En quelques années, Netflix est devenue la plus grande plateforme de vidéo en streaming par abonnement. Non seulement, elle croule sous les succès (en terme d’abonnements), mais elle ne cesse d’investir sans compter dans des productions originales pour se démarquer des concurrents (les chaînes câblées américaines notamment). Des productions dont (…)
A l’occasion de la conférence Strata Data qui se déroulait fin septembre à New York, la chercheuse danah boyd (@zephoria), l’auteure de C’est compliqué (dont paraît ces jours la traduction d’un autre livre coécrit avec Mimi Ito et Henry Jenkins) a, comme toujours, livré une présentation remarquable (extrait en vidéo) (…)
Dans une tribune pour le New York Times, Oren Etzioni (@etzioni) responsable de l’Institut Allen pour l’intelligence artificielle, propose 3 principes de régulation pour l’Intelligence artificielle. Le premier, très basique, consiste à rappeler que les IA sont soumises aux règles qui s’imposent aux humains : elles ne peuvent pas aller hors (…)
Google, YouTube, FB, Twitter, Instagram, tout comme votre site d’information ou de commerce préféré semblent immuables…, alors qu’ils ne cessent de se modifier, d’une manière qui nous est bien souvent invisible. Les techniques qui les font fonctionner évoluent sans même qu’on y prenne garde. Pour The Verge (@verge), Casey Newton (…)
L’une des applications phares de Watson, le système d’intelligence artificielle d’IBM a longtemps été la fouille de données médicales et l’analyse des corpus d’articles de recherche sur le cancer. Force est pourtant de constater que les résultats annoncés ne sont pas au rendez-vous estime une remarquable enquête de Stat News (…)
Admission Post-Bac (APB) est chaque année le passage obligé pour près de 800 000 lycéens qui souhaitent poursuivre des études supérieures. Ce dispositif national qui distribue les élèves dans les formations supérieures qu’ils ont sélectionnées génère chaque année auprès des futurs étudiants et de leurs familles inquiétudes et angoisses légitimes, (…)
« Etre soi-même est devenu un travail difficile. Jusqu’à présent, les gens vivaient dans des situations relativement stables où l’identité était basée sur le lieu où ils étaient nés et de qui. Il y avait peu d’options en matière de choix de vie, et la mobilité sociale ou géographique restait faible. (…)
Pas de doute que l’IA a accompli de grands progrès ces dernières années. Cependant, il reste facile de lui faire commettre des erreurs que n’importe quel humain éviterait. Selon Motherboard, un simple mot mal orthographié suffirait à les faire déraper. Le magazine nous informe en effet d’un papier publié dans (…)
Lors du Festival international de journalisme qui se tenait en Italie début avril, Nick Diakopoulos (@ndiakopoulos, voir également son compte Github où il dépose codes et cours), du Laboratoire d’interaction homme-machine de l’université du Maryland a présenté un atelier sur l’enquête algorithmique, rapporte la journaliste Nicole Martinelli qui y participait. (…)
Sur son blog, John Robb (@johnrobb), spécialiste du terrorisme et des nouvelles formes de guerre, est revenu sur l’affaire d’United Airlines. Pour rappel, la vidéo de l’évacuation violente d’un passager d’un avion d’United Airlines le 10 avril 2017 a choqué le monde entier et a même provoqué un décrochage du (…)
Pour Real Life – dont on ne recommandera jamais assez la qualité (@_reallifemag) – l’essayiste Adam Clair (@awattobuildit) dresse une intéressante comparaison entre algorithme et bureaucratie. Les algorithmes sont paradoxaux rappelle-t-il : « ils sont conçus pour améliorer la prise de décision humaine en supprimant supposément ses biais et ses limites, mais (…)
Les chercheurs (parmi lesquels on trouve notamment danah boyd, Kate Crawford, Frank Pasquale…) du Conseil pour les Big Data, l’Éthique et la société de la NSF et de Data&Society viennent de publier une synthèse de deux années de travaux, posant 10 règles simples pour rendre les recherches dans le domaine (…)
Les systèmes qui attribuent un score de crédit reposent souvent et avant tout sur l’historique de leurs clients. Or, comme le soulignait Frank Pasquale dans son livre Black Box Society, ceux-ci sont surtout opaques aux utilisateurs. L’analyse de grande quantité de données pourrait permettre peut-être d’améliorer l’évaluation du risque client (…)
Le journaliste David J. Lynch (@davidjlynch) livre pour le Financial Times une intéressante enquête sur les enjeux de la tarification algorithmique qui consiste à confier à des systèmes techniques le soin de fixer les prix. Il revient notamment sur la condamnation en 2015 par une cour américaine de David Topkins, (…)
Kate Crawford (@katecrawford) et Mike Ananny (@ananny) ont publié un article de recherche plutôt intéressant sur les limites de l’idéal de transparence appliqué à la responsabilité algorithmique. Etre capable de « voir » un système est souvent entendu comme l’équivalent d’être capable de savoir comment il marche et comment on le contrôle. (…)
Le journal allemand Süddeutsche Zeitung a eu accès à des documents internes de Facebook sur la gestion de sa modération, rapportent le Monde et Radio Canada. On y apprend notamment que l’entreprise définit des « catégories protégées » (liées à l’orientation sexuelle, au sexe, aux origines ethniques…). Et que l’association de deux (…)
Il y a peu, nous évoquions rapidement Comma.ai, une startup lancée par un hacker de 26 ans, George Hotz, visant à fournir un kit pour rendre n’importe quelle voiture semi-autonome, depuis une simple caméra embarquée (une dashcam comme on appelle ces caméras de tableau de bord). Alors que les géants (…)
Nicholas Diakopoulos (@ndiakopoulos), de l’université du Maryland et Sorelle Friedler (@khphd), de l’Institut de recherche Data & Society, viennent de publier dans la Technology Review, une synthèse de leurs recherches établissant 5 principes pour rendre les algorithmes responsables. A savoir : La responsabilité : « Pour tout système algorithmique, il doit y avoir (…)
Deux articles, publiés dans Nature et dans le New Scientist, se penchent sur les problèmes posés par les nouvelles technologies du « deep learning » et suggèrent quelques solutions. En effet, les nouvelles IA basées sur les réseaux neuronaux complexes du deep learning, ont pour caractéristique d’avoir un fonctionnement opaque pour les (…)
L’excellent Ethnography Matters (@ethnomatters) revenait en juin, via une série de billets, sur la question de la co-conception homme-machine. L’opposition homme-machine est stérile Pour l’ethnographe Tricia Wang (@riciawang), l’opposition binaire homme-machine est nocive. Cette opposition nous empêche notamment d’apprécier combien nous nous trompons en croyant que les machines produisent des (…)