Livre

L’ère de la prédiction

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

Christopher Mason et Igor Tulchinsky

MIT Press, 2023

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Classement éditorial

getAbstract synthétise des ouvrages* qui permettent aux utilisateurs de mieux comprendre le monde pour le rendre meilleur. Quel que soit le livre que nous sélectionnons pour notre bibliothèque, il doit se distinguer par l'un ou l'autre des deux critères suivants :

Enrichissant – Les enseignements que vous en tirerez orienteront et amélioreront vos décisions.

Utile – Les conseils pratiques qui sont dispensés vous aideront à améliorer la prise de décision.

Nous évaluons chaque contenu sur une échelle de 1 à 10 en fonction de ces deux qualités essentielles . La note attribuée vous permet de classer les titres de votre liste de lecture de Plaisant (5) à Excellent (10). Les livres qui obtiennent moins de 5 ne font pas l'objet d'une publication. Voici ce que signifie chaque note :

10 – Excellent. Un livre utile et/ou instructif qui, outre ses nombreuses qualités, fait office de classique du genre. Une référence.
9 – Superbe. Un livre utile et/ou instructif extrêmement bien écrit et structuré, qui présente de multiples caractéristiques positives et aucune lacune notable.
8 – Très bien. Un livre utile et/ou instructif qui présente de multiples caractéristiques positives mais quelques points faibles. L'ouvrage peut par exemple présenter les dernières découvertes dans un domaine spécialisé et être rédigé par un expert, mais pécher par son style d'écriture.
7 – Bien. Un livre utile et/ou instructif, qui combine deux ou plusieurs caractéristiques positives. Il peut par exemple contenir des idées novatrices, présentées de manière engageante.
6 – Appréciable. Un livre utile et/ou instructif, qui présente au moins un aspect engageant. Il peut, par exemple, être particulièrement bien structuré.
5 – Plaisant. Un livre utile et/ou instructif, même si le contenu pourrait être amélioré. Ce livre peut par exemple prodiguer des conseils utiles dans certains domaines, mais être répétitif et sans relief particulier.

*getAbstract synthétise bien plus que des livres. Nous recherchons tous types de contenus pouvant intéresser nos lecteurs : des livres, mais également des articles, des rapports, des vidéos et des podcasts. Nos classifications sont valables pour les livres, mais également pour les autres formats que nous proposons.

Caractéristiques

Analytique
Révélateur
Visionnaire

Si la notation vous indique le niveau qualitatif du livre en fonction de nos deux critères principaux, elle n'explique aucune caractéristique particulière. Nous nous appuyons donc sur 20 qualités qui définissent les traits essentiels de l'ouvrage :

Pratique – Vous obtiendrez des conseils que vous pourrez aisément mettre en pratique sur votre lieu de travail ou dans des situations quotidiennes.
Analytique – Vous comprendrez les mécanismes internes du sujet abordé.
Connaissance du contexte – Vous aurez accès à des connaissances contextuelles pouvant servir de base à l'action ou à l'analyse.
Audacieux – Vous découvrirez des arguments susceptibles de rompre avec les points de vue dominants.
Complet – Vous trouverez une étude exhaustive du sujet.
Exemples concrets – Vous obtiendrez des conseils pratiques illustrés par des récits d'applications concrètes ainsi que des anecdotes authentiques.
Polémique – Vous serez confronté à des idées faisant l'objet d'un débat animé.
Éloquent –Vous prendrez plaisir à découvrir un ouvrage rédigé ou composé de main de maître.
Captivant – Vous serez captivé par cet ouvrage du début à la fin.
Révélateur – Vous découvrirez des informations très surprenantes.
Niveau débutant – Cet ouvrage constitue un bon point de départ si vous avez peu ou aucune expérience/connaissance du domaine traité.
Niveau Expert – Vous obtiendrez des informations/recommandations spécialisées utiles dans votre domaine de spécialité.
Sujet d'actualité – Plongez au cœur d'un thème qui fait l'objet d'un vif débat.
Innovant – Découvrez des idées et des concepts innovants sur des tendances et des produits inédits.
Vu de l'intérieur – Vous aurez le privilège d'être initié par un spécialiste du domaine.
Stimulant – Vous aurez envie de mettre immédiatement en pratique les conseils prodigués.
Aperçu – Vous acquerrez une appréciation globale du sujet et de ses aspects principaux.
Approche scientifique – Vous aurez accès à des faits et des chiffres fondés sur la recherche scientifique.
Visionnaire – Vous aurez un aperçu de l'avenir et ce qu'il vous réserve.
Bien structuré – Vous trouverez ce contenu particulièrement bien structuré, ce qui facilite l'adhésion à ses idées ou leur mise en œuvre.

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 société entre dans une nouvelle ère, « l’ère de la prédiction », dans laquelle des milliards d’algorithmes permettent de prévoir des événements futurs avant qu’ils ne se produisent, réduisant ainsi l’incertitude et le risque. Qu’il s’agisse de séquencer le génome humain ou d’analyser des données boursières, une augmentation exponentielle des données et l’émergence de technologies comme l’IA offrent aux scientifiques de nouveaux outils pour identifier des modèles et faire des prévisions de plus en plus précises. Si la pandémie de Covid-19 n’a vu en aucun cas « triompher la prévision », l’humanité a réagi en élargissant les possibilités et les perspectives de prévision de nombreuses façons, en s’aidant du potentiel du Big Data. Par exemple, en partenariat avec Pfizer, BioNTech a utilisé des algorithmes formés par l’apprentissage automatique pour formuler des analyses prédictives. Celles-ci lui ont permis de créer rapidement un vaccin contre le Covid-19 et de le distribuer après autorisation de la Food and Drug Administration en seulement...

À 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.