Ethique des algorithmes, quelle sensibilisation pour les élèves ? / Antoine Henry in Inter CDI, 295 (Janvier - Février 2022)

Public ISBD [article]  inInter CDI > 295 (Janvier - Février 2022) . - p. 4-9 (6 p.) Titre : Ethique des algorithmes, quelle sensibilisation pour les élèves ? Type de document : texte imprimé Auteurs : Antoine Henry, Auteur Année de publication : 2022 Article en page(s) : p. 4-9 (6 p.) Note générale : Ressources Web p. 9. Bibliographie p. 9 Langues : Français (fre) Catégories : Algorithmes Index. décimale : 004 Informatique - Méthodes agiles - Gestion de projets (informatique) Résumé : "Si le concept d'algorithme est ancien, le terme tirant son origine du mathématicien persan Al Khwarizmi (780-850), les algorithmes ont pris une place prépondérante avec l'informatisation croissante de la société française. Aujourd'hui, les algorithmes sont partout, ils vont de la construction de notre fil d'actualité sur les réseaux sociaux (avec des algorithmes comme l'EdgeRank sur Facebook) au management par les algorithmes en passant par la justice algorithmique ou encore la conduite autonome. Les acteurs du numérique, et plus particulièrement les GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft), mettent au point de nombreux algorithmes qui assurent leur rentabilité financière mais communiquent relativement peu sur leur fonctionnement. Ainsi, ils restent encore mystérieux pour de nombreuses personnes, d'autant plus qu'ils sont en constante évolution afin d'augmenter continuellement leur performance. En effet, la plupart des algorithmes sont dits "propriétaires" (c'est-à-dire que leur code source n'est pas divulgué et qu'il est protégé par les lois de la propriété intellectuelle) et gardés secrets. Notre connaissance de ceux-ci provient alors soit de communications ponctuelles des entreprises soit de travaux de rétro-ingénierie qui tentent de comprendre les critères qui sont pris en compte par les algorithmes." Permalink : http://catalogue.iessid.be/index.php?lvl=notice_display&id=24774 [article] Ethique des algorithmes, quelle sensibilisation pour les élèves ? [texte imprimé] / Antoine Henry, Auteur . - 2022 . - p. 4-9 (6 p.). Ressources Web p. 9. Bibliographie p. 9 Langues : Français (fre) in Inter CDI > 295 (Janvier - Février 2022) . - p. 4-9 (6 p.) Catégories : Algorithmes Index. décimale : 004 Informatique - Méthodes agiles - Gestion de projets (informatique) Résumé : "Si le concept d'algorithme est ancien, le terme tirant son origine du mathématicien persan Al Khwarizmi (780-850), les algorithmes ont pris une place prépondérante avec l'informatisation croissante de la société française. Aujourd'hui, les algorithmes sont partout, ils vont de la construction de notre fil d'actualité sur les réseaux sociaux (avec des algorithmes comme l'EdgeRank sur Facebook) au management par les algorithmes en passant par la justice algorithmique ou encore la conduite autonome. Les acteurs du numérique, et plus particulièrement les GAFAM (Google, Apple, Facebook, Amazon et Microsoft), mettent au point de nombreux algorithmes qui assurent leur rentabilité financière mais communiquent relativement peu sur leur fonctionnement. Ainsi, ils restent encore mystérieux pour de nombreuses personnes, d'autant plus qu'ils sont en constante évolution afin d'augmenter continuellement leur performance. En effet, la plupart des algorithmes sont dits "propriétaires" (c'est-à-dire que leur code source n'est pas divulgué et qu'il est protégé par les lois de la propriété intellectuelle) et gardés secrets. Notre connaissance de ceux-ci provient alors soit de communications ponctuelles des entreprises soit de travaux de rétro-ingénierie qui tentent de comprendre les critères qui sont pris en compte par les algorithmes." Permalink : http://catalogue.iessid.be/index.php?lvl=notice_display&id=24774

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273 - Mai - Juin 2018 - Comprendre les algorithmes numériques (Bulletin de Inter CDI)

Public ISBD [n° ou bulletin]  est un bulletin de Inter CDI : Revue des Centres de Documentation et d'Information / Véronique Delarue Titre : 273 - Mai - Juin 2018 - Comprendre les algorithmes numériques Type de document : texte imprimé Année de publication : 2018 Langues : Français (fre) Catégories : Algorithmes Résumé : "Algorithme informatique Série d’instructions (traduisible sous forme de langage de programmation) que l’on opère sur des données initiales, en vue d’un résultat (résoudre un problème, répondre à un objectif). Un algorithme est à l’origine une manière de systématiser des actions par un ensemble fini d’opérations, comme un mode d’emploi, une recette de cuisine, la suite d’informations pour un trajet d’un point A à un point B ou encore les gestes à enchaîner pour résoudre un rubik’s cube. Les algorithmes symboliques portent sur les chiffres ou les lettres. Une multiplication est par exemple une forme simple d’algorithme symbolique." Florie Delacroix Note de contenu : EDITORIAL Algorithmes and blues? FONCTION Culture de l'information et humanités digitales, des chemins communs L'informatisation de la société selon Simon Norac et Alain Minc, le succès de libraire d'un rapport officiel (partie 1) NOTES DE LECTURE A quoi rêvent les algorithmes? Nos vies à l'heure des Big data de Dominique Cardon FORMATION Allô! Docteur Bonheur? FICHES INTERCDI Comprendre les algorithmes numériques OUVERTURE CULTURELLE Algorithmes et intelligence artificielle THEMALIRE L'Inde GROS PLAN SUR... La maison de Victor Hugo GESTION Veille numérique LES CAHIERS DES LIVRES Collège Lycées Permalink : http://catalogue.iessid.be/index.php?lvl=bulletin_display&id=6499 [n° ou bulletin]  est un bulletin de Inter CDI : Revue des Centres de Documentation et d'Information / Véronique Delarue 273 - Mai - Juin 2018 - Comprendre les algorithmes numériques [texte imprimé] . - 2018. Langues : Français (fre) Catégories : Algorithmes Résumé : "Algorithme informatique Série d’instructions (traduisible sous forme de langage de programmation) que l’on opère sur des données initiales, en vue d’un résultat (résoudre un problème, répondre à un objectif). Un algorithme est à l’origine une manière de systématiser des actions par un ensemble fini d’opérations, comme un mode d’emploi, une recette de cuisine, la suite d’informations pour un trajet d’un point A à un point B ou encore les gestes à enchaîner pour résoudre un rubik’s cube. Les algorithmes symboliques portent sur les chiffres ou les lettres. Une multiplication est par exemple une forme simple d’algorithme symbolique." Florie Delacroix Note de contenu : EDITORIAL Algorithmes and blues? FONCTION Culture de l'information et humanités digitales, des chemins communs L'informatisation de la société selon Simon Norac et Alain Minc, le succès de libraire d'un rapport officiel (partie 1) NOTES DE LECTURE A quoi rêvent les algorithmes? Nos vies à l'heure des Big data de Dominique Cardon FORMATION Allô! Docteur Bonheur? FICHES INTERCDI Comprendre les algorithmes numériques OUVERTURE CULTURELLE Algorithmes et intelligence artificielle THEMALIRE L'Inde GROS PLAN SUR... La maison de Victor Hugo GESTION Veille numérique LES CAHIERS DES LIVRES Collège Lycées Permalink : http://catalogue.iessid.be/index.php?lvl=bulletin_display&id=6499

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Recherche d'information : applications, modèles et algorithmes / Massih-Reza Amini

Public ISBD Titre : Recherche d'information : applications, modèles et algorithmes Type de document : texte imprimé Auteurs : Massih-Reza Amini, Auteur ; Éric Gaussier, Auteur ; Stephen Robertson, Postfacier, auteur du colophon, etc. ; Grégoire Péan, Collaborateur Editeur : Paris [France] : Editions Eyrolles Année de publication : 2013 Collection : Algorithmes, ISSN 1625-113X Importance : 1 vol. (233 p.) Présentation : ill. Format : 24 cm ISBN/ISSN/EAN : 978-2-212-13532-9 Prix : 39 € Note générale : La couverture porte en plus : "Fouille de données, décisionnel et big data" Langues : Français (fre) Catégories : Algorithmes Bases de données Données massives Informatique Recherche documentaire Recherche documentaire automatisée Recherche sur Internet Web Index. décimale : 004C Informatique documentaire - Recherche de l'information Résumé : "Le premier ouvrage francophone sur les algorithmes qui sous-tendent les technologies de big data et les moteurs de recherche ! Depuis quelques années, de nouveaux modèles et algorithmes sont mis au point pour traiter des données de plus en plus volumineuses et diverses. Cet ouvrage présente les fondements scientifiques des tâches les plus répandues en recherche d'information (RI), tâches également liées au data mining, au décisionnel et plus généralement à l'exploitation de big data. Il propose un exposé cohérent des algorithmes classiques développés dans ce domaine, abordable à des lecteurs qui cherchent à connaître le mécanisme des outils quotidiens d'Internet. Le lecteur approfondira les concepts d'indexation, de compression, de recherche sur le Web, de classification et de catégorisation, et pourra prolonger cette étude avec les exercices corrigés proposés en fin de chapitre. Ce livre s'adresse tant aux chercheurs et ingénieurs qui travaillent dans le domaine de l'accès à l'information et employés de PME qui utilisent en profondeur les outils du webmarketing, qu'aux étudiants de Licence, Master, doctorants ou en écoles d'ingénieurs, qui souhaitent un ouvrage de référence sur la recherche d'information." (4e de couverture) Note de contenu : PREFACE LISTE DES ALGORITHMES NOTATIONS LISTE DES FIGURES 1. INTRODUCTION 1.1. Concepts étudiés dans ce livre 1.2. Organisation du livre 2. REPRESENTATION ET INDEXATION 2.1. Prétraitements linguistiques --- 2.1.1. Segmentation --- 2.1.2. Normalisation --- 2.1.3. Filtrage par antidictionnaire 2.2. Les deux lois de base en recherche d'information --- 2.2.1. Loi de Heaps --- 2.2.2. Loi de Zipf 2.3. Représentation documentaire --- 2.3.1. Modèle vectoriel --- 2.3.2. Pondération des termes 2.4. Index inversé --- 2.4.1. Indexation dans les collections statiques --- 2.4.2. Indexation dans les collections dynamiques 3. RECHERCHE D'INFORMATION 3.1. Modèles de recherche --- 3.1.1. Modèles booléens --- 3.1.2. Modèles vectoriels --- 3.1.3. Modèles probabilistes --- 3.1.4. Une approches axiomatique de la RI 3.2. Expansion de requêtes --- 3.2.1. La méthode "boucle de rétro pertinence" --- 3.2.2. La méthode "boucle de rétropertinence en aveugle" 3.3. Mesures d'évaluation --- 3.3.1. Evaluation de résultats non ordonnées --- 3.3.2. Evaluation de résultats ordonnées 3.4. Exercices 4. RECHERCHE SUR LE WEB 4.1. Architecture de la Toile 4.2. Trois inventions à la base du Web --- 4.2.1. Langage HTML --- 42.2. Protocole de transfert hypertexte et adresses Web 4.3. Collecte et indexation des pages sur la Toile --- 4.3.1. Robot d'indexation --- 4.3.2. Index distribué 4.4. Nouvelles stratégies de recherche --- 4.4.1. Modèle d'apprentissage automatique pour la RI --- 4.4.2. PageRank 4.5. Exercices 5. CATEGORISATION DE DOCUMENTS 5.1. Formalisme 5.2. Sélection de variables --- 5.2.1. Le seuillage sur la mesure Document Frequancy (df) --- 5.2.2. L'information mutuelle ponctuelle (IMP) --- 5.2.3. L'information mutuelle (IM) --- 5.2.4. La mesure X² 5.3. Modèles génératifs --- 5.3.1. Modèle multivariés de Bernoulli --- 5.3.2. Modèle multinomial 5.4. Modèles discriminants --- 5.4.1. Modèle logistique --- 5.4.2. Séparateur à vaste marge 5.5. Mesures d'évaluation 5.6. Exercices 6. PARTITIONNEMENT DE DOCUMENTS 6.1. Définitions 6.2. Les étapes du partitionnement 6.3. Principaux algorithmes de partitionnement --- 6.3.1. Partitionnement à plat: méthodes de réallocation --- 6.3.2. Partitionnement hiérarchique 6.4. Evaluation 6.5. Applications à l'accès à l'information 6.6. Exercices 7. RECHERCHE DE THEMES LATENTS 7.1. Analyse sémantique latente --- 7.1.1. Décomposition en valeurs singulières --- 7.1.2. L'analyse sémantique latente pour la RI --- 7.3. Limitations 7.2. Analyse sémantique latente probabiliste --- 7.2.1. Remarques 7.3. Le modèle LDA 7.4. Exercices 8. CONSIDERATIONS PRATIQUES 8.1. Logiciels libres pour la recherche d'information --- 8.1.1. dpSearch --- 8.1.2. Lucene/SolR --- 8.1.3. MG --- 8.1.4. Terrier --- 8.1.5. Zettair 8.2. Logiciels libres pour la catégorisation et le partitionnement 8.3. Le passage à l'échelle ou le Big Date --- 8.3.1. Traitement parallèle et distribué --- 8.3.2. Traitement de flux de données BIBLIOGRAPHIE Permalink : http://catalogue.iessid.be/index.php?lvl=notice_display&id=20531 Recherche d'information : applications, modèles et algorithmes [texte imprimé] / Massih-Reza Amini, Auteur ; Éric Gaussier, Auteur ; Stephen Robertson, Postfacier, auteur du colophon, etc. ; Grégoire Péan, Collaborateur . - Paris (61, bd Saint-Germain, 75240, France) : Editions Eyrolles, 2013 . - 1 vol. (233 p.) : ill. ; 24 cm. - (Algorithmes, ISSN 1625-113X) . ISBN : 978-2-212-13532-9 : 39 € La couverture porte en plus : "Fouille de données, décisionnel et big data" Langues : Français (fre) Catégories : Algorithmes Bases de données Données massives Informatique Recherche documentaire Recherche documentaire automatisée Recherche sur Internet Web Index. décimale : 004C Informatique documentaire - Recherche de l'information Résumé : "Le premier ouvrage francophone sur les algorithmes qui sous-tendent les technologies de big data et les moteurs de recherche ! Depuis quelques années, de nouveaux modèles et algorithmes sont mis au point pour traiter des données de plus en plus volumineuses et diverses. Cet ouvrage présente les fondements scientifiques des tâches les plus répandues en recherche d'information (RI), tâches également liées au data mining, au décisionnel et plus généralement à l'exploitation de big data. Il propose un exposé cohérent des algorithmes classiques développés dans ce domaine, abordable à des lecteurs qui cherchent à connaître le mécanisme des outils quotidiens d'Internet. Le lecteur approfondira les concepts d'indexation, de compression, de recherche sur le Web, de classification et de catégorisation, et pourra prolonger cette étude avec les exercices corrigés proposés en fin de chapitre. Ce livre s'adresse tant aux chercheurs et ingénieurs qui travaillent dans le domaine de l'accès à l'information et employés de PME qui utilisent en profondeur les outils du webmarketing, qu'aux étudiants de Licence, Master, doctorants ou en écoles d'ingénieurs, qui souhaitent un ouvrage de référence sur la recherche d'information." (4e de couverture) Note de contenu : PREFACE LISTE DES ALGORITHMES NOTATIONS LISTE DES FIGURES 1. INTRODUCTION 1.1. Concepts étudiés dans ce livre 1.2. Organisation du livre 2. REPRESENTATION ET INDEXATION 2.1. Prétraitements linguistiques --- 2.1.1. Segmentation --- 2.1.2. Normalisation --- 2.1.3. Filtrage par antidictionnaire 2.2. Les deux lois de base en recherche d'information --- 2.2.1. Loi de Heaps --- 2.2.2. Loi de Zipf 2.3. Représentation documentaire --- 2.3.1. Modèle vectoriel --- 2.3.2. Pondération des termes 2.4. Index inversé --- 2.4.1. Indexation dans les collections statiques --- 2.4.2. Indexation dans les collections dynamiques 3. RECHERCHE D'INFORMATION 3.1. Modèles de recherche --- 3.1.1. Modèles booléens --- 3.1.2. Modèles vectoriels --- 3.1.3. Modèles probabilistes --- 3.1.4. Une approches axiomatique de la RI 3.2. Expansion de requêtes --- 3.2.1. La méthode "boucle de rétro pertinence" --- 3.2.2. La méthode "boucle de rétropertinence en aveugle" 3.3. Mesures d'évaluation --- 3.3.1. Evaluation de résultats non ordonnées --- 3.3.2. Evaluation de résultats ordonnées 3.4. Exercices 4. RECHERCHE SUR LE WEB 4.1. Architecture de la Toile 4.2. Trois inventions à la base du Web --- 4.2.1. Langage HTML --- 42.2. Protocole de transfert hypertexte et adresses Web 4.3. Collecte et indexation des pages sur la Toile --- 4.3.1. Robot d'indexation --- 4.3.2. Index distribué 4.4. Nouvelles stratégies de recherche --- 4.4.1. Modèle d'apprentissage automatique pour la RI --- 4.4.2. PageRank 4.5. Exercices 5. CATEGORISATION DE DOCUMENTS 5.1. Formalisme 5.2. Sélection de variables --- 5.2.1. Le seuillage sur la mesure Document Frequancy (df) --- 5.2.2. L'information mutuelle ponctuelle (IMP) --- 5.2.3. L'information mutuelle (IM) --- 5.2.4. La mesure X² 5.3. Modèles génératifs --- 5.3.1. Modèle multivariés de Bernoulli --- 5.3.2. Modèle multinomial 5.4. Modèles discriminants --- 5.4.1. Modèle logistique --- 5.4.2. Séparateur à vaste marge 5.5. Mesures d'évaluation 5.6. Exercices 6. PARTITIONNEMENT DE DOCUMENTS 6.1. Définitions 6.2. Les étapes du partitionnement 6.3. Principaux algorithmes de partitionnement --- 6.3.1. Partitionnement à plat: méthodes de réallocation --- 6.3.2. Partitionnement hiérarchique 6.4. Evaluation 6.5. Applications à l'accès à l'information 6.6. Exercices 7. RECHERCHE DE THEMES LATENTS 7.1. Analyse sémantique latente --- 7.1.1. Décomposition en valeurs singulières --- 7.1.2. L'analyse sémantique latente pour la RI --- 7.3. Limitations 7.2. Analyse sémantique latente probabiliste --- 7.2.1. Remarques 7.3. Le modèle LDA 7.4. Exercices 8. CONSIDERATIONS PRATIQUES 8.1. Logiciels libres pour la recherche d'information --- 8.1.1. dpSearch --- 8.1.2. Lucene/SolR --- 8.1.3. MG --- 8.1.4. Terrier --- 8.1.5. Zettair 8.2. Logiciels libres pour la catégorisation et le partitionnement 8.3. Le passage à l'échelle ou le Big Date --- 8.3.1. Traitement parallèle et distribué --- 8.3.2. Traitement de flux de données BIBLIOGRAPHIE Permalink : http://catalogue.iessid.be/index.php?lvl=notice_display&id=20531

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