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L’ère de la prédiction

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L’ère de la prédiction

Les algorithmes, l’IA et les incertitudes en matière de risque

MIT Press,

15 minutes de lecture
8 points Ă  retenir
Audio et texte

Aperçu

L’émergence du Big Data et les modèles de prédiction de plus en plus précis de l’apprentissage automatique bouleversent les industries et la vie telle que vous la connaissez, écrivent Igor Tulchinsky et Christopher Mason. Découvrez ce qui vous attend à l’« ère de la prédiction ».


Classement éditorial

9

Caractéristiques

  • Analytique
  • RĂ©vĂ©lateur
  • Visionnaire

Commentaires

Selon Igor Tulchinsky et Christopher Mason, l’humanité est à l’aube d’une nouvelle ère : « l’ère de la prédiction ». Grâce à l’IA et à l’explosion du Big Data, les scientifiques peuvent exploiter des prévisions de plus en plus précises, réduisant l’incertitude et une grande partie des risques associés. Néanmoins, de nouveaux risques sont en train d’émerger. Forts de leur expérience des prévisions quantitatives dans le domaine financier et en génomique, les auteurs partagent leur réflexion complexe sur la manière dont l’apprentissage automatique et les algorithmes prédictifs pourraient radicalement transformer l’avenir de l’humanité.

Résumé

À « l’ère de la prédiction », les scientifiques réduisent l’incertitude dans tous les secteurs d’activité.

La sociĂ©tĂ© entre dans une nouvelle ère, « l’ère de la prĂ©diction Â», dans laquelle des milliards d’algorithmes permettent de prĂ©voir des Ă©vĂ©nements futurs avant qu’ils ne se produisent, rĂ©duisant ainsi l’incertitude et le risque. Qu’il s’agisse de sĂ©quencer le gĂ©nome humain ou d’analyser des donnĂ©es boursières, une augmentation exponentielle des donnĂ©es et l’émergence de technologies comme l’IA offrent aux scientifiques de nouveaux outils pour identifier des modèles et faire des prĂ©visions de plus en plus prĂ©cises. Si la pandĂ©mie de Covid-19 n’a vu en aucun cas « triompher la prĂ©vision Â», l’humanitĂ© a rĂ©agi en Ă©largissant les possibilitĂ©s et les perspectives de prĂ©vision de nombreuses façons, en s’aidant du potentiel du Big Data. Par exemple, en partenariat avec Pfizer, BioNTech a utilisĂ© des algorithmes formĂ©s par l’apprentissage automatique pour formuler des analyses prĂ©dictives. Celles-ci lui ont permis de crĂ©er rapidement un vaccin contre le Covid-19 et de le distribuer après autorisation de la Food and Drug Administration en seulement...

Ă€ propos des auteurs

Igor Tulchinsky a fondé et dirige une entreprise mondiale de gestion quantitative d’actifs, WorldQuant, ainsi qu’un investisseur, notamment en capital-risque, un philanthrope, un entrepreneur et un auteur. Christopher E. Mason est professeur de génomique, de physiologie et de biophysique à l’université Weill Cornell Medicine et directeur fondateur de la WorldQuant Initiative for Quantitative Prediction.


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