{"id":8784,"date":"2025-07-17T08:07:30","date_gmt":"2025-07-17T06:07:30","guid":{"rendered":"https:\/\/variances.eu\/?p=8784"},"modified":"2025-07-17T08:17:26","modified_gmt":"2025-07-17T06:17:26","slug":"mediastat-la-statistique-au-coeur-de-lactualite","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/variances.eu\/?p=8784","title":{"rendered":"M\u00e9diaStat – La statistique au coeur de l’actualit\u00e9 !"},"content":{"rendered":"

La Soci\u00e9t\u00e9 Fran\u00e7aise de Statistique (SFdS) a lanc\u00e9 en f\u00e9vrier dernier une nouvelle publication mensuelle, dont nous reproduisons avec son autorisation la pr\u00e9sentation et le premier num\u00e9ro (<\/em>lien SFdS<\/em><\/a><\/span><\/span>).<\/em><\/p>\n

Cette (re)publication est \u00e9galement l’occasion de remettre \u00e0 l’honneur les conf\u00e9rences de l’AI Action Summit dont vous trouverez les vid\u00e9os ici (jour 1<\/a><\/span><\/span>\u00a0et\u00a0jour 2<\/a><\/span><\/span>).<\/i><\/p>\n

Les m\u00e9dias traitent d’une multitude de sujets d’actualit\u00e9 o\u00f9 la Statistique est largement impliqu\u00e9e. Cependant, dans de trop nombreux cas, il n’est pas facile pour des non experts d’identifier le r\u00f4le central de notre discipline. Cet \u00e9tat est pr\u00e9judiciable au rayonnement l\u00e9gitime de la Statistique puisqu’elle est, de fait, mal identifi\u00e9e par le grand public, les d\u00e9cideurs publics, les entrepreneurs, etc.<\/p>\n

M\u00e9diaStat correspond \u00e0 une initiative de la SFdS visant \u00e0 apporter un \u00e9clairage de statisticien.ne.s sur un sujet d’actualit\u00e9 cibl\u00e9, extrait du flot m\u00e9diatique. Le r\u00f4le central de notre discipline y est mis en valeur, ainsi que ses implications au sens large. Cette analyse aura une fr\u00e9quence mensuelle et s’appuiera sur l’expertise d’un de ses membres, de fa\u00e7on tournante et bas\u00e9e sur le volontariat. Cette analyse sera concise mais compl\u00e8te, pour assurer aussi bien une fluidit\u00e9 de r\u00e9daction que de lecture.<\/p>\n

Christophe BIERNACKI
\nPr\u00e9sident de la SFdS<\/em><\/p>\n

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Sommet pour l’action sur l’IA : et la Statistique ?<\/strong><\/em><\/h3>\n

Impossible de passer \u00e0 c\u00f4t\u00e9 du Sommet pour l\u2019action sur l\u2019IA organis\u00e9 par la pr\u00e9sidence de la R\u00e9publique Fran\u00e7aise du 6 au 11 f\u00e9vrier dernier \u00e0 Paris. Radio, presse nationale et internationale s\u2019en sont fait largement l\u2019\u00e9cho, faisant un th\u00e8me de choix pour le premier opus de notre nouvelle newsletter M\u00e9diaStat.<\/p>\n

Ce sommet a r\u00e9uni des dirigeants mondiaux, des entreprises technologiques et des organisations internationales pour discuter des enjeux et de l\u2019avenir de l’intelligence artificielle (IA) suivant un programme<\/a><\/span><\/span> riche : tables rondes, ateliers, d\u00e9monstrations, espace d\u2019\u00e9change pour la soci\u00e9t\u00e9 civile et les industriels\u00a0; autant de modalit\u00e9s vari\u00e9es, couronn\u00e9es par une r\u00e9union au sommet de chefs d\u2019Etat et de gouvernement au Grand Palais, afin d\u2019aborder les enjeux scientifiques, \u00e9conomiques, culturels, politiques et citoyens de l\u2019IA.<\/p>\n

La science a en particulier \u00e9t\u00e9 mise au centre des d\u00e9bats lors d\u2019une conf\u00e9rence<\/a><\/span><\/span> organis\u00e9e en pr\u00e9ambule \u00e0 l\u2019Ecole polytechnique et pr\u00e9sid\u00e9e par le professeur Michael Jordan (Berkeley et Inria), \u00e9minent sp\u00e9cialiste du sujet : deux jours pour explorer l’impact transformateur de l\u2019IA sur la science et la soci\u00e9t\u00e9. De nombreuses et nombreux scientifiques nationaux et internationaux se sont relay\u00e9s pour \u00e9changer sur des questions fondamentales : quels fondements pour d\u00e9velopper des mod\u00e8les de base robustes et responsables ? Quelle transparence doit-on leur demander ? Comment assurer la reproductibilit\u00e9 des r\u00e9ponses ? Comment garantir l\u2019alignement \u00e9thique, les enjeux environnementaux ? Quelles transformations sur les autres disciplines ?<\/p>\n

Il a \u00e9t\u00e9 question de technologie, de lien avec la physique, d\u2019intelligence collective \u00e0 faire na\u00eetre de la collaboration entre les disciplines, de th\u00e9oriser l\u2019adaptation au domaine, avec une constatation : alors que les syst\u00e8mes d\u2019apprentissage automatique, en constante \u00e9volution, deviennent omnipr\u00e9sents, leur compr\u00e9hension th\u00e9orique n\u00e9cessite un large \u00e9ventail d\u2019outils math\u00e9matiques sophistiqu\u00e9s, voire de les repenser ou d\u2019en inventer d\u2019autres. Et d\u2019explorer plus en profondeur leurs fondements math\u00e9matiques et leurs techniques d’optimisation.<\/p>\n

Et la statistique dans tout cela ? Serait-elle rel\u00e9gu\u00e9e au second plan au profit de l\u2019informatique et de l\u2019optimisation ? Force est de constater qu\u2019il ne fait aucun doute de son importance manifeste. En session pl\u00e9ni\u00e8re d\u2019ouverture, Michael Jordan a identifi\u00e9 trois piliers acad\u00e9miques majeurs de l’IA en lien avec trois disciplines. A la base du triangle, l\u2019informatique et l\u2019\u00e9conomie[1]<\/a> sont mises en relation par la th\u00e9orie algorithmique des jeux ; au sommet, la statistique, qui interagit avec l\u2019\u00e9conomie par l\u2019\u00e9conom\u00e9trie et avec l\u2019informatique par l\u2019apprentissage (machine learning<\/em>). L\u2019importance de la statistique est donc clairement affirm\u00e9e. Il est \u00e9galement int\u00e9ressant de voir na\u00eetre de la collaboration entre les disciplines des domaines \u00e0 explorer. Dans la m\u00eame veine, Yann Le Cun, directeur scientifique de Meta, a r\u00e9affirm\u00e9 le r\u00f4le et l\u2019importance de la statistique en IA en d\u00e9clarant sur une de ses planches : \u00ab Thinking statistically about AI inputs and outputs yields more powerful, safer IA<\/em> \u00bb[2]<\/a>.<\/p>\n

Cette place de notre discipline n\u2019est pas \u00e9tonnante : l\u2019IA traite des donn\u00e9es avant tout ! Notre communaut\u00e9 est donc plus que jamais dans la course afin d\u2019apporter ses comp\u00e9tences et ses savoir-faire pour participer non seulement \u00e0 la r\u00e9flexion sur les enjeux scientifiques et soci\u00e9taux, mais aussi prendre part au d\u00e9veloppement et \u00e0 l\u2019adaptation de l\u2019IA.<\/p>\n

La SFdS jouera pleinement son r\u00f4le dans ce contexte, au sein du groupe MALIA[3]<\/a> et plus largement au sein de ses Groupes Sp\u00e9cialis\u00e9s, et par les \u00e9v\u00e9nements propos\u00e9s par le si\u00e8ge : citons par exemple les conf\u00e9rences sur des sujets comme la transparence et la confiance de l\u2019IA organis\u00e9e d\u00e8s 2018, la frugalit\u00e9 en statistique et machine learning<\/em> en octobre dernier, l\u2019IA au service des math\u00e9matiques pr\u00e9vue pour l\u2019automne prochain ou encore une session sp\u00e9ciale portant sur l\u2019IA pour les sciences aux Journ\u00e9es de Statistique d\u00e9but juin, en lien avec les soci\u00e9t\u00e9s s\u0153urs dans le domaine de l\u2019apprentissage.<\/p>\n

Nous nous pla\u00e7ons en sentinelle, souvent pr\u00e9curseurs sur ces sujets et notre structure en Groupes Sp\u00e9cialis\u00e9s nous permet d\u2019agir dans des domaines vari\u00e9s qui sont ou seront tous, d\u2019une fa\u00e7on ou l\u2019autre, amen\u00e9s \u00e0 \u00e9voluer avec cette intelligence augment\u00e9e. C\u2019est pleinement dans les missions de la SFdS de susciter la r\u00e9flexion, de promouvoir la compr\u00e9hension, de favoriser les d\u00e9veloppements m\u00e9thodologiques et d\u2019accompagner les publics pour permettre la transformation en une IA responsable, durable, accessible et en accord avec les valeurs citoyennes.<\/p>\n

 <\/p>\n

Christine KERIBIN
\nVice-Pr\u00e9sidente de la SFdS<\/em>
\nMembre \u00e9lue du Bureau du Groupe Sp\u00e9cialis\u00e9 MALIA de la SFdS<\/em><\/p>\n

\n

[1]<\/a> Economics<\/em>, dans le sens : motivations applicatives et contraintes de moyens.<\/p>\n

[2]<\/a> \u00ab Consid\u00e9rer la statistique pour r\u00e9fl\u00e9chir aux entr\u00e9es et aux sorties de l’IA produit une IA plus puissante et plus s\u00fbre<\/em> \u00bb.<\/p>\n

3 MAchine Learning et Intelligence Artificielle.<\/p>\n

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