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Maths, informatique, à quoi ça sert ?

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Modéliser la mémoire dans le cerveau - EPFL - Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne. 18.05.15 - Des chercheurs de l'EPFL ont découvert les équations mathématiques cachées derrière la façon dont le cerveau crée - et perd - ses souvenirs.

Modéliser la mémoire dans le cerveau - EPFL - Ecole Polytechnique Fédérale de Lausanne

La mémoire est un élément crucial de la vie. Sans elle, impossible d'apprendre. Et sans apprentissage, pas d'invention, de progrès, de civilisation. D'un autre côté, oublier certaines expériences, surtout traumatisantes, peut aider à retrouver une santé mentale et les fonctions qui s'y rapportent. La clé de tout ceci réside dans la compréhension de la façon dont le cerveau crée des souvenirs, les retient et se les remémore au besoin. Des modèles mathématiques à l’assaut du feu ! -News - MyScienceWork. Des équipes de recherche établissent des modèles pour anticiper le comportement du feu.

Des modèles mathématiques à l’assaut du feu ! -News - MyScienceWork

Les informations délivrées par ces simulations sont précieuses dans la lutte continuelle des sapeurs pompiers contre les feux de forêt. This article also exists in English as:Fighting Fire with Mathematical Models. It was translated from French by Timothée Froelich.

Algorithmes et journalisme

Les sciences du numérique et leurs applications. Comment aider le cerveau à appréhender le big data via. Des mathématiciens diplomates avec les modèles environnementaux. Trading haute fréquence : la finance à toute vitesse. Quand le big data sauve des vies. «Il y a une véritable opportunité d’utiliser le big data pour sauver des vies, mais la pratique en est encore à ses débuts», souligne l’ONU dans son rapport Humanitarianism in the network age (OCHA).

Quand le big data sauve des vies

Et de prendre le contre-exemple des crues de 2010 au Pakistan, pendant lesquelles près des 3/4 des informations, échangées entre le gouvernement et les organisations, étaient verbales ou sur papier ! Un tsunami de mots et d’information qui a empêché d’apporter une réponse globale et coordonnée... Face à de tels événements, l’information numérique a d’immenses avantages : la standardisation, le partage rapide, la collecte et l’analyse des milliers d’informations qui remontent du terrain. Le big data : utile avant une catastrophe Le big data peut d’abord avoir un rôle préventif, de nombreuses catastrophes étant prévisibles quelques heures ou jours auparavant : ouragans, inondations, sécheresses, épidémies, famines, conflits, exodes massifs de populations...

Surveiller les algorithmes. De plus en plus souvent, des algorithmes décident de notre rapport au monde.

Surveiller les algorithmes

Que ce soit pour nous mettre en relation avec d'autres sur des sites de rencontres ou pour estimer notre capacité de crédit, pour nous diriger dans la ville via nos GPS voir même pour nous autoriser à retirer de l'argent à un distributeur automatique... les algorithmes se sont infiltrés dans notre vie quotidienne sans notre consentement et modulent notre rapport au monde sans que nous soyons vraiment au courant de leur existence, de l'ampleur de leur action, de leur pouvoir et des critères qu'ils utilisent pour décider de nos existences à notre place. Sans que nous ayons non plus beaucoup de possibilités pour réfuter ou intervenir sur ces critères.

"Trop souvent, c'est l'ordinateur qui décide ! " Comprendre comment fonctionnent les algorithmes qui nous gouvernent n'est pourtant pas du recours des seuls spécialistes, estime le journaliste Frank Swain (@SciencePunk).

Télépathie, Télékinésie

Sciences humaines. Police, crimes, délits. Ecologie. Agriculture. Algo-quoi ? Pourquoi nous avons tous besoin des algorithmes. Où deux vieux monsieurs partagent un langage universel Gare de Lyon, Paris, minuit bien tassé.

Algo-quoi ? Pourquoi nous avons tous besoin des algorithmes

1. Les maths, ça sert ! Soutenue par la fondation C.Genial, " Les maths, ça sert !

1. Les maths, ça sert !

" est une initiative qui consiste à amener les utilisateurs professionnels des mathématiques (de l’ingénieur(e) au capitaine de navire en passant par l’infirmier (-ière spécialisé(e)) dans les collèges et les lycées dans le but de montrer aux élèves que les matières enseignées dans les établissements sont d’une utilité quotidienne dans un certain nombre de métiers.

Le professeur de la classe d’accueil et l’intervenant(e) choisissent comme point de départ un (ou plusieurs) sujets du programme de mathématiques de la classe récemment enseigné(s). Ils s’accordent alors sur la manière dont l’intervenant va illustrer l’application de ce (ou ces) sujets dans son quotidien professionnel. Il ne s’agit donc pas de parler des applications résultant d’outils mathématiques abstraits de haut niveau, mais bien de partir du quotidien des élèves pour rencontrer le quotidien du professionnel. Emploi : peut-on (re)devenir un candidat idéal grâce au big data. Big Data and semantics are opening up new horizons for both employers and applicants Algorithms: sweeping aside preconceived ideas Data processing solutions are providing head-hunters and HR departments with new indicators, some of which are shedding an interesting new light on traditional recruitment criteria.

Emploi : peut-on (re)devenir un candidat idéal grâce au big data

California-based company Evolv specialises in precisely this – Big Data predictive analytics for human resources purposes. Its latest survey of over 20,000 employees in the US lends some rather startling insights into what constitutes an ideal job candidate:

Santé

Économie. Vie quotidienne et loisirs. Sciences de la vie et de la Terre.