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Les Suns de Phoenix renforcent leur front-office en créant un nouveau département d'analytique, confiant à Stephen Ilard (directeur analytique) et John Ezekowitz (assistant analytique) la mission d'optimiser le recrutement via les données. Cette approche s'inspire du modèle popularisé par « Moneyball » et déjà adopté par d'autres franchises NBA.

Le GM Lance Banks reconnaît que les chiffres et l'observation traditionnelle des scouts ne concordent pas toujours. L'équipe a développé une formule analysant les statistiques universitaires et d'autres critères pour anticiper les performances en NBA, sans prétendre à une prédiction exacte. Banks souligne les enjeux majeurs d'une draft : en combinant tous les outils analytiques disponibles, la franchise espère améliorer ses choix de joueurs.

Cette démarche intervient après la première draft du nouveau front-office (qui avait sélectionné Markieff Morris), et sera mise à l'épreuve lors du prochain repêchage où Phoenix dispose du 13e choix.

Face à la montée des modèles d'IA, la question de leur capacité à supplanter les mathématiciens devient légitime. Sylvia Serfaty, mathématicienne reconnue, propose une analyse nuancée de cette question.

Elle passe en revue les avancées réelles de l'IA dans le domaine mathématique, identifie les outils d'assistance qui émergent et qui pourraient transformer le métier de chercheur. Mais surtout, elle met en lumière les limites fondamentales : la machine peine à égaler l'intuition mathématique et la créativité qui caractérisent la recherche de haut niveau. Ces capacités purement humaines restent, à ce jour, irremplaçables dans la conception de nouvelles théories et la direction de la recherche.

Sylvia Serfaty, mathématicienne de renom, propose une réflexion critique sur la question qui occupe le monde académique : peut-on envisager que l'IA remplace les chercheurs en mathématiques ? Elle dresse un bilan honnête des avancées technologiques et des outils d'assistance basés sur l'apprentissage automatique qui transforment déjà la pratique scientifique.

Au-delà des succès médiatisés, Serfaty pointe les limites fondamentales de ces systèmes. L'intuition mathématique, cette capacité à sentir les chemins prometteurs parmi des milliers d'impasses, et la créativité — ces deux piliers du travail de découverte — demeurent des domaines où l'humain conserve une supériorité incontestable. Son analyse offre une perspective nuancée : plutôt qu'une menace existentielle, l'IA représente un outil puissant mais structurellement limité, qui redéfinit le métier sans l'abolir.

Sylvia Serfaty, mathématicienne reconnue, se pose la question centrale de notre époque : l'intelligence artificielle pourrait-elle un jour suppléer les chercheurs en mathématiques ? Son analyse ne se limite pas à des spéculations, mais s'appuie sur un examen concret des avancées technologiques réelles et des outils d'assistance actuellement disponibles.

L'auteure met l'accent sur les limites fondamentales que les machines rencontrent lorsqu'elles font face aux dimensions les plus essentielles du travail mathématique : l'intuition et la créativité. Ces qualités humaines, difficiles à formaliser et à algorithmiser, demeurent des obstacles majeurs à une substitution complète des chercheurs par des systèmes informatiques, même sophistiqués.

L'article présente une collection d'essais intitulée « Faire l'amour dans le monde » explorant les différences culturelles en matière de sexualité entre la France, le Japon et les États-Unis. Les auteurs examinent les critères de beauté, les tabous, les fantasmes et les stratégies de séduction propres à chaque culture, démontrant que sexualité et culture sont étroitement liés. Le contenu reste entièrement orienté vers l'anthropologie culturelle et la sexologie, sans recourir à des outils, concepts ou applications mathématiques.

Des services en ligne comme Klout et PeerIndex proposent de quantifier l'influence d'un individu sur les réseaux sociaux par un score de 0 à 100, basé sur l'analyse de l'activité sur plusieurs plateformes (Facebook, Twitter, etc.). Cependant, le journaliste Monty Munford a testé empiriquement ce système et identifié plusieurs anomalies graves : un retweet d'une personne ayant 30 000 abonnés n'affecte pas le score, tandis qu'ajouter un réseau social supplémentaire le fait baisser.

Selon ses observations, Klout mesure l'influence de façon imprécise, en se concentrant principalement sur l'activité récente sans tenir compte de sa qualité ou de sa portée réelle. Plus frappant encore : le score chute automatiquement dès que l'utilisateur s'éloigne des réseaux sociaux pendant quelques jours, comme lors de vacances. Ces défauts méthodologiques suggèrent que ces outils ne capturent pas fidèlement la notion d'influence telle qu'on pourrait la concevoir intuitivement.

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