planification personnelle

Les manuels de gestion du temps (il en existe des dizaines) reposent tous sur un petit nombre de principes.
- Redéfinir ses priorités. Gérer son temps, c'est d'abord faire des choix sur ce qui compte vraiment, plaisir compris.
- Eliminer. Gagner du temps, c'est savoir éliminer le superflu et repousser les dévoreurs de temps.
- Evaluer. Définir des buts précis dans un temps limité et non des objectifs vagues.
- Connaître ses rythmes. Concentrer ses tâches les plus difficiles dans le moment de la journée où l'on est le plus efficace. C'est la loi des 20/80.
- Repousser le perfectionnisme (à trop vouloir bien faire, on ne fait rien du tout).
- Ne pas procrastiner (remettre tout au lendemain) en "découpant la montagne en morceaux"
- S'accorder des pauses et des récompenses à la fin de chaque mission accomplie.

Auteur: Dortier Jean-François

Info: Travail - Guide de survie, Gestion du temps : quelques règles d'or

[ méthode ] [ prévision ]

prophylaxie

Il faut bien comprendre que la Revue Scientifique ne se lasse pas de déclarer la fin de la médecine curative. Quand on est médecin, cela n'a rien d'agréable. Toute l'OPA pastorienne sur la médecine a pour but de redéfinir la pathologie par laquelle on va désormais prévenir au lieu de guérir.

"M. Pasteur, écrit Jousset de Bellesme (*), a fait faire à lui seul plus de progrès à la médecine que 10.000 praticiens plus compétents que lui en science médicale." (1882, 22.4)

La raison en est simple et enthousiasme tous les auteurs de la Revue fatigués par la médecine : l'hygiène de Pasteur "permet de prévenir les causes morbides, d'éloigner les maladies, pour ne pas avoir à les guérir.' (1882, 4.2, p.144). Cette croyance, qui disparaîtra peu à peu avant la fin du siècle, coupe l'herbe sous le pied des médecins. "Il est plus facile d'empêcher cent personnes de tomber malades que d'en guérir une quand elle l'est devenue" écrit Rochard (**) (1887, 24.9, p.388°°). Comment rendre coopératif un groupe social, les médecins, tout en les avertissant qu'ils n'auront bientôt plus de malades à soigner ?

Auteur: Latour Bruno

Info: in "Les microbes, guerre et paix", éd. Métailié, p. 136-137 - (*) Jousset de Bellesme (1839-1925) : physiologiste et pisciculteur ; (**) Jules Rochard (1819-1896) : médecin, membre de l'Académie de Médecine

[ vains espoirs ] [ citations ] [ histoire des sciences ] [ grand homme ] [ antagonisme ] [ historique ]

soumettre

Le management traditionnel dominait, commandait, ordonnait. Le nouveau management convainc, séduit, entraîne. Prenons cette pratique qui consiste à reformuler les objectifs fixés atin de se les approprier (vieux tour de passe-passe tiré de la PNL). En réalité il est moins question de se les approprier (ils restent ceux de l'entreprise) que d'intérioriser la nécessité de les atteindre. lI ne s'agit plus d'exécuter, plus ou moins bien, une tâche, mais de s 'investir, c'est-à-dire, au sens propre, "investir soi" dans un projet. Celui-ci entre ainsi dans l'intimité du "collaborateur". Et parce que les projets se succèdent les uns aux autres, et parce que le changement, c'est tout le temps, cela maintient dans une forme de retour en arrière permanent, au contraire de l'ancien modèle qui, lui au moins, pérennisait l'accumulation cognitive et l'expérience. Comme l'écrit le sociologue Vincent de Gaulejac, "en acceptant de jouer le jeu, les employés sont pris, malgré eux, dans une construction procédurale qui les assujettit à un pouvoir normalisateur auquel ils adhèrent d'autant plus facilement qu'ils sont sollicités pour contribuer à l'élaboration de ces normes". Conduire les autres à forger leurs propres chaînes, quel dictateur n'en a pas rêvé? C'est de l'aliénation au carré en somme.

Auteur: Jobard Thierry

Info: Contre le développement personnel, pp 48-49, Rue de l'échiquier.

[ impliquer ] [ faire redéfinir ] [ réflexivité dirigée ] [ manipulation ]

sciences physiques

Le CERN relance la recherche des " particules fantômes " de l'Univers

Les scientifiques européens du CERN vont lancer la construction d'un nouvel accélérateur de particules, dans l'espoir d'identifier enfin les "particules cachées" de l'Univers.

Les scientifiques du plus grand accélérateur de particules du monde vont disposer d'un nouvel outil qui, selon les chercheurs, pourrait les aider à découvrir la face cachée de l'Univers.

L'Organisation européenne pour la recherche nucléaire (CERN) va entamer la construction d'un nouveau supercollisionneur, le "Futur collisionneur circulaire", qui sera 1 000 fois plus sensible aux particules dites "cachées", ou "fantômes", que l'équipement actuel utilisé par l'organisation.

Les accélérateurs de particules permettent aux scientifiques de recréer les conditions du Big Bang, la théorie physique qui décrit l'apparition de l'Univers.

Dans ce nouvel appareil, les particules seront projetées contre une surface solide, et non plus les unes contre les autres comme dans les accélérateurs actuels. 

Le collisionneur fait partie du projet SHiP (Search for Hidden Particles) du CERN, un projet en gestation depuis dix ans qui permettra d'étudier certaines des particules les plus discrètes de l'espace.

Richard Jacobsson, physicien principal au CERN, affirme que ce projet pourrait constituer une "avancée considérable" qui redéfinirait la compréhension de la création de l'Univers.

" SHiP est l'une de ces expériences qui pourraient changer le paradigme scientifique et nous faire entrer dans un tout nouveau domaine de connaissances, non seulement sur notre Univers, mais aussi sur notre position dans celui-ci", avance Richard Jacobsson lors d'une interview.

"La plupart des hypothèses que nous avons formulées jusqu'à présent pourraient être réévaluées".

Selon le physicien, les scientifiques n'ont jamais réussi à détecter ce type de particules, car ils ne disposaient pas de la technologie adéquate.

Que sont les particules fantômes ?

D'après Richard Jacobsson, tout ce que nous pouvons voir à l'œil nu depuis l'espace, y compris les étoiles et les planètes, représente environ 5 % de la matière réelle de l'Univers.

Les 95 % restants se répartissent, selon les connaissances actuelles, entre environ 26 % de matière noire et 69 % d'énergie noire, selon le physicien.

Les scientifiques utilisent actuellement le "modèle standard", qui comprend 17 particules différentes, pour expliquer la composition de l'Univers.

En 2012, les scientifiques du CERN ont découvert une nouvelle particule du modèle standard, le boson de Higgs, grâce au Grand collisionneur de hadrons, une découverte qui leur a valu le prix Nobel de physique un an plus tard.

Depuis, les tentatives d'utiliser ce même collisionneur pour mesurer les particules cachées - qui pourraient également constituer la matière noire et l'énergie noire, mais ne font pas partie du modèle standard - se sont toutes soldées par des échecs.

" La découverte du boson de Higgs a comblé un vide sans pour autant prédire quelque chose de nouveau", déclare Richard Jacobsson.

"L'idée de ce projet est née presque par hasard, d'un partenariat entre des personnes issues de différents domaines et désireuses d'explorer la physique sous un autre angle".

Les particules "cachées" ou "fantômes" sont invisibles et ont des connexions physiques plus faibles que les particules déjà découvertes, ce qui les rend difficiles à détecter.

Le Grand collisionneur de hadrons du CERN peut détecter les particules jusqu'à un mètre du site de la collision, mais les particules cachées restent invisibles beaucoup plus longtemps avant de se révéler.

Les détecteurs du nouveau collisionneur du projet SHiP seront donc placés plus loin et produiront davantage de collisions sur une toile de fond fixe afin d'identifier plus facilement ces particules.

La construction des nouvelles installations souterraines du SHiP débutera en 2026 et les premières expériences pourraient avoir lieu vers 2032.

Le futur collisionneur circulaire, quant à lui, sera mis en service dans le courant des années 2040, mais n'atteindra son plein potentiel qu'en 2070, selon des informations rapport de la BBC.

Auteur: Internet

Info: https://fr.euronews.com/ - Anna Desmarais,  26 mars 2024

[ infra-monde ] [ sub-particules élémentaires ]

évolution technologique

Intelligence artificielle ou stupidité réelle ?

Bien que le battage médiatique augmente la sensibilisation à l'IA, il facilite également certaines activités assez stupides et peut distraire les gens de la plupart des progrès réels qui sont réalisés.
Distinguer la réalité des manchettes plus dramatiques promet d'offrir des avantages importants aux investisseurs, aux entrepreneurs et aux consommateurs.

L'intelligence artificielle a acquis sa notoriété récente en grande partie grâce à des succès très médiatisés tels que la victoire d'IBM Watson à Jeopardy et celle de Google AlphaGo qui a battu le champion du monde au jeu "Go". Waymo, Tesla et d'autres ont également fait de grands progrès avec les véhicules auto-propulsés. Richard Waters a rendu compte de l'étendue des applications de l'IA dans le Financial Times : "S'il y a un message unificateur qui sous-tend la technologie grand public exposée [au Consumer Electronics Show] .... c'est : "L'IA partout."

Les succès retentissants de l'IA ont également capturé l'imagination des gens à un tel point que cela a suscité d'autres efforts d'envergure. Un exemple instructif a été documenté par Thomas H. Davenport et Rajeev Ronanki dans le Harvard Business Review. Ils écrirent, "En 2013, le MD Anderson Cancer Center a lancé un projet ""Moon shot " : diagnostiquer et recommander des plans de traitement pour certaines formes de cancer en utilisant le système cognitif Watson d'IBM". Malheureusement, ce système n'a pas fonctionné et en 2017 le projet fut mis en veilleuse après avoir coûté plus de 62 millions de dollars sans avoir été utilisé pour les patients.

Waters a également abordé un autre message, celui des attentes modérées. En ce qui concerne les "assistants personnels à commande vocale", note-t-elle, "on ne sait pas encore si la technologie est capable de remplacer le smartphone pour naviguer dans le monde numérique autrement autrement que pour écouter de la musique ou vérifier les nouvelles et la météo".

D'autres exemples de prévisions modérées abondent. Generva Allen du Baylor College of Medicine et de l'Université Rice a avertit , "Je ne ferais pas confiance à une très grande partie des découvertes actuellement faites qui utilisent des techniques de machine learning appliquées à de grands ensembles de données". Le problème, c'est que bon nombre des techniques sont conçues pour fournir des réponses précises et que la recherche comporte des incertitudes. Elle a précisé : "Parfois, il serait beaucoup plus utile qu'ils reconnaissent que certains sont vraiment consolidés, mais qu'on est pas sûr pour beaucoup d'autres".

Pire encore, dans les cas extrêmes, l'IA n'est pas seulement sous-performante ; elle n'a même pas encore été mise en œuvre. Le FT rapporte, "Quatre jeunes entreprises européennes sur dix n'utilisent aucun programme d'intelligence artificielle dans leurs produits, selon un rapport qui souligne le battage publicitaire autour de cette technologie.

Les cycles d'attentes excessives suivies de vagues de déception ne sont pas surprenants pour ceux qui ont côtoyé l'intelligence artificielle pendant un certain temps. Ils savent que ce n'est pas le premier rodéo de l'IA. En effet, une grande partie du travail conceptuel date des années 1950. D'ailleurs, en passant en revue certaines de mes notes récentes je suis tombé sur une pièce qui explorait les réseaux neuronaux dans le but de choisir des actions - datant de 1993.

La meilleure façon d'avoir une perspective sur l'IA est d'aller directement à la source et Martin Ford nous en donne l'occasion dans son livre, Architects of Intelligence. Organisé sous la forme d'une succession d'entrevues avec des chercheurs, des universitaires et des entrepreneurs de premier plan de l'industrie, le livre présente un historique utile de l'IA et met en lumière les principaux courants de pensée.

Deux perspectives importantes se dégagent de ce livre.

La première est qu'en dépit des origines et des personnalités disparates des personnes interrogées, il existe un large consensus sur des sujets importants.

L'autre est qu'un grand nombre des priorités et des préoccupations des principales recherches sur l'IA sont bien différentes de celles exprimées dans les médias grand public.

Prenons par exemple le concept d'intelligence générale artificielle (AGI). Qui est étroitement lié à la notion de "singularité" ce point où l'IA rejoindra celle de l'homme - avant un dépassement massif de cette dernière. Cette idée et d'autres ont suscité des préoccupations au sujet de l'IA, tout comme les pertes massives d'emplois, les drones tueurs et une foule d'autres manifestations alarmantes.

Les principaux chercheurs en AI ont des points de vue très différents ; ils ne sont pas du tout perturbés par l'AGI et autres alarmismes.

Geoffrey Hinton, professeur d'informatique à l'Université de Toronto et vice-président et chercheur chez Google, dit : "Si votre question est : Quand allons-nous obtenir un commandant-docteur Data (comme dans Star Trek ) je ne crois pas que ce sera comme çà que ça va se faire. Je ne pense pas qu'on aura des programmes uniques et généralistes comme ça."

Yoshua Bengio, professeur d'informatique et de recherche opérationnelle à l'Université de Montréal, nous dit qu'il y a des problèmes très difficiles et que nous sommes très loin de l'IA au niveau humain. Il ajoute : "Nous sommes tous excités parce que nous avons fait beaucoup de progrès dans cette ascension, mais en nous approchant du sommet, nous apercevons d'autres collines qui s'élèvent devant nous au fur et à mesure".

Barbara Grosz, professeur de sciences naturelles à l'Université de Harvard : "Je ne pense pas que l'AGI soit la bonne direction à prendre". Elle soutient que la poursuite de l'AGI (et la gestion de ses conséquences) sont si loin dans l'avenir qu'elles ne sont que "distraction".

Un autre fil conducteur des recherches sur l'IA est la croyance que l'IA devrait être utilisée pour améliorer le travail humain plutôt que le remplacer.

Cynthia Breazeal, directrice du groupe de robots personnels du laboratoire de médias du MIT, aborde la question : "La question est de savoir quelle est la synergie, quelle est la complémentarité, quelle est l'amélioration qui permet d'étendre nos capacités humaines en termes d'objectifs, ce qui nous permet d'avoir vraiment un plus grand impact dans le monde, avec l'IA."

Fei-Fei Li, professeur d'informatique à Stanford et scientifique en chef pour Google Cloud dit lui : "L'IA en tant que technologie a énormément de potentiel pour valoriser et améliorer le travail, sans le remplacer".

James Manyika, président du conseil et directeur du McKinsey Global Institute, fait remarquer que puisque 60 % des professions ont environ un tiers de leurs activités qui sont automatisables et que seulement environ 10 % des professions ont plus de 90 % automatisables, "beaucoup plus de professions seront complétées ou augmentées par des technologies qu'elles ne seront remplacées".

De plus, l'IA ne peut améliorer le travail humain que si elle peut travailler efficacement de concert avec lui.

Barbara Grosz fait remarquer : "J'ai dit à un moment donné que 'les systèmes d'IA sont meilleurs s'ils sont conçus en pensant aux gens'". Je recommande que nous visions à construire un système qui soit un bon partenaire d'équipe et qui fonctionne si bien avec nous que nous ne nous rendions pas compte qu'il n'est pas humain".

David Ferrucci, fondateur d'Elemental Cognition et directeur d'IA appliquée chez Bridgewater Associates, déclare : " L'avenir que nous envisageons chez Elemental Cognition repose sur une collaboration étroite et fluide entre l'intelligence humaine et la machine. "Nous pensons que c'est un partenariat de pensée." Yoshua Bengio nous rappelle cependant les défis à relever pour former un tel partenariat : "Il ne s'agit pas seulement de la précision [avec l'IA], il s'agit de comprendre le contexte humain, et les ordinateurs n'ont absolument aucun indice à ce sujet."

Il est intéressant de constater qu'il y a beaucoup de consensus sur des idées clés telles que l'AGI n'est pas un objectif particulièrement utile en ce moment, l'IA devrait être utilisée pour améliorer et non remplacer le travail et l'IA devrait fonctionner en collaboration avec des personnes. Il est également intéressant de constater que ces mêmes leçons sont confirmées par l'expérience des entreprises.

Richard Waters décrit comment les implémentations de l'intelligence artificielle en sont encore à un stade assez rudimentaire.

Éliminez les recherches qui monopolisent les gros titres (un ordinateur qui peut battre les humains au Go !) et la technologie demeure à un stade très primaire .

Mais au-delà de cette "consumérisation" de l'IT, qui a mis davantage d'outils faciles à utiliser entre les mains, la refonte des systèmes et processus internes dans une entreprise demande beaucoup de travail.

Ce gros travail prend du temps et peu d'entreprises semblent présentes sur le terrain. Ginni Rometty, responsable d'IBM, qualifie les applications de ses clients d'"actes aléatoires du numérique" et qualifie nombre de projets de "hit and miss". (ratages). Andrew Moore, responsable de l'intelligence artificielle pour les activités de Google Cloud business, la décrit comme "intelligence artificielle artisanale". Rometty explique : "Ils ont tendance à partir d'un ensemble de données isolé ou d'un cas d'utilisation - comme la rationalisation des interactions avec un groupe particulier de clients. Tout ceci n'est pas lié aux systèmes, données ou flux de travail plus profonds d'une entreprise, ce qui limite leur impact."

Bien que le cas HBR du MD Anderson Cancer Center soit un bon exemple d'un projet d'IA "au clair de lune "qui a probablement dépassé les bornes, cela fournit également une excellente indication des types de travail que l'IA peut améliorer de façon significative. En même temps que le centre essayait d'appliquer l'IA au traitement du cancer, son "groupe informatique expérimentait l'utilisation des technologies cognitives pour des tâches beaucoup moins ambitieuses, telles que faire des recommandations d'hôtels et de restaurants pour les familles des patients, déterminer quels patients avaient besoin d'aide pour payer leurs factures, et résoudre les problèmes informatiques du personnel".

Dans cette entreprise, le centre a eu de bien meilleures expériences : "Les nouveaux systèmes ont contribué à accroître la satisfaction des patients, à améliorer le rendement financier et à réduire le temps consacré à la saisie fastidieuse des données par les gestionnaires de soins de l'hôpital. De telles fonctions banales ne sont peut-être pas exactement du ressort de Terminator, mais elles sont quand même importantes.

Optimiser l'IA dans le but d'augmenter le travail en collaborant avec les humains était également le point central d'une pièce de H. James Wilson et Paul R. Daugherty "HBRpiece". Ils soulignent : "Certes, de nombreuses entreprises ont utilisé l'intelligence artificielle pour automatiser leurs processus, mais celles qui l'utilisent principalement pour déplacer leurs employés ne verront que des gains de productivité à court terme. Grâce à cette intelligence collaborative, l'homme et l'IA renforcent activement les forces complémentaires de l'autre : le leadership, le travail d'équipe, la créativité et les compétences sociales de la première, la rapidité, l'évolutivité et les capacités quantitatives de la seconde".

Wilson et Daugherty précisent : "Pour tirer pleinement parti de cette collaboration, les entreprises doivent comprendre comment les humains peuvent le plus efficacement augmenter les machines, comment les machines peuvent améliorer ce que les humains font le mieux, et comment redéfinir les processus commerciaux pour soutenir le partenariat". Cela demande beaucoup de travail et cela va bien au-delà du simple fait de balancer un système d'IA dans un environnement de travail préexistant.

Les idées des principaux chercheurs en intelligence artificielle, combinées aux réalités des applications du monde réel, offrent des implications utiles. La première est que l'IA est une arme à double tranchant : le battage médiatique peut causer des distractions et une mauvaise attribution, mais les capacités sont trop importantes pour les ignorer.

Ben Hunt discute des rôles de la propriété intellectuelle (PI) et de l'intelligence artificielle dans le secteur des investissements, et ses commentaires sont largement pertinents pour d'autres secteurs. Il note : "L'utilité de la propriété intellectuelle pour préserver le pouvoir de fixation des prix est beaucoup moins fonction de la meilleure stratégie que la PI vous aide à établir, et beaucoup plus fonction de la façon dont la propriété intellectuelle s'intègre dans le l'esprit du temps (Zeitgeist) dominant dans votre secteur.

Il poursuit en expliquant que le "POURQUOI" de votre PI doit "répondre aux attentes de vos clients quant au fonctionnement de la PI" afin de protéger votre produit. Si vous ne correspondez pas à l'esprit du temps, personne ne croira que les murs de votre château existent, même si c'est le cas". Dans le domaine de l'investissement (et bien d'autres encore), "PERSONNE ne considère plus le cerveau humain comme une propriété intellectuelle défendable. Personne." En d'autres termes, si vous n'utilisez pas l'IA, vous n'obtiendrez pas de pouvoir de fixation des prix, quels que soient les résultats réels.

Cela fait allusion à un problème encore plus grave avec l'IA : trop de gens ne sont tout simplement pas prêts à y faire face.

Daniela Rus, directrice du laboratoire d'informatique et d'intelligence artificielle (CSAIL) du MIT déclare : "Je veux être une optimiste technologique. Je tiens à dire que je vois la technologie comme quelque chose qui a le potentiel énorme d'unir les gens plutôt que les diviser, et de les autonomiser plutôt que de les désolidariser. Mais pour y parvenir, nous devons faire progresser la science et l'ingénierie afin de rendre la technologie plus performante et plus utilisable." Nous devons revoir notre façon d'éduquer les gens afin de nous assurer que tous ont les outils et les compétences nécessaires pour tirer parti de la technologie.

Yann Lecun ajoute : "Nous n'aurons pas de large diffusion de la technologie de l'IA à moins qu'une proportion importante de la population ne soit formée pour en tirer parti ".

Cynthia Breazeal répéte : "Dans une société de plus en plus alimentée par l'IA, nous avons besoin d'une société alphabétisée à l'IA."

Ce ne sont pas non plus des déclarations creuses ; il existe une vaste gamme de matériel d'apprentissage gratuit pour l'IA disponible en ligne pour encourager la participation sur le terrain.

Si la société ne rattrape pas la réalité de l'IA, il y aura des conséquences.

Brezeal note : "Les craintes des gens à propos de l'IA peuvent être manipulées parce qu'ils ne la comprennent pas."

Lecun souligne : " Il y a une concentration du pouvoir. À l'heure actuelle, la recherche sur l'IA est très publique et ouverte, mais à l'heure actuelle, elle est largement déployée par un nombre relativement restreint d'entreprises. Il faudra un certain temps avant que ce ne soit utilisé par une plus grande partie de l'économie et c'est une redistribution des cartes du pouvoir."

Hinton souligne une autre conséquence : "Le problème se situe au niveau des systèmes sociaux et la question de savoir si nous allons avoir un système social qui partage équitablement... Tout cela n'a rien à voir avec la technologie".

À bien des égards, l'IA est donc un signal d'alarme. En raison de l'interrelation unique de l'IA avec l'humanité, l'IA a tendance à faire ressortir ses meilleurs et ses pires éléments. Certes, des progrès considérables sont réalisés sur le plan technologique, ce qui promet de fournir des outils toujours plus puissants pour résoudre des problèmes difficiles. Cependant, ces promesses sont également limitées par la capacité des gens, et de la société dans son ensemble, d'adopter les outils d'IA et de les déployer de manière efficace.

Des preuves récentes suggèrent que nous avons du pain sur la planche pour nous préparer à une société améliorée par l'IA. Dans un cas rapporté par le FT, UBS a créé des "algorithmes de recommandation" (tels que ceux utilisés par Netflix pour les films) afin de proposer des transactions pour ses clients. Bien que la technologie existe, il est difficile de comprendre en quoi cette application est utile à la société, même de loin.

Dans un autre cas, Richard Waters nous rappelle : "Cela fait presque dix ans, par exemple, que Google a fait trembler le monde de l'automobile avec son premier prototype de voiture autopropulsée". Il continue : "La première vague de la technologie des voitures sans conducteur est presque prête à faire son entrée sur le marché, mais certains constructeurs automobiles et sociétés de technologie ne semblent plus aussi désireux de faire le grand saut. Bref, ils sont menacés parce que la technologie actuelle est à "un niveau d'autonomie qui fait peur aux constructeurs automobiles, mais qui fait aussi peur aux législateurs et aux régulateurs".

En résumé, que vous soyez investisseur, homme d'affaires, employé ou consommateur, l'IA a le potentiel de rendre les choses bien meilleures - et bien pires. Afin de tirer le meilleur parti de cette opportunité, un effort actif axé sur l'éducation est un excellent point de départ. Pour que les promesses d'AI se concrétisent, il faudra aussi déployer beaucoup d'efforts pour mettre en place des infrastructures de systèmes et cartographier les forces complémentaires. En d'autres termes, il est préférable de considérer l'IA comme un long voyage plutôt que comme une destination à court terme.

Auteur: Internet

Info: Zero Hedge, Ven, 03/15/2019 - 21:10

[ prospective ]