Aurélie Jean

Oona aimait tant la liberté, respectait les désirs d'incarnation de chacun, elle avait du mal à comprendre le besoin des autres à faire plier les gens dans leur vision du monde.

Paradoxalement, les biais algorithmiques sont, je pense, la meilleure chose qui pouvait nous arriver, à nous, les scientifiques. Savoir que ces biais existent, et qu'ils sont inévitables, nous fournit de nouvelles manières de regarder et de construire nos modèles et nos algorithmes, en nous appuyant sur de nouvelles perspectives et en considérant encore davantage le polymorphisme de la société, et donc sa complexité.

comment savoir si la mesure que je réalise ne perturbe pas le phénomène que je souhaite analyser et quantifier?

Comme le disait le professeur Richard Feynman : "Si vous ne savez pas expliquer quelque chose simplement, c'est que vous ne l'avez pas compris." J'ajouterai : Si personne ne vous pose de questions suite à votre explication, c'est que vous n'avez pas été suffisamment clair !". La curiosité est l'une des plus belle qualité : la déclencher chez les autres est, pour moi, une source de joie immense et une satisfaction personnelle.

Toute personne non équipée d'une puce cérébrale est inadaptée à la vie sociale su pays (...). La scission est née du refus d'une partie de la population de s'équiper d'une puce cérébrale malgré ses nombreuses vertus sanitaires dont le contrôle de maladies neurodégénératives, et sa capacité à augmenter sensiblement intelligence et perception.

Maintenant que ma simulation fonctionne dans les grandes lignes, me voici à présent à l'étape de la calibration: c'est l'étape où je dois identifier avec précision la valeur de tous les paramètres de mon algorithme.
A cette étape, on fonctionne encore par tâtonnement, en faisant évoluer les paramètres et en observant les résultats obtenus, pour faire petit à petit coîncider les mesures virtuelles aux mesures observées dans la réalité. Cette étape de grande précision est elle aussi réalisée grâce à un algorithme, dit "d'optimisation", qui réalise des simulations en faisant varier les paramètres jusqu'à obtenir les valeurs les plus justes.

Parce qu'ils sont inévitables, les biais nous forcent à développer notre esprit critique. Ils sont, en quelque sorte, l'ingrédient magique de l'autodéfense intellectuelle chez le numéricien: ils nous posent à remettre sans cesse en question les résultats d'autrui, mais aussi nos propres idées.

Nos décideurs politiques et économiques apprennent à diriger « en état de guerre ».

Gardons à l’esprit que dans une société démocratique, nous, utilisateurs, sommes le talon d’Achille des acteurs technologiques. Si demain nous décidons d’arrêter d’utiliser une application, l’entreprise qui en est propriétaire risque gros, jusqu’à sa disparition.

Tout d'abord, j'ai du mal à obtenir des données sur des pays réputés très instables politiquement, tels que l'Iran ou le Soudan - soit parce que l'usage de certains réseaux sociaux y est interdit par l'État, soit en raison d'une autocensure des utilisateurs. C'est un gros problème. Comment puis-je développer un algorithme de corrélation des instabilités politiques et économiques d'un pays si je ne peux le calibrer que sur les données de pays stables ?!

Si je n'ai découvert et écrit mon premier algorithme qu'en 2001, la disciplind algorithmique ne m'avait pas attendue pour exister. Car le pays des algorimes a une histoire-une longue histoire, même, qui remonte jusqu'avant notre ère...
Et pourtant, la plupart des gens (comme moi-même au debut) croient queles algorithmes sont nés dans la Silicon Vallée avec Facebook et Google. En vérité, l'algorithme numérique-celui qui est destiné à être exécuté par un ordinateur-n'est qu'un type d'algorithme ...

Comme disait le Pr Richard Feynman : "Si vous ne savez pas expliquer quelque chose simplement, c'est que vous ne l'avez pas compris."

Certains scientifiques s'inquiètent de l'absence de songes chez les équipés. Il a été démontré que rêver permet aux individus de digérer les émotions accumulées dans la journée. Le stress, la peur ou la joie se traduisent dans le monde onirique sous forme de scènes parfois difficiles à décrire où la gravité et les échelles de temps et d'espace sont perturbées voire inversées. Le rêve permet de maîtriser nos émotions afin de ne jamais nous sentir dépassés lorsque nous sommes éveillés.

La force arrive avec la nuit. Des percées de lumière douce strient le ciel puis elle échange avec la population en silence. Les gens comprennent ce qui arrive, non pas avec leur bon sens ni même par déduction, mais d'un façon télépathique. Cela n'a rien à voir avec les informations que certains connectés sont habitués à recevoir directement dans le cerceau par le biais de leurs puces. Ce n'est pas une attaque non plus, ça ressemble à une sorte de main tendue qu'on traduirait par : "Nous venons en paix. Laissez-vous faire." Telle une injonction douce mais ferme, sans mot prononcé, sans arme, sans moyen de savoir par quel miracle elle arrive en l'âme de chacun ni comment elle touche au plus profond des êtres et s'installe dans une part jusqu'alors inconnue d'eux-mêmes.

Il est un dernier point que je n'ai pas encore abordé:c'est le paradoxe de l'observation et de la mesure.Car on modélise souvent un phénomène à partir d'observations directes...Mais nos propres observations peuvent être sources de biais!

...étudier l'écriture d'un code informatique en faisant l'analogie avec la linguistique permettrait de comprendre comment un biais s'introduit et se propage de l'algorithme à son implémentation numérique.

La syntaxe est, avec la sémantique, la notion la plus importante à assimiler quand on apprend un langage informatique. Pour faire un parallèle simple: toutes les langues parlées-l'anglais, le français, le chinois, l'arabe ou encore l'allemand-diffèrent par leur grammaire et leur syntaxe.

Mon envie de découvrir l'informatique est donc venue avant tout d'une frustration, qui s'exprime chez moi par un mélange d'agacement et d'impatience. J'étais frustrée de ne pas comprendre mais, plus encore, je n'arrivais pas à saisir ce qui me manquait pour commencer à comprendre. Prendre conscience de ce que l'on ne sait pas: voilà une étape clé de tout processus d'apprentissage.

Car au-delà des élastomères, ma thèse m'aura enseigné deux grandes vérités, qui m'accompagnent encore aujourd'hui. D'abord, que la recherche est par nature collaborative. Ensuite, qu'il n'existe pas de modèle parfait.

La suite du cours m'apprend une chose que je n'oublierai jamais : c'est que l'ordinateur est stupide et profondément docile. Car, au fond, que fait-il ? Il effectue sans la moindre analyse critique des tâches que nous, humains, par l'écriture de lignes de code, lui commandons d'exécuter.