Connu pour son rôle dans la révélation du scandale Cambridge Analytica, Paul-Olivier Dehaye a relié une controverse mathématique à une question qui concerne tout le monde.

Quand Claude vous recommande
Un journaliste l'a trouvé grâce à Claude, qui le décrivait comme un « très bon conteur ». Aucune de ses sources ne disait cela. « C'est un jugement porté par Claude sur moi. »

Math is code
Avec Lean, un langage de vérification formelle, « on va coder les mathématiques ». Selon son analyse, la course entre laboratoires autour de Navier-Stokes pose une question d'attribution : à qui revient le savoir-faire d'un chercheur dont les échanges ont circulé entre plateformes ?

De Cambridge Analytica aux données d'aujourd'hui
Paul-Olivier a témoigné devant plusieurs parlements sur l'usage des données par Cambridge Analytica. Il a aussi encouragé un professeur new-yorkais à récupérer ses propres données, une démarche racontée dans un documentaire Netflix. Il reste aujourd'hui sollicité par la presse sur ce que les plateformes conservent sur chacun de nous.

« Désloper » les mathématiques
La preuve formalisée publiée dans la controverse compte quelque 270 000 éléments, incompréhensibles pour un humain. Les mathématiciens construisent désormais des méthodes pour en isoler les idées essentielles. « Quand on déslope du code, c'est un peu comme désloper des mathématiques. » Selon lui, cette boucle d'hyperaccélération s'étendra au code, à la physique, à la chimie et à la biologie.

Vers un réseau social de nos intelligences
Au-delà du « Generative Engine Optimization », une question se pose pour chaque freelance et chaque petite entreprise : pourquoi une IA recommande-t-elle telle personne plutôt qu'une autre ? « Si OpenAI, si Claude ont des modèles de chacun d'entre nous, on va vers un réseau social de nos intelligences. » Il a aussi présenté l'atelier de co-design Data for Scientists du 9 octobre, ouvert à tous les métiers dont le savoir-faire risque d'être absorbé.

« Notre savoir est codifié. On peut être remplacé 90 % du temps. » Freelances, scientifiques et petites entreprises doivent s'interroger sur la manière dont les IA les recommandent.