#27 - Mathématicienne, Professeure, startup founder dans la DeepTech - les mille vies de Stéphanie Allassonnière episode artwork

EPISODE · Oct 16, 2025 · 55 MIN

#27 - Mathématicienne, Professeure, startup founder dans la DeepTech - les mille vies de Stéphanie Allassonnière

from IA pas que la Data - Reprendre le contrôle sur tout ce qui se dit autour de l’intelligence artificielle · host Flint

Comment passer des mathématiques pures à la création d'une startup qui sauve des vies ? Dans ce nouvel épisode de IA pas que la Data, nous recevons Stéphanie Allassonnière, une mathématicienne d'exception qui a mis ses équations au service de la santé. Cofondatrice de la deep tech Sonio.io, elle nous dévoile comment l'IA peut révolutionner la médecine, même en partant de très peu de données.Un échange passionnant à la croisée de la recherche fondamentale, de l'entrepreneuriat et des grands débats éthiques qui animent le secteur.Dans cet épisode, vous découvrirez :Données synthétiques vs artificielles : L'art de créer des "patients numériques" pour accélérer la recherche et fiabiliser les essais cliniques, notamment sur les maladies rares.De la thèse à l'exit : Les coulisses de Sonio, la startup qui a révolutionné le diagnostic prénatal grâce à l'IA, de sa création pendant le Covid à son rachat par Samsung Medison."Le médecin sans IA sera remplacé" : Pourquoi l'IA n'est pas une menace mais un outil d'augmentation qui transformera en profondeur tous les métiers de la santé, de l'infirmière au secrétaire médical.Le paradoxe de l'explicabilité : Faut-il exiger plus de transparence d'un algorithme que d'un médicament ? Un débat sur les biais, les régulations et le principe de précaution qui freine parfois l'innovation.Bonne écoute > Partagez vos impressions, laissez un commentaire et aidez-nous à faire entendre la voix de "IA pas que la data".(00:00) - Introduction et présentation de Stéphanie Allassonnière (03:44) - La science pour la science vs la science pour l'appliquer (09:06) - Qu'est-ce que les maths appliquées à la médecine ? (12:37) - Créer des données artificielles à partir de petits échantillons (15:06) - La différence cruciale entre données synthétiques et artificielles (20:46) - L'IA à l'hôpital : où est le véritable impact ? (24:23) - Wearables, mutuelles et le futur de la surveillance santé (29:15) - Sonio.io : la naissance d'une deep tech en diagnostic prénatal (33:14) - De la startup créée pendant le Covid à l'acquisition par Samsung (37:51) - L'IA, une menace pour l'emploi ? Le défi de l'inclusion (43:38) - Gérer les biais de l'IA : maladies rares et populations sous-représentées (48:03) - Le paradoxe : pourquoi on demande plus d'explicabilité à l'IA qu'aux médicaments (50:48) - Le principe de précaution : qui a vraiment peur de l'IA en médecine ? (55:20) - Question de l'invité précédent : la French Tech sait-elle jouer collectif ? (57:04) - Le mot de la fin : "Faites des maths pour la santé !"

Comment passer des mathématiques pures à la création d'une startup qui sauve des vies ? Dans ce nouvel épisode de IA pas que la Data, nous recevons Stéphanie Allassonnière, une mathématicienne d'exception qui a mis ses équations au service de la santé. Cofondatrice de la deep tech Sonio.io, elle nous dévoile comment l'IA peut révolutionner la médecine, même en partant de très peu de données.Un échange passionnant à la croisée de la recherche fondamentale, de l'entrepreneuriat et des grands débats éthiques qui animent le secteur.Dans cet épisode, vous découvrirez :Données synthétiques vs artificielles : L'art de créer des "patients numériques" pour accélérer la recherche et fiabiliser les essais cliniques, notamment sur les maladies rares.De la thèse à l'exit : Les coulisses de Sonio, la startup qui a révolutionné le diagnostic prénatal grâce à l'IA, de sa création pendant le Covid à son rachat par Samsung Medison."Le médecin sans IA sera remplacé" : Pourquoi l'IA n'est pas une menace mais un outil d'augmentation qui transformera en profondeur tous les métiers de la santé, de l'infirmière au secrétaire médical.Le paradoxe de l'explicabilité : Faut-il exiger plus de transparence d'un algorithme que d'un médicament ? Un débat sur les biais, les régulations et le principe de précaution qui freine parfois l'innovation.Bonne écoute > Partagez vos impressions, laissez un commentaire et aidez-nous à faire entendre la voix de "IA pas que la data".(00:00) - Introduction et présentation de Stéphanie Allassonnière (03:44) - La science pour la science vs la science pour l'appliquer (09:06) - Qu'est-ce que les maths appliquées à la médecine ? (12:37) - Créer des données artificielles à partir de petits échantillons (15:06) - La différence cruciale entre données synthétiques et artificielles (20:46) - L'IA à l'hôpital : où est le véritable impact ? (24:23) - Wearables, mutuelles et le futur de la surveillance santé (29:15) - Sonio.io : la naissance d'une deep tech en diagnostic prénatal (33:14) - De la startup créée pendant le Covid à l'acquisition par Samsung (37:51) - L'IA, une menace pour l'emploi ? Le défi de l'inclusion (43:38) - Gérer les biais de l'IA : maladies rares et populations sous-représentées (48:03) - Le paradoxe : pourquoi on demande plus d'explicabilité à l'IA qu'aux médicaments (50:48) - Le principe de précaution : qui a vraiment peur de l'IA en médecine ? (55:20) - Question de l'invité précédent : la French Tech sait-elle jouer collectif ? (57:04) - Le mot de la fin : "Faites des maths pour la santé !"

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This episode is 55 minutes long.

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This episode was published on October 16, 2025.

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