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	<title>Comments on: Données malignes&#8230;</title>
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	<description>InternetActu.net est un site d&#039;actualité consacré aux enjeux de l&#039;internet, aux usages innovants qu&#039;il permet et aux recherches qui en découlent.</description>
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		<title>By: On nous fait marcher ! &#171; Monde géonumérique</title>
		<link>http://www.internetactu.net/2007/09/14/donnees-malignes/comment-page-1/#comment-1044501</link>
		<dc:creator>On nous fait marcher ! &#171; Monde géonumérique</dc:creator>
		<pubDate>Sun, 15 May 2011 18:22:23 +0000</pubDate>
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		<description>[...] les systèmes professionnels de calcul d&#8217;indicateur, devra aussi être observée de près. Daniel Kaplan pointe bien le risque que les données soient volontairement biaisées à la source en prévention [...]</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>[...] les systèmes professionnels de calcul d&#8217;indicateur, devra aussi être observée de près. Daniel Kaplan pointe bien le risque que les données soient volontairement biaisées à la source en prévention [...]</p>
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		<title>By: Hubert Guillaud</title>
		<link>http://www.internetactu.net/2007/09/14/donnees-malignes/comment-page-1/#comment-538900</link>
		<dc:creator>Hubert Guillaud</dc:creator>
		<pubDate>Thu, 04 Oct 2007 15:21:49 +0000</pubDate>
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		<description>Le géographe &lt;a href=&quot;http://mondegeonumerique.wordpress.com/2007/10/02/vous-nous-faites-marcher&quot; rel=&quot;nofollow&quot;&gt;Thierry Joliveau&lt;/a&gt; prend un bon exemple pour montrer la limite des données que nous pouvons exploiter : en utilisant l&#039;indice &quot;d&#039;aménité piétonnière&quot; développé par &lt;a href=&quot;http://www.walkscore.com/&quot; rel=&quot;nofollow&quot;&gt;WalkScore&lt;/a&gt;, il montre comment les utilisateurs devront être capable d’analyser les objectifs du fournisseur de l’outil et d’évaluer le biais qu’il peut introduire, sciemment ou non.</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>Le géographe <a href="http://mondegeonumerique.wordpress.com/2007/10/02/vous-nous-faites-marcher" rel="nofollow">Thierry Joliveau</a> prend un bon exemple pour montrer la limite des données que nous pouvons exploiter : en utilisant l&#8217;indice &#8220;d&#8217;aménité piétonnière&#8221; développé par <a href="http://www.walkscore.com/" rel="nofollow">WalkScore</a>, il montre comment les utilisateurs devront être capable d’analyser les objectifs du fournisseur de l’outil et d’évaluer le biais qu’il peut introduire, sciemment ou non.</p>
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		<title>By: phil</title>
		<link>http://www.internetactu.net/2007/09/14/donnees-malignes/comment-page-1/#comment-536066</link>
		<dc:creator>phil</dc:creator>
		<pubDate>Fri, 28 Sep 2007 08:53:11 +0000</pubDate>
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		<description>Disons qu&#039;il faudrait éviter un écueil sournois:celui des métaphores avec la mécanique,fut-elle céleste:&quot;les données exploitables s&#039;attirent en raison inverse de leur éloignement sémantique&quot; !
Ceci posé:
les données exploitables sans risque pose la très ancienne question de la vérité
          - vérité comme correspondance avec les faits
          - vérité comme propriété de notre connaissance
La première a un pouvoir de prédiction,la seconde possède un degré de corroboration.
Donc si le problème qui a été fort justement formulé mérite d&#039;être résolu algorithmiquement on pourrait adjoindre aux données exploitables un indice supplémentaire de &quot;pertinence&quot;.Un tel indice pourrait être déduit des traitements spécifiques que la &quot;Machine&quot; accorde aux données au fur et à mesure qu&#039;elle s&#039;instruit (web sémantique - IA).</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>Disons qu&#8217;il faudrait éviter un écueil sournois:celui des métaphores avec la mécanique,fut-elle céleste:&#8221;les données exploitables s&#8217;attirent en raison inverse de leur éloignement sémantique&#8221; !<br />
Ceci posé:<br />
les données exploitables sans risque pose la très ancienne question de la vérité<br />
          &#8211; vérité comme correspondance avec les faits<br />
          &#8211; vérité comme propriété de notre connaissance<br />
La première a un pouvoir de prédiction,la seconde possède un degré de corroboration.<br />
Donc si le problème qui a été fort justement formulé mérite d&#8217;être résolu algorithmiquement on pourrait adjoindre aux données exploitables un indice supplémentaire de &#8220;pertinence&#8221;.Un tel indice pourrait être déduit des traitements spécifiques que la &#8220;Machine&#8221; accorde aux données au fur et à mesure qu&#8217;elle s&#8217;instruit (web sémantique &#8211; IA).</p>
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		<title>By: Christophe</title>
		<link>http://www.internetactu.net/2007/09/14/donnees-malignes/comment-page-1/#comment-524827</link>
		<dc:creator>Christophe</dc:creator>
		<pubDate>Sat, 15 Sep 2007 10:58:08 +0000</pubDate>
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		<description>Tout cela est fort juste. 

A propos de qualité des données, j&#039;ai mené depuis plusieurs années des projets d&#039;amélioration au sein de grandes entreprises, et je ne peux que vous recommander la lecture de mon ouvrage &quot;Data Management : qualité des données et compétitivité&quot; paru aux éditions Hermes Science / Lavoisier.

=&gt; http://www.amazon.fr/exec/obidos/ASIN/2746212102</description>
		<content:encoded><![CDATA[<p>Tout cela est fort juste. </p>
<p>A propos de qualité des données, j&#8217;ai mené depuis plusieurs années des projets d&#8217;amélioration au sein de grandes entreprises, et je ne peux que vous recommander la lecture de mon ouvrage &#8220;Data Management : qualité des données et compétitivité&#8221; paru aux éditions Hermes Science / Lavoisier.</p>
<p>=&gt; <a href="http://www.amazon.fr/exec/obidos/ASIN/2746212102" rel="nofollow">http://www.amazon.fr/exec/obidos/ASIN/2746212102</a></p>
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