Archives du mot clé : algorithmie

11.07.2014

Retour sur la matière programmable

Par | 6

Un article paru fin mai dans IEEE Spectrum, sous la plume de Philip Ball, fameux écrivain scientifique britannique, fait le point sur la matière programmable.
De quoi s’agit-il ? C’est en quelque sorte le lien entre l’internet des objets (qui (…)

07.07.2014

Une société de données n’est pas une société statistique

Par | 8

Les ordinateurs, les algorithmes et les bases de données pourraient-ils nous aider à penser différemment notre société ?
Lev Manovich (@manovich) est un chercheur russe émigré aux Etats-Unis. Depuis la fin des années 90, et grâce à plusieurs livres dont (…)

11.06.2014

Pourquoi les Big Data nous angoissent

Par | 17

Pour la chercheuse Kate Crawford (@katecrawford) nous vivons désormais dans “les angoisses des Big Data” explique-t-elle dans le New Inquiry. Pour expliquer de quelle angoisse les Big Data sont le symptôme, elle revient sur le programme Squeaky Dolphin, l’un des (…)

20.05.2014

Big Data : vers l’ingénierie sociale ?

Par | 38

“La physique sociale, c’est ce qui arrive quand le Big Data rencontre la science sociale”, expliquait récemment Sandy Pentland à l’IdeaCast, le podcast de la Harvard Business Review, en évoquant son dernier livre Social Physics, comment les bonnes idées se (…)

14.05.2014

Des fourmis, des robots et des hommes

Par | 8

Les recherches sur les systèmes complexes, qui déterminent l’organisation nos sociétés, la structure des réseaux sociaux (notamment dans le numérique) et demain, peut-être, la constitution des robots en essaims ou des nanomachines capables de circuler dans notre corps, doivent beaucoup (…)

29.04.2014

Les échecs (et les nouveaux espoirs) de la théorie des Nouveaux médias

Par | 5

Geert Lovink (@glovink), directeur de l’Institut des cultures en réseaux (@INCAmsterdam), signe pour la revue américaine e-flux, un passionnant article sur les échecs de la théorie des Nouveaux médias.
Les Nouveaux médias, pour prendre la définition la plus simple que (…)

17.03.2014

Données personnelles : enjeu commercial ou philosophique ?

Par | 0

Les négociations des accords de libre-échange entre les États-Unis et l’Union Europénne (accords dits TTIP) ont donc commencé hier. Parmi les questions abordées, celle des données personnelles. L’enjeu est à peu près le suivant : les gros acteurs américains de (…)

26.02.2014

Les algorithmes sont-ils notre nouvelle culture ?

Par | 0

Alexis Lloyd (@alexislloyd) est la directrice créative du laboratoire du New York Times, la structure de R&D du journal, créé en 2006, où elle est à la tête d’une petite équipe multidisciplinaire regroupant chercheurs, designers et informaticiens… Son équipe est (…)

24.01.2014

Quelles sont les idées scientifiques à abandonner ?

Par | 18

Chaque année, la prestigieuse revue en ligne, The Edge, pose à ses digerati une grande question. Cette fois-ci, il s’agissait de déterminer l’idée scientifique à laquelle il faut renoncer. Parmi les 174 réponses, un bon nombre concernait certains aspects des (…)

15.01.2014

Indexer le monde

Par | 14

Raphaël Troncy (@rtroncy) est enseignant chercheur à Eurecom à Sofia Antipolis et est surtout membre du W3C, l’organisme de standardisation du web (nous l’avions déjà entendu lors de la seconde édition de la semaine européenne de l’open data). Nos machines (…)

06.01.2014

Invoquer le respect de la vie privée n’est peut-être pas le meilleur moyen pour s’opposer à la dérive de la surveillance…

Par | 7

Six mois maintenant que dure l’affaire Snowden et toujours aussi difficile de la penser globalement, philosophiquement. Le chercheur Evgeny Morozov (@evgenymorozov) a proposé il y a quelques semaines, dans le magazine du MIT la Technology Review, une interprétation que je (…)

17.12.2013

Big data : l’individu au détriment des catégories

Par | 13

Pour la philosophe Antoinette Rouvroy (@arouvroy) chercheuse au Centre de recherche interdisciplinaire en information, droit et société de l’université de Namur et au Fonds de la recherche scientifique, l’équivalent belge de notre CNRS, les Big Data et la personnalisation algorithmique (…)

13.12.2013

Travail et travailleurs de la donnée

Par | 19

Comment les chercheurs en sciences sociales doivent-ils utiliser les gisements de données en provenance du web ? Transforment-ils si en profondeur la méthode scientifique ? Comment en extraire du sens tout en restant respectueux des données toujours plus personnelles des (…)

06.12.2013

Le P2P, alternative à la centralisation de nos données ?

Par | 7

François Taïani est professeur à l’Ecole supérieure d’ingénieurs de Rennes et à l’université Rennes I et chercheur à l’Institut de recherche en informatique et systèmes aléatoires et est un spécialiste des systèmes répartis à grande échelle, c’est-à-dire des systèmes P2P. (…)

05.12.2013

En quoi les Big Data sont-elles personnelles ?

Par | 24

A l’occasion du colloque “la politique des données personnelles : Big Data ou contrôle individuel “ organisé par l’Institut des systèmes complexes et l’Ecole normale supérieure de Lyon qui se tenait le 21 novembre dernier, Yves-Alexandre de Montjoye (@yvesalexandre) était (…)

14.10.2013

La nouvelle écologie du temps

Par | 15

Nous avons un nouveau problème écologique. Et c’est pas marrant.
On le sait, le trading à haute fréquence, flash trading, ou encore trading algorithmique – c’est-à-dire le fait de laisser à des ordinateurs la décision d’agir sur les marchés financiers, (…)

10.10.2013

Limiter le pouvoir des algorithmes

Par | 17

Surveiller les algorithmes ne suffira pas. Il va bien falloir imaginer les encadrer. Deux des chercheurs du sujet ont récemment fait des propositions en ce sens : Albert-László Barabási et Kate Crawford.
La fouille de données peut être une arme (…)

08.10.2013

Surveiller les algorithmes…

Par | 20

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 (…)

24.09.2013

Reconnaissance des images : quand les humains se trompent aussi

Par | 4

Malgré les progrès dans l’algorithmique et l’évolution de la puissance des machines, le domaine de la reconnaissance d’images est loin d’avoir atteint la perfection. Les ordinateurs ne reconnaissent le sujet que dans 30% à 40% des cas, nous apprend MIT (…)

09.07.2013

De l’analyse textuelle à la compréhension de l’ADN et du cerveau…

Par | 6

Qu’est-ce qu’un “langage”? Comment reconnaître le signal du bruit ? L’ADN, les oeuvres littéraires, les connexions neuronales possèdent-ils une structure commune qui peut être soumise à la même analyse et donc être considérée comme du “texte”? On trouve parfois des (…)

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