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Surveiller les algorithmes

Surveiller les algorithmes
De plus en plus souvent, des algorithmes décident de notre rapport au monde. 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). Frank voyage dans le monde entier... Related:  Maths, informatique, à quoi ça sert ?

1. Les maths, ça sert ! Soutenue par la fondation C.Genial, " 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). Sans tomber dans le piège de l’utilitarisme, cette initiative permet de motiver l’apprentissage des mathématiques chez des publics qui ne sont pas nécessairement acquis à la discipline. Il s’agit d’une collaboration d’Animath, de la SFdS et de la SMAI avec la participation du LAAS. Vous êtes un professionnel du monde de l’entreprise et utilisez les mathématiques dans votre quotidien.

La pertinence des algorithmes Sur l’excellent Culture Digitally, le sociologue Tarleton Gillespie (@TarletonG) vient de publier un court essai (.pdf) sur la « pertinence des algorithmes » pour réfléchir à la place des algorithmes dans la culture et la connaissance (cet essai se veut l’introduction d’une anthologie sur le sujet qui devrait paraître… à l’automne 2013 aux presses du MIT). Tarleton Gillespie s’est longuement intéressé à comment les plates-formes utilisent les algorithmes pour gérer les « mauvais contenus » (voir « ces algorithmes qui nous gouvernent ») ce qui lui a permis de dresser le tableau des techniques algorithmiques émergentes en cours de déploiement. Une manière d’approfondir les propos d’Evgeny Morozov dont nous vous faisions part récemment. Qu’est-ce qu’un algorithme ? « Les algorithmes jouent un rôle de plus en plus important dans le choix de l’information que nous considérons comme la plus pertinente pour nous. Ils sont un élément crucial de notre participation à la vie publique.

The Threat of Artificial Intelligence If the New York Times’s latest article is to be believed, artificial intelligence is moving so fast it sometimes seems almost “magical.” Self-driving cars have arrived; Siri can listen to your voice and find the nearest movie theatre; and I.B.M. just set the “Jeopardy”-conquering Watson to work on medicine, initially training medical students, perhaps eventually helping in diagnosis. Scarcely a month goes by without the announcement of a new A.I. product or technique. Still, at some level, the only real difference between enthusiasts and skeptics is a time frame. But a century from now, nobody will much care about how long it took, only what happened next. For some people, that future is a wonderful thing. Most people see that sort of fear as silly science-fiction drivel—the stuff of “The Terminator” and “The Matrix.” Of course, one could try to ban super-intelligent computers altogether. Already, advances in A.I. have created risks that we never dreamt of.

MÉDIAS • Des automates tweeteurs et dragueurs Depuis qu’Internet existe, des programmes robots, ou bots, tentent de se faire passer pour des êtres humains. Sur les chats, des robots [appelés chatbots] accueillent les utilisateurs qui entrent dans une salle de discussion en ligne et les expulsent lorsqu’ils se comportent mal. Plus fourbes, les robots de spam envoient à l’aveugle des courriels proposant des aubaines incroyables aux boursicoteurs ou d’obscurs comptes en banque au Nigeria. Les “robots bimbos”, ou bimbots, abreuvent les internautes de photos de femmes sculpturales pour les attirer dans des arnaques de travail à domicile ou vers des produits pharmaceutiques illégaux.Aujourd’hui vient le tour des robots sociaux. Ces imposteurs sont programmés pour tweeter et retweeter. Ils ont leurs petites excentricités, du bagout, et quantité d’anecdotes personnelles à vous raconter. Desseins sournois. Les robots sociaux sillonnent Internet pour une multitude de raisons. Pour certains, l’objectif est d’accroître leur popularité.

Algo-quoi ? Pourquoi nous avons tous besoin des algorithmes Où deux vieux monsieurs partagent un langage universel Gare de Lyon, Paris, minuit bien tassé. Il n'y a que lui et moi dans cette rue. Le vieux monsieur qui vient vers moi a deux choses dans la main : la carte d'un hôtel de la rue Jeanne d'Arc et ces quelques caractères « กรุณา » ? écrits sur un bout de papier dans une langue dont je ne reconnais même pas l'écriture. En revanche, ce dont il a besoin est facile à deviner. Comment lui expliquer le chemin partant de la gare de Lyon vers cet hôtel près de l'hôpital de la Pitié ? Je lui montre alors le trajet sur mon smartphone, il semble comprendre de quoi il est question. Nous voilà donc à créer un langage minimal pour coder cette information dont nous comprenons lui et moi le sens. Il comprend immédiatement ce mini-langage. Lui et moi avons bien rigolé ce soir là. Où la morale de l'anecdote a plus d'un millénaire. Pour répondre à cette question j'ai besoin d'inviter dans ce texte plusieurs grands collègues scientifiques.

La croissance à tous azimuts de l’analyse prédictive Lorsqu’elle découle d’une collaboration entre les secteurs d’affaires et les TI, l’analyse prédictive peut grandement aider une organisation à atteindre ses objectifs commerciaux. Au départ, l’intelligence d’affaires était employée surtout à analyser les données en provenance de différents systèmes opérationnels, de manière à expliquer le passé. Il y a une dizaine d’années, cette discipline a commencé à se concentrer sur la description et la mesure du présent, à l’aide d’outils comme les tableaux de bord et les indicateurs clés de performance. Si cette façon de faire demeure utile aujourd’hui, une nouvelle tendance se dessine : il s’agit de l’analyse prédictive, qu’on appelle aussi « analytique ». Il s’agit d’une science dans laquelle sont utilisées des méthodes numériques et statistiques avancées qui permettent de prédire des comportements à partir d’échantillons de données ou d’observations préalablement analysés. Différents facteurs expliquent cet engouement.

scientists put free text-analysis tool on the web Now anyone can drag and drop text into a linguistic analysis tool powered by machine learning. By Andrew Myers and Tom Abate Ever wondered whether a certain TV show had a slant in favor of a political candidate? Stanford computer scientists have created a website that gives anyone who can cut and paste the ability to answer such questions, systematically and for free. The website is known as etcML, short for Easy Text Classification with Machine Learning. Machine learning is a field of computer science that develops systems that give computers the ability to acquire new understandings in a more human-like way. The etcML website is based on machine-learning techniques that were developed to analyze the meaning embodied in text, then gauge its overall positive or negative sentiment. “All users have to do is copy and paste, or drop their text datasets into their browser and click,” Socher said. Voigt studies what makes a successful pitch. “This is a free and powerful tool,” Socher said.

Un robot doté d’un cerveau simplifié a appris à parler Ce travail est publié dans la revue en ligne Plos One. Notre cerveau est complexe et sophistiqué. L’une de ses propriétés les plus remarquables est l’aptitude à apprendre un langage et la rapidité avec laquelle il peut traiter ce langage. Ainsi par exemple, le cerveau traite en temps réel les premiers mots d’une phrase et anticipe la suite, améliorant ainsi la rapidité avec laquelle nous traitons les informations. Toujours en temps réel, le cerveau révise continuellement ses prédictions. Un processus rendu possible grâce à l’interaction entre des informations nouvelles et le contexte précédemment formé. Un « cerveau artificiel simplifié » En s’appuyant sur ces connaissances, Peter Ford Dominey et Xavier Hinaut, de l’Institut sur les cellules souches et le cerveau de Lyon, ont développé un « cerveau artificiel » qui reproduit certains types de connexions dites « récurrentes » observées dans le cerveau humain. Un robot humanoïde Mieux comprendre le Parkinson

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. California-based company Evolv specialises in precisely this – Big Data predictive analytics for human resources purposes. Job-hoppers (i.e. people who change job every six months) aren’t necessarily bad employees.Prior history of unemployment has no bearing on performance or attrition.People who actively and regularly use social networks or know two or three people in a company are more likely to stay there longer. Source: Evolv, Big Data vs. Two years to hire 100 people So without some basic semantic analytics skills and tools, this is an almost impossible task. And yet research by Deloitte shows that only 6-7% of HR organisations have acquired advanced expertise in HR analytics.

De l’analyse prédictive dans le yaourt La filiale américaine du Groupe Danone utilise l’analyse prédictive pour adapter ses assortiments aux demandes des consommateurs. Et pour mesurer finement les impacts de toutes les actions promotionnelles. Sur un marché de sept milliards de dollars, comment s’assurer que les bons produits sont disponibles pour les consommateurs au bon moment ? Telle est la problématique à laquelle a été confrontée The Dannon Company, filiale américaine du géant de l’agro-alimentaire Danone. Prévoir la demande en analysant le comportement consommateur Le groupe propose environ 200 sortes de produits et travaille avec de nombreux sous-traitants. Le bon produit au bon endroit, au bon moment Concrètement, face à la demande changeante des consommateurs, il importe d’anticiper le plus en amont possible, surtout sur le segment des produits frais à date limite de consommation, où les pertes de stocks si les produits ne sont pas vendus se révèlent très coûteux. Les idées à retenir

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