Ressource pédagogique : Algorithmes et Big Data : peut-on se souvenir du futur ? / Maryse Salles

Algorithmes et Big Data : peut-on se souvenir du futur ? / Maryse Salles, in ProusTime. A la recherche du temps avec Proust. Séance 2 : Peut-on prévoir le passé ? Peut-on se souvenir du futur ?, organisé par l'Équipe Littérature et Herméneutique (ELH) du laboratoire de recherche Patrimoine, Littérat...
cours / présentation - Date de création : 19-04-2017
Auteur(s) : Maryse SALLES
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Présentation de: Algorithmes et Big Data : peut-on se souvenir du futur ? / Maryse Salles

Informations pratiques sur cette ressource

Français
Type pédagogique : cours / présentation
Niveau : master, doctorat
Durée d'exécution : 29 minutes 54 secondes
Contenu : image en mouvement
Document : video/mp4
Taille : 254.50 Mo
Droits : libre de droits, gratuit
Droits réservés à l'éditeur et aux auteurs. Tous droits réservés à l'université Toulouse Jean Jaurès et aux auteurs.

Description de la ressource pédagogique

Description (résumé)

Algorithmes et Big Data : peut-on se souvenir du futur ? / Maryse Salles, in ProusTime. A la recherche du temps avec Proust. Séance 2 : Peut-on prévoir le passé ? Peut-on se souvenir du futur ?, organisé par l'Équipe Littérature et Herméneutique (ELH) du laboratoire de recherche Patrimoine, Littérature, Histoire (PLH), sous la direction scientifique d'Isabelle Serça. Museum de Toulouse, Quai des savoirs, 19 avril 2017. La présentation de Maryse Salles propose quelques messages principaux : - les représentations du "réel" (cartes, ensembles de données numériques décrivant une personne dans des Big Data...) sont par essence des simplifications du réel construites (non "naturelles"), et ne doivent pas être confondues avec le réel, - ces représentations peuvent influencer en retour le réel qu'elles représentent (ex.: score de récidive calculé qui influence le juge dans le choix de la peine), - pour les Big Data, le futur est un présent extrapolé, essentiellement sur la base de calculs de corrélations, - le rôle prédictif des Big Data peut aisément glisser vers un rôle prescriptif, dans une recherche d'un contrôle futur (pour provoquer certains comportements, pour éviter que des événements ne se produisent...), - le risque est alors, au travers des effets de rétroaction, qu'un usage incontrôlé des Big Data dans la prise de décision (en particulier publique) n'entraîne dans nos sociétés une limitation de la diversité, et donc de la démocratie.

"Domaine(s)" et indice(s) Dewey

  • Méthodes d'accès et organisation des fichiers de données (adressage calculé, algorithmes de recherche ou de tri, traitement des fichiers de données,, regroupement, tri) (005.741)
  • Inférence statistique (analyse séquentielle, espérance statistique, méthodes de rééchantillonnage, prédiction, régions deconfiance) (519.54)

Intervenants, édition et diffusion

Intervenants

Fournisseur(s) de contenus : SCPAM / Université Toulouse-Jean Jaurès-campus Mirail, Samir BOUHARAOUA

Editeur(s)

Diffusion

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AUTEUR(S)

  • Maryse SALLES

ÉDITION

Université Toulouse-Jean Jaurès-campus Mirail

EN SAVOIR PLUS

  • Identifiant de la fiche
    35349
  • Identifiant
    oai:canal-u.fr:35349
  • Schéma de la métadonnée
  • Entrepôt d'origine
    Canal-u.fr
  • Date de publication
    19-04-2017