La Joie du Pourquoi : Explorer les Statistiques et l'IA avec Emmanuel Candès
Brief news summary
Dans le podcast "The Joy of Why", Steven Strogatz interviewe le statisticien Emmanuel Candès pour explorer l'impact des modèles statistiques et de l'IA sur les prédictions complexes, telles que celles des admissions universitaires et la découverte de médicaments. Ils discutent des systèmes "boîte noire" qui font des prédictions sans explications claires, soulignant le rôle de l'IA dans l'accélération de la découverte de médicaments en identifiant des composés potentiels et en fusionnant les statistiques traditionnelles avec des méthodes d'IA. Candès utilise la prévision électorale pour souligner l'importance de comprendre les incertitudes et suggère d'utiliser des intervalles de confiance plutôt que des estimations ponctuelles. La discussion met également en avant l'importance d'enseigner le raisonnement inductif, qui aide les étudiants à prédire des contextes plus larges à partir de cas spécifiques. Strogatz et Candès préconisent l'utilisation de méthodes statistiquement solides pour garantir des prédictions fiables et appellent à des réformes éducatives pour améliorer la compréhension intuitive et la pensée critique. Ce changement vise à s'éloigner de la mémorisation par cœur, permettant aux étudiants de mieux comprendre les concepts statistiques et de naviguer efficacement dans un monde axé sur les données.Dans cet épisode de "The Joy of Why, " l'hôte Steven Strogatz discute de l'application des statistiques, de la science des données et de l'IA avec le statisticien Emmanuel Candès. Ils explorent l'utilisation de modèles quantitatifs pour prédire des phénomènes complexes tels que la météo, les épidémies, les admissions universitaires, les prévisions électorales et la découverte de médicaments, en révélant à la fois les réussites et les limites. Ils abordent le concept de modèles "boîtes noires" utilisés dans l'apprentissage automatique, décrivant leur capacité à prédire sans comprendre les processus sous-jacents.
Candès explique comment les techniques statistiques peuvent quantifier l'incertitude et améliorer les prévisions, offrant des exemples concrets tels que les admissions universitaires, les prévisions de la nuit électorale et la découverte de médicaments. La conversation aborde des questions urgentes comme la crise de reproductibilité dans la recherche scientifique, soulignant le besoin de garde-fous statistiques. L'épisode se termine par une discussion sur le rôle des statistiques dans le cadre plus large de la science des données et l'importance d'enseigner le raisonnement statistique comme partie de l'éducation pour favoriser une compréhension du raisonnement inductif.
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