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.
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...
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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