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Lexique

Mot / Idée	Définition	Source / référence	Connexes	Une image
Black-box / Boîte Noire	Système au fonctionnement inaccessible. Seules les entrées et sorties sont appréhendables	Insecte = automate vivant Odeur => signal neuro signal neuro ==> quel comportement ??	Algorithme Ingénierie vs Compréhension / Explicabilité
Web Sémantique			Champ sémantique vs Champ lexical	Ontologie
Automatisation
L'ordinateur est fatal		Benjamin Bayart. Hannah Arendt au tournant des années 1960 : « dans une bureaucratie pleinement développée, il ne reste plus personne avec qui l’on puisse discuter, à qui l’on puisse présenter des griefs.» Arendt, Hannah. 2003. Du mensonge à la violence. Paris : Presses Pocket.		Cédric O et le billet SNCF
"Code is law"	Le code est la loi = l'algorithme. ou le code de la route.	Connaître l'algorithme ne suffit pas, il faut aussi connaître les propriétés (ex: résistant à la tricherie/manipulation)		Feu rouge
Mythe de la substitution		Carte vs GPS
Apprentissages	Induction Déduction Transduction	Transduction: ce qui est métallique et rouge est chaud (mais camion de pompier !)
FOMO	Fear of Missing out	Rapport Microsoft: la peur de manquer l'info dans la masse (ex: réunion, pile de rapports...)https://www.microsoft.com/en-us/worklab/work-trend-index/will-ai-fix-work#one	Érosion des sens ? ou libération de l'attention ?	Solutionnisme technique: passage "à l'échelle via l'IA"
Information overload / Infobésité	Surcharge cognitive			Information vs connaissance
Apprentissage multi-modal	Les corpus de données sont textuelles, graphiques, sonores...	Ainsi, on retrouve le même type de théorie mathématique pour expliquer des phénomènes en physique et pour l’apprentissage par ordinateur. C’est comme s’il y avait une forme d’unification à travers les maths : nous vivons un moment extraordinaire de ce point de vue. Des liens profonds apparaissent entre des disciplines différentes.		cf Apprentissages
Généralisation	Désigne le caractère "tout terrain d'un modèle IA (ou autre)"	Ex: âge vs taille en Suède vs Pygmées: le même modèle peut il être employé Ex: la carte est un modèle du territoire. La carte la plus précise est le territoire càd l'échelle 1:1 1cmSurCarte=1cmRéalité	Sur-apprentissage Tous les modèles sont faux, quelques un sont utiles
Explicabilité		Plausibilité: exemple du sablier ou engrenages pour l'attente
Implémentation	Encodage informatique (implicitement pour la plupart des emplois du mot)	Encodage des règles de Parcours sup: comment on fait tourner le programme qui implémente l'algorithme a également une influence (cf S Gonzalez)	Code is Law
Nudge	Théorie du coup de pouce	Mouche toilettes, auto-autorisation, trompe-l'oeil	Théorie économique de la rationalité limitée / Infantilisation / Exploitation des biais
Désempuissancement	Perte de capacité	Planifier un itinéraire = spatialisation mentale (temps, distance, POIs)
		Platon: il n'y a pas de pure augmentation technique (celle ci suppose toujours une diminution psychique). Dans Phèdre: la technique de l'écriture
Donnée structurée vs non structurée
Bulle de filtre ou Silo		Ellie Pariser US: tapez Egypte dans Google. Sportifs vs Journalistes n'ont pas eu la même réponse.	L'information "pêchée" perd en diversité (et donc pertinence)	Notion de distance / d'espace
Biais: Liste des biais algorithmiques	biais statistique, biais algorithmique, biais cognitifs	Liste des sophismes. Biais du calcio aux arbitres corrompus	Cathy O'Neil Weapon of Math Destruction	Bulle / Silo Neutralité des Règles
Hacking	détournement	Bouilloire pour faire chauffer l'eau plus vite avant de la mettre dans la casserole sur le feu. Fanes de carottes => nouvelles carottes	HAcker le premier système de recommandation de Google page rank (mp3, sex en mots cachés) Comment hacker le système de recommandation du botin des pages jaunes ?
Data Big Data	Ce qui est donné = non négociable	Google et Prévision de la grippe par les requêttes: une épidémie est en train de se dérouler mais échec de prédiction dans le futur = c'est l'agrégation des données. Mais rézo de généralistes + ARS = "la grippe est arrivée cette année"	D'où vient la donnée
API	Application Programming interface = connecteurs	Elles sont partout: une interface de prompt est une API	Un langage machine aussi pour les machines
Indexation		Rechercher dans un Dictionnaire Quelles sont les entrées dans une Encyclopédie ? index thésaurus
Neutralité du Net		Si vous utilisez votre moteur de recherche favori pour accéder à l'internet qui vous intéresse alors... l'accès n'est plus neutre...
En quoi les sciences des données ont-elles des implications dans le domaine de la vie privée ?		Elles ont une implication considérable puisque des algorithmes peuvent agréger énormément d’informations, et prédire des comportements humains ou suivre votre activité en temps réel. Il existe un intérêt convergent entre l’État et les sociétés privées, mais pas forcément entre l’État, les sociétés privées et le citoyen. Même un État bienveillant qui veut protéger ses citoyens va vouloir centraliser les données et donc surveiller les activités de chacun, là où le citoyen va chercher à protéger les informations qui le concernent. Les sociétés privées ont, elles des intérêts marketing évidents. Le fait qu’on ait des assistants personnels qui envoient beaucoup de données sur le cloud peut devenir dangereux si ces informations ne sont pas cryptées et sécurisées. Ces données sont gérées par des sociétés qui ont une capacité de recherche supérieure à celle de la recherche publique. Il y a là des enjeux démocratiques.	Fingerprinting: l'empreinte génétique ou l'empreinte digitale: un identifiant unique	https://aoc.media/entretien/2018/02/17/stephane-mallat-cest-a-de-decider-voulons-preserver-deleguer-a-ordinateurs/
Coopération vs Collaboration
Plateformisation	Pas d'investissement dans le réel. PAs de responsabilité dans le réel: ex du Airbnb dévasté	NATU: Netflix, Airbnb, Tesla, Uber: les rupteurs Voir Le reportage d'Elise Lucet pour comprendre le shift et le cercle vicieux induit par la plateformisation et l'algorithmie du porno !!	TRUST: anti trust	Matérialité ?
Distance Espace Clusters Groupes
Précision: vrai positif faux positif;	importance de la "vérité" pour produire une valeur numérique de "précision" dans le modèle	un boussole qui indique TOJOURS le sud n'est pas "vrai"/"correcte mais PRECISE !	Taux d'erreur des encyclopédies papier comparable à celui de Wikipédia ! Mais attention au Wikipedia hacking (sujets d'actualité, sensibles...)