage une offensive judiciaire autour du départ de Tang Tan, ancien responsable du design matériel devenu Chief Hardware Officer chez OpenAI. L’affaire pourrait peser sur les projets d’appareils d’OpenAI, développés avec les équipes de Jony Ive, alors que l’entreprise travaille à faire converger intelligence artificielle, objets physiques et interfaces vocales. OpenAI a officiellement intégré l’équipe de la startup io pour préparer une nouvelle génération de produits conçus avec Jony Ive.
« We Must Act Now » : préparer le monde du travail à l’IA
Plus de 200 économistes, chercheurs et dirigeants, dont seize prix Nobel et Yoshua Bengio, appellent les gouvernements à anticiper une transformation économique potentiellement plus profonde et plus rapide que la révolution industrielle. Le manifeste We Must Act Now insiste sur la formation, l’évolution des compétences et la nécessité de concevoir une IA qui complète le travail humain plutôt qu’elle ne l’efface.
Newsletters : la CNIL s’attaque aux pixels invisibles
Les nombreux messages reçus par les abonnés français s’expliquent par les nouvelles recommandations de la CNIL sur les pixels de suivi intégrés aux courriels. Ces images invisibles d’un pixel permettent notamment de savoir si une newsletter a été ouverte ; les éditeurs doivent désormais mieux informer les destinataires et, selon les usages, recueillir leur consentement.
Netflix réinvente la télévision linéaire
Netflix envisagerait de lancer des chaînes thématiques diffusées en continu, afin de permettre aux abonnés de regarder un programme sans avoir à le choisir. Ce retour au flux télévisé traditionnel pourrait renforcer la bataille pour l’attention et les revenus publicitaires, au moment où Netflix doit également intégrer les chaînes et contenus de TF1 à son offre française.
Les rendez-vous de l’été
Dans Mon Carnet, Guillaume Roger, Ekumen, présente des outils d’intelligence artificielle destinés au monde agricole, tandis que Sacha Rubel, AWS, analyse les usages de l’IA en Europe, au Moyen-Orient et en Afrique. Sur Monde Numérique, la série « Tout comprendre » se poursuit avec un épisode consacré au Bluetooth, accompagnée de rediffusions d’entretiens avec Marion Carré, autrice du Paradoxe du tapis roulant, et le directeur du laboratoire Kyutai.

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À l'heure où des millions d'archives sont progressivement numérisées, l'intelligence artificielle ouvre de nouvelles perspectives pour les passionnés de généalogie. François Lerebourg explique comment son logiciel Généatique facilite le déchiffrage, la traduction et la vérification des documents anciens tout en préservant les données personnelles.
🎤 INTERVIEW : François Lerebourg – Créateur du logiciel Généatique
L'essentiel
L'IA permet de transcrire automatiquement des documents anciens parfois illisibles.
La transcription conserve l'orthographe d'origine avant de proposer une traduction.
Les informations trouvées sur Internet doivent toujours être vérifiées avec les documents originaux.
Les données généalogiques contemporaines doivent rester stockées en local pour mieux protéger la vie privée.
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L'IA change-t-elle la manière de faire de la généalogie ?
Oui, notamment pour les documents anciens. Le logiciel est capable de transcrire automatiquement des actes parfois très difficiles à lire, qu'ils soient rédigés en latin, en allemand ou en cyrillique. Il restitue le texte avec son orthographe d'origine puis peut le traduire en français, ce qui facilite énormément les recherches.
Pourquoi faut-il toujours consulter les documents originaux ?
Les bases de données disponibles sur Internet sont utiles, mais elles contiennent des erreurs. Pour construire un arbre généalogique fiable, il faut systématiquement revenir aux actes d'origine, vérifier les dates, les lieux, les noms et comparer les informations avant de les intégrer.
L'IA peut-elle aussi détecter des erreurs dans un arbre généalogique ?
Oui. Le logiciel contrôle automatiquement la cohérence des données. Il signale par exemple une date incompatible, une erreur de siècle ou des naissances impossibles au regard des âges. Ces alertes permettent de repérer rapidement des incohérences qui auraient pu passer inaperçues.
Comment concilier généalogie et protection des données personnelles ?
Je recommande de partager uniquement les recherches sur les ancêtres les plus anciens. Les informations concernant les personnes contemporaines doivent rester stockées sur l'ordinateur de l'utilisateur. C'est selon moi la meilleure manière de protéger ces données sensibles, tout en évitant qu'elles soient hébergées sur des serveurs distants.

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Derrière le petit point bleu de nos smartphones se cache une infrastructure militaire devenue indispensable à la vie quotidienne. Cet épisode de la série « Tout comprendre » explique comment des satellites, des horloges atomiques et même la relativité d’Einstein permettent de nous localiser à quelques mètres près.
– Série « Tout comprendre », avec le soutien de Frogans.
En savoir plus sur Frogans : https://www.f2r2.fr
Une technologie militaire
Utilisé par Google Maps, Apple Plans ou Waze, le GPS paraît aujourd’hui banal. Pourtant, ce système est né pendant la guerre froide pour guider les forces armées américaines, bien avant de trouver sa place dans les voitures puis dans les smartphones.
Son histoire remonte au lancement de Spoutnik en 1957. En étudiant l’effet Doppler produit par le signal radio du satellite soviétique, des chercheurs américains comprennent qu’il est possible d’inverser le raisonnement : si la trajectoire d’un satellite est connue, son signal peut servir à déterminer la position d’un récepteur sur Terre.
Des satellites qui donnent l’heure
Le GPS repose sur une constellation d’au moins 24 satellites situés à plus de 20 000 kilomètres d’altitude. Contrairement à une idée reçue, ils ne nous observent pas et ne reçoivent pas directement notre position : ils diffusent en permanence leur emplacement et l’heure exacte d’émission de leur signal.
Le smartphone mesure le temps mis par ce signal pour lui parvenir, puis en déduit la distance qui le sépare du satellite. En combinant les données d’au moins quatre satellites, il calcule sa latitude, sa longitude, son altitude et corrige l’imprécision de sa propre horloge. Cette méthode s’appelle la trilatération.
Merci Albert Einstein
La précision du système dépend avant tout de la mesure du temps. Une erreur d’une microseconde peut déjà provoquer un décalage d’environ 300 mètres.
Les satellites embarquent donc des horloges atomiques extrêmement précises. Le GPS doit également corriger les effets prédits par les théories de la relativité d’Albert Einstein : dans l’espace, la vitesse des satellites et la gravité plus faible modifient légèrement l’écoulement du temps. Sans ces corrections, les erreurs de localisation atteindraient rapidement plusieurs kilomètres.
Bien plus qu’un outil de navigation
Le GPS ne sert pas seulement à trouver une adresse. Ses signaux horaires synchronisent aussi des réseaux téléphoniques, des infrastructures électriques, des systèmes financiers et de nombreux équipements industriels.
Ouvert progressivement aux usages civils, il devient pleinement opérationnel en 1995. En mai 2000, les États-Unis mettent fin à la dégradation volontaire du signal civil, ce qui améliore fortement sa précision et accélère sa diffusion dans les transports, l’agriculture et les appareils mobiles.
Le mot « GPS » désigne en réalité le système américain. D’autres constellations existent, notamment GLONASS en Russie, BeiDou en Chine et Galileo en Europe, un système placé sous contrôle civil.
Une infrastructure invisible et vulnérable
Dans les smartphones, les signaux satellitaires sont complétés par les antennes mobiles, le Wi-Fi, le Bluetooth, la boussole et les capteurs de mouvement. La précision peut néanmoins se dégrader entre de hauts immeubles, sous un tunnel, dans un parking ou lorsque les signaux sont volontairement brouillés.
Le jamming consiste à empêcher la réception du signal, tandis que le spoofing diffuse de fausses informations pour tromper les appareils. Notre navigation quotidienne dépend ainsi d’une infrastructure invisible, puissante, mais qui peut aussi être perturbée.

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En neuf mois, UMA a conçu un premier prototype de robot humanoïde et développé une nouvelle méthode d'apprentissage baptisée "Real-Time Learning". Son fondateur, Rémi Cadene, explique pourquoi il mise sur des robots capables d'apprendre rapidement, de travailler aux côtés des humains et d'accompagner la réindustrialisation.
🎤 INTERVIEW : Rémi Cadene – CEO et fondateur d'UMA
L'essentiel
Nous avons développé en neuf mois le cerveau et le corps de notre premier robot.
Notre objectif est de créer des robots qui apprennent en temps réel.
Les entreprises qui gagneront seront celles qui créeront la confiance dans cette nouvelle robotique.
Nous voulons déployer nos premiers robots chez des clients dès la fin de l'année.
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Pourquoi avoir créé UMA alors que le marché des robots humanoïdes est déjà très concurrentiel ?
Notre ambition est de construire un assistant mécanique universel capable d'apprendre, de s'adapter et d'intervenir dans des environnements variés. Nous développons à la fois l'intelligence artificielle et tout le matériel du robot afin de maîtriser l'ensemble de la technologie. Notre priorité est de répondre aux besoins de la logistique et de contribuer à la réindustrialisation avec des robots sûrs et fiables.
Votre innovation repose sur le "Real-Time Learning". En quoi est-ce différent ?
Nous développons une méthode qui permet au robot d'apprendre une nouvelle tâche en temps réel, un peu comme un humain qui apprend progressivement grâce à la démonstration et à l'essai-erreur. Notre objectif est d'obtenir les meilleures vitesses d'apprentissage possibles afin que les robots puissent rapidement s'adapter à de nouvelles situations sans nécessiter une programmation complète.
Les robots vont-ils remplacer les travailleurs ?
Notre objectif est d'abord d'intervenir dans des secteurs où les métiers sont difficiles et où les entreprises peinent déjà à recruter. Nous faisons aussi face à une évolution démographique qui réduira progressivement la population active. Nous pensons que ces robots permettront de maintenir la capacité de production et de répondre à des besoins que les humains ne souhaitent plus forcément assurer.
Quelle est votre vision du robot humanoïde de demain ?
Nous pensons qu'un robot doté d'un corps proche du nôtre apprendra plus vite et pourra évoluer naturellement dans les mêmes environnements que les humains. Il devra inspirer confiance, être léger, sûr et facilement compréhensible dans ses intentions. Notre première étape est de déployer des robots mobiles capables de manipuler des objets chez nos premiers clients avant de poursuivre cette vision à plus long terme.

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