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open science

IA metissee: quand donnees et symboles s'enlacent

Johann Dreo

► To cite this version:

Johann Dreo. IA metissee: quand donnees et symboles s'enlacent. Pint of Science, May 2025, Paris, France. pasteur-05101533

HAL Id: pasteur-05101533

https://pasteur.hal.science/pasteur-05101533v1

Submitted on 20 Jun 2025

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Distributed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
# IA métissée : quand données et symboles s'enlacent

Johann Dreo

Institut Pasteur

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Cancer

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<figure><img src="image_12.png" /><figcaption>Tumor Board</figcaption></figure>

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<figure><img src="image_30.png" /><figcaption>Tumor suppressive microenvironment</figcaption></figure>

(Epi)mutation accumulation

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Graphes de connaissance

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Roche Biochemical Pathways, part 2, Cellular and Molecular Processes, 4th edition, Gerhard Michal

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Part 2
Cellular and Molecular Processes

Roche

Roche Biochemical Pathways
4th Edition, Part 2 - Editor: Gerhard Michal

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Dreo, J., Lobentanzer, S., Gaydukova, E., Baric, M., Maarala, A. I., Muranen, T., ... & Schwikowski, B. (2024, April). High-level biomedical data integration in a semantic knowledge graph with oncodashkb for finding personalized actionable drugs in ovarian cancer. In Cancer Genomics, Multiomics and Computational Biology.

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Et l'IA dans tout ça ?

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Observation

Prédiction

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# « Pourquoi ? »

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Parce que !
# Titre II
DEVOIRS ENVERS LES PATIENTS

## ARTICLE R.4127-32

Dès lors qu'il a accepté de répondre à une demande, le médecin s'engage à assurer personnellement au patient des soins consciencieux, dévoués et fondés sur les données acquises de la science, en faisant appel, s'il y a lieu, à l'aide de tiers compétents.

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Observation

« génome X »

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Prédiction

« médicament 456 »

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# Est-ce que ça marche bien ?

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# Est-ce que ça marche bien ?

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# À quel prix ?

## Externalités :

- Écologiques (énergie, eau, CO2) ★★★

- Infrastructure (surcharge) ★☆☆

- Sociales

- exploitation des travailleurs de la donnée ☆☆☆

- mines, déchets ★★★

- dépendance au fournisseur ★★☆

- Éthiques

- pillage droit d'auteur ☆☆☆

- tendance au monopole ★☆☆

- biais induits par les données ★★★

- biais arbitraires ★☆☆

- Politico-économiques

- bulle financière ★☆☆

- hype politique ★★★☆

- Performatives

- surestimation des performances ★★★☆

- uniformisation ★★★☆

- Mentales

- baisse de l'apprentissage ★★★☆

- baisse de l'esprit critique ★★★☆

- Scientifiques

- surimportance de la prédiction sur la compréhension ★★★☆
# Conclusion

## IA « boîte noire » :

* Performances ⭐☆☆

* Explicabilité ☆☆☆

* Externalités ☆☆☆

## IA « mixte » :

* Performances ⭐☆☆

* Explicabilité ⭐☆☆

* Externalités ⭐☆☆

## IA « symbolique » :

* Performances ⭐☆☆

* Explicabilité ⭐☆☆

* Externalités ⭐☆☆

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