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L’IA vise à accélérer la décision, bien plus qu’à l’améliorer !

« Les gens ne prennent pas de meilleures décisions lorsqu’ils disposent de plus de données, alors pourquoi supposer que l’Intelligence artificielle, elle, le fera ? », interroge l’ingénieure et anthropologue Marianne Bellotti (blog, @bellmar) dans un article pour OneZero. Bellotti, longtemps responsable technique des Services numériques des États-Unis (@USDS), est désormais responsable du (…)

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Nous défaire de nos imaginaires statistiques

331 449 281, telle est la population totale des États-Unis au 1er avril 2020 selon le bureau du recensement américain. Le recensement de la population produit depuis longtemps un chiffre, toujours précis. Précis, mais par nature inexact. C’est pour la chercheuse danah boyd (@zephoria), chercheuse associée chez Microsoft et fondatrice (…)

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L’apprentissage automatique peut-il changer notre compréhension du monde ?

Le journaliste philosophe David Weinberger (@dweinberger, blog) étudie depuis longtemps les effets d’internet sur la connaissance. Il est actuellement écrivain en résidence (« à temps partiel et temporaire ») chez Google (et il tient un autre blog sur le sujet de l’apprentissage automatisé, lié à sa résidence). Pour le magazine Aeon (@aeonmag), (…)

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Des enjeux de nos données de santé (2/2) : les données plutôt que le soin

Suite de notre tentative à saisir les transformations en cours du système de santé en regardant les enjeux que posent l’exploitation des données de santé. S’affranchir de notre consentement ? La confidentialité des données de santé est toujours critique, rappelions-nous. Le problème ou le risque, c’est que pour que les acteurs (…)

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Des enjeux de nos données de santé (1/2) : le risque d’un changement radical de notre système de santé

Les enjeux des données de santé sont devenus très visibles avec la crise sanitaire, expliquent Audrey Boulard (@audrey_boulard), Eugène Favier-Baron (@BaronFavier) et Simon Woillet (@SimonWoillet) dans leur livre Le business de nos données médicales : enquête sur un scandale d’État (Fyp édition, 2021). Pour les trois coordinateurs des questions numériques du (…)

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Dé-monopoliser l’internet par l’interopérabilité

Et si nous réparions l’internet plutôt que les géants de la tech, explique le toujours pertinent Cory Doctorow (@doctorow) dans un édito pour la revue Communications de l’ACM (@cacmmag). Plutôt que de chercher à réparer FB en le forçant à lutter contre la désinformation ou Google en l’obligeant à filtrer (…)

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Sans transition : de nos vies avec et dans les machines du quotidien

Le petit livre des historiens Gil Bartholeyns (@bartholeyns) et Manuel Charpy, L’étrange et folle aventure du grille-pain, de la machine à coudre et des gens qui s’en servent (Premier Parallèle, 2021) est un petit essai accessible et ludique qui tisse à grands traits la complexité de notre rapport aux machines (…)

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Application de suivi de contact : quel bilan ?

Cet été, Algorithm Watch (@algorithmwatch) a publié une analyse sur les applications de suivi de contact. Pour l’ONG, les résultats sont assez contradictoires, notamment parce que les applications et les situations sont peu comparables les unes les autres. Selon le Covid Tracing Tracker de la Technology Review, on en répertorie (…)

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L’automatisation, une idéologie ?

En 2018, McKinsey a publié un épais rapport sur la révolution de l’automatisation, prédisant que les robots et l’IA allaient rendre obsolètes la plupart des travailleurs. Mais ce n’est pas la tendance qu’on lisait dans les statistiques publiées par le ministère américain du Travail, explique l’historien Jason Resnikoff, dans les (…)

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Utiliser l’IA pour détecter ses propres biais ?

Pour les ingénieurs, bien souvent, la question des biais algorithmiques n’est qu’un problème technique à corriger. Le fait qu’une IA ne soit ni neutre, ni loyale, ni équitable n’est finalement qu’une question de modélisation à ajuster, de données à corriger, de calculs à améliorer… Pour remédier aux discriminations, il suffirait (…)

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