création

Il y a chez moi un côté promeneur, arpenteur, et tout ce que je regarde est aussitôt passé au filtre de ma réflexion du moment. Les choses sont comme décodées, analysées. C'est toujours mon chantier le plus actif du moment, le plus brûlant, qui me fait regarder la réalité de telle ou telle façon. Les oeuvres naissent ainsi.

Auteur: Lavier Bertrand

Info:

[ quête ] [ prédation ] [ art ]

interdépendance

Toutes les catégories de créatures agissent individuellement comme des cas particuliers et peuvent être analysées individuellement ; rétrospectivement, on peut discerner qu'elles s''intriquent toutes au hasard de façon synergique formant une intégrité sphérique, interprétative et régénératrice de tenségrité. Les sphères géodésiques démontrent l'intégrité discontinue par compression, c'est-à-dire l'intégrité continue par tension. L'écologie est tenségrité, c'est à dire programmation géodésique au sein d'une sphère.

Auteur: Buckminster Fuller R.

Info: “Synergetics: Explorations in the Geometry of Thinking”, p.619, Estate of R. Buckminster Fuller 1982

[ équilibre ] [ Gaïa ] [ monades ]

métadonnées

Le capitalisme industriel a transformé les matières premières de la nature en marchandises, et le capitalisme de surveillance tourne son regard vers une nouvelle marchandise, la nature et les pulsions humaines. Ces dernières sont aujourd'hui décapées, analysées et utilisées à des fins commerciales d'une autre époque. Il est indécent de faire croire que ce préjudice puisse être réduit au simple fait que les utilisateurs ne touchent aucune rémunération pour la matière première qu'ils fournissent. Ce point de vue n'est qu'un tour de passe-passe qui s'abrite derrière des mécanismes de tarification pour institutionnaliser et légitimer l'extraction des réactions humaines à des fins de fabrication et de vente. Il dissimule le fait que la nature même de cette exploitation consiste à transformer nos vies en données comportementales afin que d'autres puissent mieux nous contrôler. Le point essentiel concerne donc l'idée que nos vies sont transformées en données comportementales, que l'ignorance est une condition de cette transformation généralisée, que les pouvoir de décision disparaissent avant même que l'on sache qu'il y a une décision à prendre, que cette régression des droits a des conséquences que nous ne pouvons ni voir ni prévoir ; qu'il n'y a pas d'issue, pas de contre-pouvoir et aucune fiabilité, seulement de l'impuissance, de la résignation et de l'engourdissement psychique ; et que le cryptage est la seule action positive qui reste à discuter lorsque nous sommes assis autour de la table du dîner et que nous réfléchissons à la manière d'échapper à des forces qui nous sont cachées.

Auteur: Zuboff Shoshana

Info: The Age of Surveillance Capitalism: The Fight for a Human Future at the New Frontier of Power

[ pouvoir occulte ] [ monopole ] [ gafam ]

proportions

Découverte d'une nouvelle loi de la nature La relation entre abondances de proies et de prédateurs suit une loi universelle à l'échelle planétaire L'écologie considère habituellement que la biomasse de prédateurs d'un écosystème varie proportionnellement à celle de leurs proies. Une étude publiée le 4 septembre dans Science par une équipe franco-canadienne vient pour la première fois contredire cette théorie. En s'appuyant sur une base de données de plus de 2000 communautés d'espèces, les scientifiques ont en effet constaté que la biomasse totale des proies augmentait bien plus vite que celle des prédateurs et selon des proportions similaires pour la totalité des écosystèmes analysés. De tels résultats suggèrent que les écosystèmes possèdent un degré d'organisation bien plus grand que celui qu'on leur prêtait jusqu'alors. Dans les années 1930, les scientifiques Julian Huxley et Georges Teissier sont les premiers à mettre en évidence les phénomènes de croissance différentielle d'organes chez les êtres vivants. Ces relations dites allométriques, semblaient en revanche ne pas avoir court à l'échelon supérieur de l'écosystème. "La théorie la plus communément admise jusqu'ici considérait que la biomasse de prédateurs d'un système biologique donné augmentait proportionnellement à celle de la biomasse de proies disponibles", souligne Michel Loreau, directeur du Centre de Théorie et Modélisation de la Biodiversité de la Station d'Ecologie Expérimentale du CNRS à Moulis et co-signataire de l'article. En s'appuyant sur les données de la littérature scientifique portant sur les relations proies/prédateurs, le chercheur et son équipe ont voulu déterminer quelles lois mathématiques reliaient leurs abondances respectives. Au total, 2260 communautés de grands mammifères, d'invertébrés, de plantes et d'organismes planctoniques ont ainsi été analysées. Les écologues ont alors découvert avec surprise qu'une même loi de puissance d'exposant proche de ¾ régissait la relation entre la biomasse totale des prédateurs d'un écosystème et celle de leurs proies. Cette règle, qui s'applique à toutes les communautés d'espèces prises en compte dans l'étude, prouve que l'abondance des prédateurs n'augmente pas proportionnellement à celles des proies mais de façon bien moins rapide. L'équipe a en outre constaté que la relation entre production et biomasse d'un même niveau trophique (1) était soumise à une loi identique. "Nos résultats tendent à démontrer que l'organisation des écosystèmes est régie par des relations allométriques semblables à celles qui lient par exemple métabolisme et taille corporelle d'un organisme unique ", constate Michel Loreau. Des facteurs fondamentaux, que les scientifiques doivent maintenant déterminer, gouverneraient ainsi la structure et le fonctionnement de l'ensemble des systèmes biologiques, de l'organisme jusqu'à l'écosystème.

Auteur: Internet

Info: Laporte Amaury 9 sept 2015, 1 En écologie, le niveau trophique caractérise la position d'un organisme vivant le long de la chaîne alimentaire

[ ordre ] [ biotope ] [ méta-moteur ] [ invariant ] [ pilotage ] [ syntropie ]

homme-animal

Langage des dauphins : ils parlent comme nous !
Après avoir analysé les échanges entre deux dauphins captifs, un chercheur russe affirme que les sons produits correspondent à des mots, assemblés en phrase. Et quand l'un des animaux parle, l'autre écoute sans l'interrompre.
Yana et Yasha, elle et lui, vivent dans un bassin de la réserve marine Karadag, à Théodosie, en Crimée, au bord de la mer Noire. Ce sont de "grands dauphins", Tursiops truncatus de leur nom latin, l'espèce qui a connu son heure de gloire à la fin des années 1960 grâce aux aventures de Flipper. Vyacheslav A. Ryabov, qui travaille sur la communication de ces cétacés depuis plusieurs années, vient de publier dans la revue St. Petersburg Polytechnical University Journal : Physics and Mathematics les résultats des analyses de leurs échanges sonores, ou plutôt ultrasonores.
La première originalité de ce travail est en effet de mesurer les échanges d'ultrasons à fréquences très élevées, jusqu'à plus de 200 kHz, bien au-delà de celles entendues par l'oreille humaine et loin aussi des gammes les plus fréquemment étudiées par les recherches sur la communication des cétacés et qui se situent plutôt vers les 20 kHz.
En élargissant ainsi la bande des fréquences analysées, Vyacheslav A. Ryabov a pu distinguer plusieurs types de productions sonores sur toute la gamme perceptible par les dauphins, de 6 ou 15 kHz jusqu'à 160 à 200 kHz. Il pense parvenir à faire la différence entre les émissions utilisées pour l'écholocation et celles servant à la communication, même quand les bandes de fréquences sont identiques. Ces émissions sont formées de séries d'impulsions, regroupées de façon complexe, par paquets et même par groupes de paquets. Ryabov a repéré des "impulsions non cohérentes", séparées par des délais bien plus courts (0,5 à 10 ms) que celles de l'écholocation.
Le langage des dauphins ressemblerait à celui des humains
Selon lui, ces impulsions seraient comme nos nos mots car elles diffèrent les unes des autres par leurs caractéristiques (amplitude, fréquence et délai entre chacune). Certains paquets, eux, ressemblent à des phrases, évoquant une syntaxe. L'analyse de ces séries montre, explique-t-il, une similitude avec le langage humain.
De plus, ces émissions sont produites lors d'interactions entre les deux dauphins, et non lors de la recherche de nourriture, et même quand ils sont tous deux immobiles. De plus, le chercheur note que ces productions sonores entre Yasha et Yana ne se chevauchent jamais. Comme si l'un écoutait l'autre poliment, sans lui couper la parole, et lui répondait ensuite. Pour communiquer, cependant, les dauphins utilisent une large gamme sonore et leurs phonèmes se distinguent par leurs caractéristiques spectrales.
Si l'hypothèse est vraie, l'étude du langage des dauphins est donc techniquement difficile. Elle exigerait des hydrophones sophistiqués, enregistrant sur un large spectre et analysant finement toutes les caractéristiques, à commencer par les minuscules variations de pression engendrées, et ce avec une résolution temporelle excellente, en deçà de la milliseconde. Voilà pourquoi, sans doute, malgré la certitude et de nombreuses preuves que les cétacés communiquent beaucoup entre eux (par exemple l'observation, récente, qu'ils semblent s'appeler par leur nom), nous ne connaissons aucun mot de leur langage...

Auteur: Goudet Jean-Luc Journaliste

Info: sept. 2016

[ zoologie ] [ éthologie ]

métadonnées à valeur ajoutée MVA

"Ils profitent de notre pauvreté" : derrière le boom des intelligences artificielles génératives, le travail caché des petites mains de l'IA 

(Photo : Une masse d'hommes et de femmes invisibles, partout dans le monde, analysent des quantités colossales de données pour améliorer, caratériser et contextualiser les intelligences artificielles. )

La création d'algorithmes tels que ChatGPT ou Midjourney nécessite des quantités colossales de données, analysées par des humains. Des "annotateurs" indispensables mais souvent précaires, faiblement rémunérés et maintenus dans l'ombre.

"Des descriptions graphiques de viol, d'inceste, de nécrophilie... C'était ça tous les jours."  En 2021, Mophat Okinyi doit relire chaque jour plusieurs centaines de textes fournis à l'entreprise de traitement de données Sama par un client inconnu, pour entraîner un modèle d'intelligence artificielle (IA). L'objectif : préciser au logiciel ce qui pose problème dans ces textes, pour qu'il ne le reproduise pas.

Un travail rémunéré 21 000 shillings kenyans par mois (environ 150 euros) pour les employés du bas de l'échelle dont Mophat contrôlait l'activité. Cela a laissé chez lui des traces à vie. "Encore aujourd'hui, ça affecte mes relations avec ma famille, mes proches", explique l'analyste qualité kenyan. La mission qu'il décrit rappelle l'horreur à laquelle sont souvent confrontés les modérateurs des réseaux sociaux et répondait en fait, comme il le découvrira plus tard, à une commande de la start-up à la pointe de l'IA à l'origine de ChatGPT : OpenAI.

Le cas de Mophat Okinyi, extrême sous certains aspects, n'est pas non plus un exemple isolé, car derrière les grands discours de révolution technique se cache une masse de travailleurs invisibles dont les rangs se comptent en centaines de millions, selon des estimations. "On n'est pas du tout en train de créer des programmes qui se passent de l'humain, résume Antonio Casilli, professeur à l'Institut polytechnique de Paris. L'IA demande une quantité de travail humain énorme et absolument indispensable, dans toute la chaîne de production".

La majorité de cette masse humaine est très loin des grands patrons ou des ingénieurs renommés. Elle est constituée d'une armada de travailleurs anonymes éclatée à travers le monde, du Venezuela à Madagascar en passant par des camps de réfugiés au Liban et des prisons finlandaises. Des petites mains qui construisent le futur clic après clic, souvent dans un secret et une précarité bien gardés.

Cliquer encore et encore

Le prix de cette modernité ? Aux Philippines, entre 1,50 et 3 dollars par "tâche". C'est ce que la plateforme de travailleurs indépendants Remotasks verse en moyenne à Eduardo* pour placer, clic par clic, pixel par pixel, les contours qui délimitent sur une image un panneau de signalisation. Puis un véhicule. Puis un buisson. Une "tâche" qui lui prend en général une heure ou moins et qu'il répète inlassablement, huit heures par jour, six jours par semaine. Ces images serviront ensuite à entraîner des algorithmes d'analyse vidéo, par exemple pour les voitures autonomes ou la surveillance algorithmique. "C'est un travail intéressant", assure à franceinfo le jeune Philippin, qui travaille sur la plateforme depuis un peu plus de trois ans. Tout le monde ne sera pas du même avis, mais sans lui, l'appareil photo de votre smartphone aurait beaucoup de mal à identifier un visage, et la conduite semi-autonome de Tesla serait encore un rêve de science-fiction. Et vous-même y avez déjà contribué.

Que ce soit en laissant un "j'aime" sur Facebook ou en identifiant les images contenant une voiture dans un test captcha, vos retours participent à entraîner des algorithmes gratuitement depuis des années. Mais pour créer les IA qui ont bluffé le monde ces derniers mois, comme ChatGPT ou Midjourney, il faut des milliards d'exemples. Des données qui doivent souvent être "annotées", autrement dit accompagnées de commentaires, pour que la machine reproduise les catégories d'analyse de l'humain : faire comprendre que "ce tas de pixels est un enfant", que "cette phrase est fausse" ou que "cet élément évoque des comportements illégaux et ne doit pas être reproduit".

Et l'entraînement ne s'arrête jamais. "C'est un peu comme des athlètes, compare Antonio Casilli. Il faut constamment les entraîner, les adapter, les vérifier". Il s'agit d'évaluer les réponses, en soumettant aux IA des exemples toujours plus précis ou adaptés au nouveau contexte culturel. Autant de tâches qu'il est actuellement impossible d'automatiser.

"Ce n'est pas suffisant, mais c'est déjà quelque chose"

Astro* est l'un de ces nouveaux "entraîneurs d'IA". L'entrepreneur originaire de Tanzanie, qui a récemment terminé ses études de linguistique en France, réalise des tâches en indépendant à temps partiel via la plateforme Appen. "Il faut parfois isoler un visage dans une photo, dire si une image devrait apparaître dans la rubrique Souvenirs de Google Photos, si un texte est factuel ou non, créer des questions/réponses de culture générale...", explique-t-il à franceinfo. Il doit pour cela suivre des règles souvent très détaillées ("Cinquante pages à apprendre par cœur !"), au point d'en devenir parfois obscures. A la clé : 16 dollars de l'heure sur ses projets actuels. "Plus tu travailles, plus tu gagnes", explique l'indépendant. Mais encore faut-il être sélectionné pour participer au projet.

A l'autre bout du spectre, des entreprises embauchent des annotateurs en interne, notamment pour des tâches qui nécessitent une expertise précise. Mais pour nombre d'entre elles, la solution la plus rentable est souvent la sous-traitance : à des entreprises dans d'autres pays qui embauchent des annotateurs localement, comme Sama, ou encore à des plateformes comme Remotasks, Appen ou Toloka, qui transfèrent les missions à des travailleurs indépendants payés à la "micro-tâche".

"Ces travailleurs sont souvent recrutés dans des pays à faibles revenus, et géopolitiquement instables." Antonio Casilli, professeur à l'Institut polytechnique de Paris

A ces critères, Antonio Casilli ajoute des taux d'éducation et d'équipement informatique importants, l'existence d'une industrie de centres d'appels ou des relations fortes avec une ancienne puissance coloniale. Plusieurs noms de pays reviennent souvent : les Philippines, Madagascar, le Kenya, le Venezuela, le Pakistan…

Dans ces pays, un tel travail représente souvent un filet de sécurité précieux. "Ce n'est pas une source de travail fixe ou suffisante, mais c'est au moins quelque chose, résume Maria*. La crise économique au Venezuela a forcé beaucoup d'entre nous à quitter le marché du travail", raconte à franceinfo l'ingénieure industrielle, qui s'est lancée sur Remotasks à la faveur du confinement, en 2020. Après avoir suivi une formation, elle travaille aujourd'hui trois jours par semaine sur la plateforme, à raison de 10 heures par jour.

Pour quel salaire ? "Les tâches de catégorisation données par Remotasks au Venezuela peuvent prendre seulement quelques minutes et être payées 11 centimes de dollar, détaille Maria. D'autres beaucoup plus complexes peuvent durer huit heures ou plus, comme l'annotation de vidéos ou de données lidar, et être payées 10 dollars." Mais tout dépend du pays et de la difficulté de la tâche. Un "eldorado" relatif qui attire, y compris parfois des mineurs qui mentent sur leur âge pour rejoindre ces plateformes de micro-tâches, raconte le site spécialisé Wired. 

Précarité et dépendance

Mais ces espoirs ne suffisent pas à en faire un emploi de rêve. Même si une tâche peut être payée correctement par rapport au marché local, les travailleurs du clic déplorent souvent la différence de traitements entre les pays. "Les entreprises profitent de notre pauvreté", estime Andry*, annotateur à Madagascar, pour qui "un agent en Inde ou au Maroc sera mieux payé que nous". Le mode de calcul des rémunérations n'est jamais précisément expliqué.

"Il y a clairement une forme de néo-colonialisme."

Antonio Casilli, professeur à l'Institut polytechnique de Paris

Pour gagner des sommes correctes, les indépendants doivent être disponibles à toute heure du jour et de la nuit et s'adapter à des projets aux durées variables. "Sur Appen, les tâches arrivent à l'heure américaine, donc vers 21 heures en France", explique par exemple Astro*. "Sur une autre plateforme, j'ai reçu une tâche vendredi vers 19 heures, j'ai travaillé 45 heures sur le week-end, j'ai gagné 1 200 euros", résume Astro, qui dit apprécier le travail de nuit. 

Ce que certains voient comme une "opportunité professionnelle" peut aussi se transformer en piège. En Chine, des établissements promettent à leurs étudiants une formation en "IA" ou en "Big data", mais les forcent à annoter des images toute la journée pour un salaire inférieur au minimum légal, raconte le média Rest of World. Cette pratique n'est pas spécifique à la Chine, assure Antonio Casilli, qui cite également l'exemple de Madagascar.

"L'IA ne peut pas être éthique si elle est entraînée de façon immorale"

A qui profite ce travail souvent ingrat, parfois à la frontière de l'éthique ? Difficile de le savoir : l'industrie baigne dans un épais voile de secret, et comme dans le cas de Mophat Okinyi, les annotateurs indépendants savent rarement à qui sont destinées les données qu'ils traitent. "Je sais que le client est au Japon, mais c'est tout. On ne nous a rien dit sur eux", note Eduardo* à propos d'une de ses missions d'annotation, fournie par Remotasks aux Philippines.

"Les entreprises d'IA expliquent que si elles étaient pleinement transparentes sur leurs besoins en données, cela pourrait donner des indices sur leurs projets en cours et influencer les réponses des contributeurs", résume Antonio Casilli d'un ton sceptique. "Elles veulent échapper à leurs responsabilités", assène Mophat Okinyi, qui ne savait pas que son travail servirait à OpenAI avant la fin anticipée du contrat, à la demande de Sama, en mars 2022. 

"Si les annotateurs savaient qu'ils travaillent pour une entreprise qui génère des centaines de millions de dollars comme OpenAI, ils n'accepteraient pas des salaires si bas." Mophat Okinyi, ex-analyste qualité chez Sama

Ce travail peut-il être organisé de manière à satisfaire tout le monde, géants de la tech comme travailleurs du clic ? "Il faut plus de transparence, les entreprises basées à San Francisco doivent prendre leurs responsabilités", réclame Mophat Okinyi. Il s'est associé à 150 travailleurs du secteur de l'annotation et de la modération des plateformes pour créer l'Union des modérateurs de contenus du Kenya, qui devrait être autorisée "dans les deux mois", et a cofondé l'ONG Techworker Community Africa pour militer en faveur de meilleurs pratiques. "L'IA ne peut pas être éthique si elle est entraînée de façon immorale, en exploitant des gens en difficulté économique et sur des données volées", assène-t-il.

"Beaucoup de gens ne savent pas qu'il y a de l'humain derrière l'IA. Il faudrait que ce soit plus connu, et mieux payé." Astro, annotateur de données

Pour Antonio Casilli, il faut commencer par oublier l'idée que l'IA est seulement une prouesse d'ingénieurs ou d'entrepreneurs. " Nous sommes tous en quelque sorte les producteurs de ces IA, parce que ce sont nos données qui servent à les entraîner, mais nous ne sommes pas reconnus comme tels. Tant qu'on continuera à penser que l'IA est seulement l'affaire de Sam Altman, on aura un problème."

* Les prénoms suivis d'un astérisque ont été modifiés.

Auteur: Internet

Info: Francetvinfo.fr - Luc Chagnon, 9 avril 2024

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