anti-populisme

[Trump] n’était assurément pas l’ennemi des riches, dont il a beaucoup réduit les impôts. Mais il a aussi piétiné l’image idyllique de la mondialisation qui se trouve au fondement de la vision bourgeoise du monde depuis les années 1990. Il a eu des mots cruels pour les médias, la Silicon Valley et Wall Street. Il a critiqué l’Organisation du traité de l’Atlantique nord (OTAN) et prétendu s’opposer aux "guerres sans fin" au Proche-Orient. Enfin, bien qu’il n’ait presque rien fait pour y remédier, à l’exception de mesures protectionnistes que son successeur a eu l’intelligence politique de ne pas remettre en question, il a réveillé la colère de millions de travailleurs blancs – la hantise de l’élite éclairée depuis les années 1960. […]

On pourrait longtemps égrener les fake news du journalisme anti-Trump. Elles se comptent par dizaines, à tel point que, d’après le journaliste Matt Taibbi, la succession frénétique de pseudo-scandales a fini par servir de modèle économique aux médias : sitôt une affaire dégonflée, une autre venait la remplacer, leur assurant des succès d’audience tout au long cette présidence. Selon un recensement établi par le New York Times, 1 200 livres ont été publiés sur M. Trump entre 2016 et août 2020. Au cours de son mandat, les chaînes de télévision câblées ont rapporté ses méfaits avec un tel acharnement qu’il ne leur restait souvent plus assez de temps pour se soucier du reste de l’actualité. Son irruption sur la scène nationale leur a autant profité qu’aux plus fervents adeptes du président. Lui résister procurait par ailleurs à ces journalistes une raison d’être, comme le suggère un mème très populaire sur Internet ces dernières années : "Si vous vous êtes déjà demandé ce que vous auriez fait au temps de l’esclavage, de l’Holocauste ou du mouvement des droits civiques, vous allez à présent le découvrir". La guerre contre M. Trump a simplifié le monde à outrance, repeignant le moindre fait aux couleurs de l’urgence morale. […]

En termes de mots par mois de mandat, l’administration Trump doit avoir été la plus disséquée de l’histoire des États- Unis. L’hystérie "progressiste" qui l’a accompagnée n’a fait en revanche l’objet de presque aucune analyse sérieuse. Elle relève pourtant de l’histoire culturelle des années Trump, tout autant que le personnage lui-même. En fait, cette banalisation de l’outrance importe même davantage, car elle reflète les pensées et les craintes du groupe social dominant aux États-Unis, les millions de cadres et de membres des professions intellectuelles supérieures qui ont tant prospéré ces dernières décennies. Si M. Trump n’est plus autant sur le devant de la scène – pour le moment – les "cols blancs" qui l’ont méprisé continuent de savourer leur victoire. Leur vision du monde imprègne désormais toutes les grandes institutions : la Silicon Valley, Wall Street, les universités, les médias, le secteur associatif. […]

Quand Timothy Snyder [l’écrivain anti-Trump auteur du livre "De la tyrannie"] prédisait, en 2017, que les États-Unis risquaient de sombrer dans une "culture de la dénonciation", il avait parfaitement raison – à ceci près que les internautes "progressistes", et non M. Trump, allaient bientôt réclamer la défenestration des ennemis de la vertu. Il n’avait pas tort non plus de mettre en garde contre une imminente "suspension de la liberté d’expression" – à ceci près que la prophétie fut réalisée par le sympathique monopole des réseaux sociaux, Facebook et Twitter en tête, et non par le régime de M. Trump. Dans son manuel de résistance à la dictature, Snyder s’adresse aux diplômés de l’enseignement supérieur, les implorant de commencer à agir en tant que membres d’une même classe, afin d’exercer "un certain pouvoir". Ce genre d’invocation est récurrent. Le seul moyen d’arrêter l’autoritarisme serait de renforcer le pouvoir des figures traditionnelles de l’autorité, des "autorités autorisées", pourrait-on dire : la cohorte de diplômés qui forment la classe des commentateurs, professeurs, éditorialistes, financiers, docteurs, avocats et génies des nouvelles technologies. Depuis 2016, l’idée a été rebattue sur tous les tons : un Trump est ce que vous récoltez chaque fois que vous ne respectez pas ceux qui savent. Mais aussi : si M. Trump est bien Hitler, alors il faut écraser son mouvement, censurer ses partisans, refuser qu’ils profitent des règles de la démocratie ordinaire pour la détruire. Douter de la parole des autorités serait le premier pas vers le "crépuscule de la démocratie", pour reprendre le titre d’un ouvrage publié en 2020 par Anne Applebaum.

Selon cette essayiste très populaire, ce qui a mené à la terrible ère de M. Trump est la fragmentation des élites dirigeantes. Applebaum se remémore avec émotion l’époque où les intellectuels vivaient en harmonie, où ses amis s’accordaient sur les bienfaits de la mondialisation néolibérale et où tous psalmodiaient les mêmes tables de la Loi. Hélas, regrette- t-elle, certains "membres de l’élite intellectuelle et diplômée", y compris parmi ses propres amis, se sont mis à contester "le reste de l’élite intellectuelle et universitaire". Une "trahison", estime Applebaum, qui renvoie elle aussi à Hitler. Que des gens instruits ne s’accordent pas toujours entre eux apparaît inconcevable à l’auteure, pour qui la doctrine de la méritocratie est le mécanisme permettant à une société de choisir une élite qui croit aux mêmes choses qu’Applebaum. Penser autrement reviendrait à trahir sa responsabilité d’intellectuel. Aucun des semeurs de panique évoqués ici ne prend au sérieux les questions et les forces sociales qui ont poussé les Américains à voter pour M. Trump. […]

Qu’est-ce qui déclenche une telle réaction ? […] Les discours les plus outranciers proviennent des classes les plus privilégiées de la société : autrefois, les patrons de presse, chefs d’entreprise et avocats d’affaires ; désormais, les surdiplômés qui exercent un contrôle hégémonique sur les médias et l’industrie de la "connaissance". Dans chacun des épisodes cités, ils percevaient les mouvements politiques de leur pays comme un péril mortel pour leur propre statut. […] La fureur anti-Trump est souvent considérée comme un phénomène progressiste, voire une renaissance de la gauche. Mais elle a aussi ouvert la voie à cette nouvelle forme d’autoritarisme, portée par des démocrates. Dans le paysage politique contemporain, on entend désormais des avocats reconnus exprimer leur aversion pour la liberté d’expression, des banques, des services de renseignement et des industriels de la défense déclarer leur solidarité avec les minorités opprimées, des élus démocrates faire pression sur Google, Facebook ou Twitter pour qu’ils recourent plus systématiquement à la censure – le tout sur fond de condamnation de la nocivité intrinsèque de la classe ouvrière blanche. Ainsi s’exprime une aristocratie qui refuse de tolérer l’existence même d’une partie appréciable de la population qu’elle gouverne. À ses yeux, les seules "normes" qui semblent désormais compter sont celles qui la maintiendront tout au sommet.

Auteur: Frank Thomas

Info: https://www.monde-diplomatique.fr/2021/08/FRANK/63420

[ adversaires ] [ pensée unique ] [ conservation du pouvoir ] [ GAFAM ] [ point godwin ] [ état profond ]

multinationales

Les GAFAM et les NATU, nouveaux maîtres du monde de l’économie numérique ?

Encore des néo-acronymes anglo-saxons au menu aujourd’hui ! Levons le suspens tout de suite. GAFAM regroupe les initiales de Google, Apple, Facebook, Amazon, Microsoft et NATU ceux de Netflix, Air BNB, Telsa et Uber. En gros les dix plus grandes sociétés américaines de l’économie numérique. Deux acronymes pour une valorisation boursière comparable, tenez vous bien, au budget annuel de la France et un chiffre d’affaire annuel supérieur à celui du Danemark avec "seulement" 300 000 employés. Une sacré efficacité économique par employé, une croissance annuelle supérieur à celle de la Chine et surtout, une position dominante sur le marché qui commence à faire réfléchir.

Ces mastodontes de l’économie numérique représenteraient à eux seuls, près de 60% de nos usages numériques quotidiens. A l’heure où la France commence à prendre sérieusement conscience des enjeux de l’économie numérique, ces géants numériques ont une sacré longueur d’avance dans cette nouvelle révolution industrielle. Est-il trop tard ? Sans doute. Mais la France et l’Europe n’ont pas dit leur dernier mot.

- Qui sont vraiment ces GAFAM et NATU ? Je ne vais pas présenter tout le monde mais pour faire vite, disons qu’ils se partagent les grandes fonctions de l’économie numérique. Cette dernière qui était censée prolonger numériquement l’économie traditionnelle commence en réalité en train de la vampiriser sérieusement. Ce qu’on a appelé l’ubérisation de l’économie en référence à la société américaine Uber qui détruit progressivement le modèle de fonctionnement des taxis pour s’approprier d’énormes parts de marché. Google est un peu la matrice du système car il touche à tout : il fournit gratuitement à chacun la boîte à outils pour naviguer dans les mondes numériques et se finance en revendant les précieuses données qu’il récolte. Apple vend une partie du matériel nécessaire pour évoluer dans ce monde numérique, mais également de la musique et des films dont il a révolutionné la distribution. Facebook est le réseau social mondial qui permet à chacun de suivre la vie et les activités des autres.

Notons qu’avec Google, Facebook est devenu une régie publicitaire mondiale qui permet de cibler de façon chirurgicale des publicités avec une audience potentielle qui se chiffre en milliard d’individus. Amazon est en passe de devenir le distributeur mondial de l’économie numérique, menaçant des géants comme Wall Mart aux Etats Unis et peut-être Carrefour ou Auchan demain. - Et les nouveaux venus ? Netflix ? Air BNB ? Telsa ? Uber ? Netflix est la plus grosse plateforme de diffusion de films et séries. Il est également producteur et en ligne va sans doute faire exploser le modèle de la télévision. Air BNB est en train d’appliquer la même punition au secteur hôtelier en permettant à chacun de louer une chambre ou une maison d’un simple clic. Ou presque. Tesla révolutionne l’énergie avec la production de voiture et de batteries électriques d’une nouvelle génération et possède aussi SpaceX, un lanceur de fusée. Quand à Uber, il révolutionne la mobilité avec les taxis. Mais pas que…

Cela sous-entend que ces acteurs ne se cantonnent pas à leur "coeur de métier" comme on dit ? Tout à fait. Ils sont si puissant financièrement qu’ils investissent dans de très nombreux domaines. N’oublions pas que Youtube qui diffuse 4 milliard de vidéos par jour appartient à Google et que Facebook en revendique près de 3 milliards chaque jour. Les audiences des plus grandes chaines de télé se comptent plutôt en millions. Amazon est connu pour être une librairie en ligne mais vend aujourd’hui presque tout sur sa plateforme, même de la micro main d’oeuvre avec sa plateforme Mechanical Turk. Google investit dans presque tout, de la médecine prédictive aux satellites, en passant par les lunettes connectées et les voitures (Google car). Et quand les chauffeurs taxis s’excitent sur Uber pop, on oublie qu’Uber s’occupe aussi de la location de voitures et de la livraison de colis. Selon le cabinet d’études FaberNovel, les Gafam se positionnent directement ou non sur les 7 industries clefs de la transformation numérique : les télécoms et l’IT, la santé, la distribution, les énergies, les média et le divertissement, la finance ainsi que le voyage et les loisirs.

Cette concentration de pouvoir technologique et financier n’est-elle pas un risque pour l’économie ? On n’est pas loin en effet de situations de trusts, de monopoles voir de cartels. Ces géants disposent de nombreux atouts. Ils ont des réserves de cash gigantesques, ils ont une vision à 360 degrés de ce qui se passe aujourd’hui dans l’innovation, ils attirent les plus grands talents et se positionnent sur les nouveaux marchés issus de la transformation numérique comme l’internet des objets, la robotique, voitures, les drones…. Ils diversifient leurs activités et deviennent des prédateurs redoutables de l’économie traditionnelle.

Quelques chiffres donnent le vertige. Google contrôle 90 % de la recherche dans le monde. Apple 45 % du trafic Web issu des smartphones. Facebook 75 % des pages vues sur les réseaux sociaux aux Etats-Unis. Et si demain une pépite émerge, il est presqu’assuré que cette dernière tombera dans l’escarcelle d’un de ces géants. - Que peuvent faire les autres pays ? Il y a toujours 2 types d’attitudes devant un tel défi. Attaquer ou défendre. Ou les deux. Et sur plusieurs terrains. L’innovation et la recherche bien sûr, en essayant d’inventer non seulement des concurrents à ces mastodontes, mais aussi en explorant d’autres domaines prometteurs. L’Europe pré-technocratique avait réussi à faire des Airbus et des fusées Ariane. Elle hébergent encore de grands leaders industriels de la santé, du commerce et de la distribution. Mais ses modèles datent du 20ème siècle et clairement, le virage du numérique n’a pas été pris à temps. Inventeur du Minitel dans les années 80, la France aurait pu prendre une avance stratégique dans ce domaine mais cela aurait sans doute du se jouer au niveau européen.

Contrairement à la Chine (avec Baidu et Alibaba) ou à la Russie (Yandex, Rutube), l’Europe n’a malheureusement rien lancé de significatif dans ce domaine. - Justement n’est-ce pas au niveau continental que des leviers existent ? Certainement. S’il est difficile de mettre en place des consortium numériques à l’échelle européenne, par exemple pour concurrencer les GAFAM dans leurs fonctions stratégiques, des leviers législatifs, juridiques et fiscaux sont en revanche déjà utilisés pour attaquer les géants américains qui sont rarement respectueux des règles locales. Amazon, qui concentrait ses revenus au Luxembourg va devoir payer des impôts dans chaque pays dans lequel il évolue. Google a été condamné pour avoir favorisé ses propres services de shopping a du se plier aux exigences de la CNIL française pour mettre en place un droit à l’oubli. Mais cela sonne comme des gouttes d’eau dans l’océan et surtout cela concerne essentiellement des mesures défensives, comme si la bataille était déjà perdue. Internet,

Auteur: Internet

Info: http://www.econum.fr/gafa, 20 septembre 2015

[ transnationales ] [ puissance ] [ domination ] [ pouvoirs comprador ]

intelligence artificielle

Cinq indices pour repérer les contenus écrits par ChatGPT, Bard ou d'autres robots conversationnels

Voici des astuces pour détecter ces textes qui ne sont pas écrits par des humaines.

1) Elles font des répétitions (mais pas de fautes)

Donc Si vous trouvez une coquille (faute de frappe, de grammaire, etc.) dans un texte, il s'agit d'un bon moyen de voir que l'article que vous lisez a été au minimum retouché par un être humain. En revanche, les articles rédigés par une IA sans supervision humaine sont souvent truffés de répétitions. L'écriture générative a en effet tendance à reproduire les mêmes termes et structures de phrases – même si c'est de moins en moins le cas. Les IA sont de plus en plus performantes et leurs utilisateurs savent également de mieux en mieux les utiliser pour contourner ces écueils.

Des logiciels ont même été développés afin de rendre encore plus humains les textes écrits par une IA. Le plus connu s'appelle Undetectable.ai et permet "d'humaniser" les textes artificiels en les confrontant aux principaux détecteurs d'IA qui existent. De fait, ces détecteurs deviennent de moins en moins fiables. "Open AI [l'entreprise créatrice de ChatGPT] a récemment abandonné son détecteur, car ça ne marche pas", fait remarquer Virginie Mathivet, spécialiste en la matière.

2 Elles sont capables d'affirmer des absurdités

Les IA sont très performantes pour les tâches très codifiées, comme l'orthographe, mais elles peuvent affirmer des absurdités sans sourciller. "Si vous demandez à une IA d'écrire une recette d'omelette aux œufs de vache, elle peut tout à fait le faire." Indique Amélie Cordier, ingénieure spécialiste des IA. 

Les sites qui utilisent des IA pour produire des articles à la chaîne, à partir de contenus trouvés sur internet, sont souvent confrontés à ce problème. Récemment, le site The Portal, qui traite de l'actualité du jeu vidéo, s'est fait épingler sur Twitter par le journaliste Grégory Rozières. Certains articles contiennent en effet de fausses informations grossières, car l'IA qui les rédige a repris au premier degré des blagues trouvées sur Reddit.

Lorsque vous lisez un article et qu'une information semble absurde, ou qu'un chiffre vous paraît démesuré, cela peut donc être la marque d'une rédaction non-humaine. Pour s'en assurer, le mieux est alors de vérifier l'information douteuse grâce à d'autres sources de confiance. "Cela revient à faire du fact-checking, c'est à l'humain d'avoir un regard critique", commente Virginie Mathivet.

3) Elles font preuve d'une productivité inhumaine

La rédaction par IA est encore loin d'être un gage de qualité, mais permet de produire un très grand nombre d'articles en un temps record. Prudence donc face aux sites qui publient quotidiennement une quantité faramineuse d'articles, sans pour autant employer de nombreuses personnes. "Si on voit qu'un blog publie 200 articles par jour sous le même nom, c'est un indice", explique Virginie Mathivet. Certains articles écrits par des robots sont signés par un nom, comme s'ils avaient été rédigés par une personne. Si cette signature semble trop prolifique, l'utilisation d'une IA est à suspecter fortement. Sur le site The Portal, déjà cité plus haut, un même "journaliste" a ainsi signé près de 7 000 articles en seulement neuf jours.

De plus, si les articles entre eux comportent de nombreuses similitudes dans leur forme et leur structure, il y a fort à parier que ceux-ci soient rédigés automatiquement. Les IA ont en effet tendance à produire des contenus très homogènes, surtout s'ils sont créés à partir de la même consigne utilisée en boucle. "L'IA imite, c'est la façon par laquelle elle fonctionne. Elle homogénéise un peu tout", fait remarquer Amélie Cordier.

4 Elles écrivent mal et citent rarement leurs source

Même si elles signent parfois d'un nom humain, les IA ne peuvent pas incarner leurs articles de la même manière qu'un journaliste en chair et en os. Si un journaliste n'a strictement aucune existence en ligne en dehors de sa page auteur, cela peut faire partie des indices qui laissent à penser à une rédaction par IA. Enfin, les articles publiés grâce à une IA ont souvent un ton très factuel, assez désincarné. Les IA citent très rarement leurs sources et ne font jamais intervenir de personne humaine sous forme de citation comme dans un article de presse.

Elles sont en revanche tout à fait capables d'en inventer si on leur demande de le faire. Dans un numéro paru en avril 2023, le magazine people allemand Die Aktuelle a poussé le vice jusqu'à publier une fausse interview exclusive de Michael Schumacher, générée par une AI, comme le raconte le site spécialisé Numerama. La famille de l'ancien champion de Formule 1 a porté plainte et la rédactrice en chef du magazine a finalement été limogée.

L'IA peut cependant être un outil intéressant, tant qu'elle reste sous supervision humaine. Le journaliste Jean Rognetta, créateur de la newsletter Qant, a quotidiennement recours à l'IA. Selon lui, il n'est "plus possible de reconnaître avec certitude un article écrit par une IA, si ce n'est que c'est souvent du mauvais journalisme". S'il utilise l'IA pour écrire sa newsletter, Jean Rognetta reste en effet convaincu de la nécessité d'effectuer une relecture et une correction humaine. "Notre newsletter est écrite avec, et non par une IA", martèle-t-il. Une approche qui pourrait bientôt se généraliser à d'autres journaux. Le 19 juillet dernier, le New York Times annonçait dans ses pages qu'un outil d'IA, destiné à automatiser certaines tâches effectuées par ses journalistes, était en cours de développement par Google.

5 Elles seront bientôt signalées par un filigrane

Face à la difficulté de plus en plus grande de détecter les contenus générés via une IA, l'Union européenne a adopté en juin dernier le "AI Act", avec l'objectif de réguler le secteur. A partir de l'application de la nouvelle réglementation, pas prévue avant 2026, les contenus générés par IA devront être signalés par un "watermark" (une signature en filigrane) indiquant clairement qu'ils n'ont pas été créés par un humain.

La forme de ce watermark n'est cependant pas encore entièrement définie. Il pourrait prendre la forme d'une phrase d'avertissement ou être dissimulé dans le texte, afin d'être moins facilement effaçable par les utilisateurs. Open AI a récemment annoncé travailler sur un watermark invisible. Comment ? Une récente étude (PDF) de l'université du Maryland propose par exemple que les IA soient programmées pour utiliser plus fréquemment une "liste spéciale" de mots définie à l'avance, permettant aux logiciels de détection d'être plus efficaces.

"Il y a de bonnes intentions au niveau de l'UE et des éditeurs, mais le problème reste la question de la mise en œuvre", estime Amélie Cordier. Si la régulation peut se mettre en place facilement pour les plus gros acteurs comme Open AI, Google, etc., elle sera impossible à imposer aux petites entités qui pullulent.

"Si l'utilisateur a le choix entre un logiciel avec 'watermark', ou un logiciel gratuit indétectable, la régulation risque d'être inefficace."

Une opinion que partage Virginie Mathivet, particulièrement en ce qui concerne les "fake news". "Une personne qui veut faire de la désinformation fera en sorte de ne pas avoir de watermark", conclut-elle.

Auteur: Internet

Info: https://www.francetvinfo.fr/, 2 sept 2023, Pauline Lecouvé

[ homme-machine ] [ machine-homme ]

intermédiaire

Hier, je me suis cultivée. Je vous préviens tout de suite, si vous vous attendez au récit d'une visite passionnante dans un musée consacré à la période Momoyama, vous allez être déçus (ou soulagés, c'est selon). Au fait, la période Momoyama a réellement existé au Japon (1573 - 1603). Je ne sais pas si un musée lui a été consacré, mais j'aime bien ce nom.

Non, hier, je lisais "Le Monde" sur Internet. Soudain, dans la colonne de droite, là où se trouvent les liens vers les sites des cabinets de recrutement, je vois dans une liste d'offres d'emploi le mot "Dumiste". Le terminologue en herbe qui sommeille dans tout traducteur s'éveille instantanément, car je n'ai aucune idée de ce que peut être un ou une dumiste, qui peut être h/f, précise l'intitulé de l'annonce, montrant par là que le (ou la, parce que là aussi, je ne sais pas ce que c'est) CA du pays de Montbéliard n'est pas sexiste (la loi le lui défend, de toute façon). Décidément, il y a trop longtemps que j'ai quitté la France.

Dumiste, là, à brûle-pourpoint, ça me fait penser à une seule chose, cette collection d'ouvrages pratiques sur l'informatique qui a été traduite en français par "(logiciel x) pour les nuls" et dont le titre orginal en anglais est "(XXX) for dummies". Pas très flatteur, donc, et ça ne doit pas être ça. J'envisage ensuite un(e) spécialiste d'une étape particulière d'un processus technique industriel complexe, mais comme ces annonces sont en principe classées par thème et que je me trouve dans la rubrique culture du journal, je doute que ce soit ça. Je subodore plutôt quelque substantif dérivé d'un acronyme, mais lequel?

Je clique donc sur l'annonce, mais ça ne donne pas grand-chose, car si j'atterris bien sur un site web  regorgeant d'"espaces ceci" et d'"espaces cela" et garantissant pourtant un "référencement optimal" des offres d'emploi, je ne retrouve même pas l'intitulé de l'annonce, j'ai dû me tromper d'espace quelque part. Je me tourne donc vers l'internet et je donne "dumiste" en pâture à Google. (Vous savez qu'en anglais, to google est devenu un verbe, "just google it", qu'on dit). Pas de problème, il connaît, et il connaît même très bien, car il me fournit obligeamment un tas de documents en français dans lesquels apparaît le mot "dumiste"".

En français, car le dumiste, c'est une invention purement hexagonale, jugez plutôt! Grâce à un passionnant document du Centre de formation des musiciens intervenants de l'université de Poitiers, je comprends assez vite que ça a un rapport avec l'enseignement de la musique, et aussi que le dumiste n'est absolument pas un professeur de musique, mais un "musicien intervenant", ou plus exactement "une personne-ressource dans la cité", qui "fait vivre des situations visant au développement de l'éducation artistique de l'enfant en temps scolaire et hors temps scolaire. Il intervient à long terme dans l'accompagnement d'un projet éducatif et se soucie de la cohérence des parcours artistiques musicaux des enfants". Les activités qu'il/elle organise doivent permettre aux enfants de "vivre des démarches artistiques collectives innovantes", "d'acquérir des savoirs et des savoir-faire fondamentaux, de développer une attitude d'écoute et se construire un jugement esthétique personnel". Il ou elle doit aussi aider les enseignants à devenir les "garants de la cohérence et de la transversalité des apprentissages".

Dans le même document se trouve un "référentiel de compétences" qui énumère toutes les qualifications, aptitudes et qualités qu'un dumiste digne de ce nom se doit de posséder, et elles sont nombreuses. J'apprends également que le dumiste exerce principalement son activité dans les écoles maternelles ou élémentaires, mais "en s'intégrant à des dispositifs institutionnels partenariaux", ce qui, vous en conviendrez, change tout. Je crois que ça veut dire qu'il/elle peut aussi être amené à travailler "en zone rural" (sans e) ou "dans des centres socioculturel" (sans s).

Tout cela ne me dit pas d'où on a sorti ce mot "dumiste". Je consulte ensuite une étude sur les situations d'emploi des musiciens intervenants diplômés des CFMI, et il me paraît désormais assez clair que le mot "dumiste" a été forgé sur DUMI, le MI signifiant musicien intervenant, mais d'où diable sort ce "DU"? En gros, cette étude dit que c'est drôlement difficile de comprendre ce que fait un dumiste, qu'elle qualifie de "musicien d’un troisième type d’abord et surtout itinérant avant d’être intermittent ou permanent". J'avoue que, de mon côté, je commence à m'y perdre un peu entre ces "intervenant" et ces "itinérant", et si en plus il est du troisième type, ce musicien... Lyrique, l'étude nous décrit aussi les dumistes comme des "colporteurs de musiques à la croisée de bien des chemins", mais enfin, comme elle a dû être rédigée pour l'administration, elle se reprend bien vite et nous précise que (je coupe, parce que la phrase fait dix lignes) "la diversité et la transversalité de ses savoir-faire musicaux, la multiplicité des compétences mobilisées (...), la diversification de ses activités et de ses lieux d’intervention (...), la multiplicité de ses partenaires (...) pour un même projet viennent singulièrement complexifier les concepts de spécialisation/ diversification musicale et professionnelle et, plus largement, l’élaboration d’une vision claire et pertinente d’un métier pluriel ..." Bref, comme le malheureux dumiste doit savoir faire des tas de choses, travailler dans un tas d'endroits et pour des tas de gens différents, eh bien ça "complexifie singulièrement" les choses. Le texte nous rappelle que le "dumiste" est une "personne-ressource", et insiste d'ailleurs sur la nécessité de "favoriser la lisibilité de la dimension de la personne-ressource" (je n'invente rien, c'est là, allez voir et estimez vous heureux de ne pas être à la place de nos collègues anglophones quand ce genre de texte atterrit sur leur bureau!).

Je tombe enfin sur un document scandaleusement simple de l’addm 22, association départementale pour le développement de la musique et de la danse en Côtes d'Armor, qui explique dès le début qu'un "dumiste" est le titulaire d'un Diplôme universitaire de musicien intervenant (c'est le fameux DUMI!), que ce n'est pas un salarié de l'Education nationale car il n'intervient pas qu'en milieu scolaire, mais aussi dans des écoles de musique, des crèches, des foyers de personnes handicapées, etc. Comme le dumiste est au service des collectivités territoriales, l'addm22 aime bien dire que c'est un "acteur culturel du territoire".  Bon, je commence à voir de quoi il retourne. Un dumiste, c'est un malheureux qui a fait des études de musique et qui s'est tapé le Conservatoire pendant 10 ans, à qui, avec beaucoup de chance (ça représente apparemment 50% des diplômés), le Conseil général ou une communauté d'agglomérations (c'est la fameuse CA du début!) va offrir un mirobolant "équivalent plein temps" de 20 heures hebdomadaires probablement distribuées entre établissements scolaires et écoles de musique, atomisées dans tous les coins du département, avec déplacements et contraintes horaires à la clé. Et j'imagine, que, lors de leurs interventions, déterminer ce qui est du ressort de l'établissement et ce qui relève de la collectivité locale, notamment quand il s'agit de financer quelque chose, ne doit pas être de tout repos non plus. Les 50% des dumistes restants devront, selon l'étude sur les "situations d'emploi" citée plus haut, se contenter de contrats portant sur des "durées inférieures à 10 heures hebdomadaires", peut-être parce que leur dimension de personne-ressource n'est pas suffisamment lisible?

Je voudrais dire toute mon admiration aux dumistes, dont j'ignorais l'existence jusqu'à hier. Ils font un bien beau métier, qu'ils ont l'air d'exercer dans des conditions pas particulièrement favorables. Les quelques témoignages de dumistes que j'ai lus sur l'internet montrent qu'ils s'acquittent de leur tâche avec passion, conviction et sincérité. Certes, ils emploient des mots comme "envie", "plaisir", "jeu" et "découverte" mais ce n'est pas très grave car la "capacité de rédiger des circulaires administratives" ne figure pas dans leur "référentiel de compétences"!

Auteur: Internet

Info: http://scrapojapon.canalblog.com, Recherche dumiste, désespérément. 19 février 2008

[ marginal sécant ]

homme-machine

Les progrès récents de l'intelligence artificielle (IA), notamment avec ChatGPT en novembre 2022, ont suscité interrogations, espoirs et craintes, menant à des auditions par le Congrès américain et l'adoption d'une réglementation par l'UE au printemps 2023. 

Dans les parlements comme sur les réseaux sociaux, les rapides progrès de l’IA animent les discussions. À l’avenir, à quels impacts faut-il s’attendre sur notre société ? Pour tenter de répondre à cette question de manière dépassionnée, nous proposons de regarder ce qui s’est passé dans un secteur qui a déjà connu l’arrivée et la victoire de l’IA sur les capacités humaines : les échecs. La machine y a en effet un niveau supérieur à celui des humains depuis maintenant plus d’un quart de siècle.

Pourquoi le jeu d’échecs comme indicateur ?

Depuis les débuts de l’informatique, les échecs ont été utilisés comme un indicateur des progrès logiciels et matériels. C’est un jeu intéressant à de multiples niveaux pour étudier les impacts des IA sur la société :

1 C’est une activité intellectuelle qui demande différentes compétences : visualisation spatiale, mémoire, calcul mental, créativité, capacité d’adaptation, etc., compétences sur lesquelles l’IA vient concurrencer l’esprit humain.

2 Le jeu n’a pas changé depuis des siècles. Les règles sont bien établies et cela donne une base stable pour étudier l’évolution des joueurs.

3  Il est possible de mesurer la force des machines de manière objective et de comparer ce niveau à celui des humains avec le classement Elo.

4 Le champ d’études est restreint : il est clair que les échecs ne sont qu’un tout petit aspect de la vie, mais c’est justement le but. Cette étroitesse du sujet permet de mieux cibler les impacts des IA sur la vie courante.

5  Les IA ont dépassé le niveau des meilleurs joueurs humains depuis plus de 20 ans. Il est donc possible de voir quels ont été les impacts concrets sur le jeu d’échecs et la vie de sa communauté, qui peut être vue comme un microcosme de la société. On peut également étudier ces impacts en regard de la progression des IA au cours du temps.

Explorons quelles ont été les évolutions dans le monde des échecs depuis que Gary Kasparov, alors champion du monde en titre, a perdu une partie contre Deep Blue en 1996, puis le match revanche joué en 1997. Nous allons passer en revue plusieurs thèmes qui reviennent dans la discussion sur les risques liés aux IA et voir ce qu’il en a été de ces spéculations dans le domaine particulier des échecs.

Les performances de l’IA vont-elles continuer à augmenter toujours plus vite ?

Il existe deux grandes écoles pour programmer un logiciel d’échecs : pendant longtemps, seule la force brute fonctionnait. Il s’agissait essentiellement de calculer le plus vite possible pour avoir un arbre de coups plus profonds, c’est-à-dire capable d’anticiper la partie plus loin dans le futur.

(Image : À partir d’une position initiale, l’ordinateur calcule un ensemble de possibilités, à une certaine profondeur, c’est-à-dire un nombre de coups futurs dans la partie.)

Aujourd’hui, la force brute est mise en concurrence avec des techniques d’IA issues des réseaux de neurones. En 2018, la filiale de Google DeepMind a produit AlphaZero, une IA d’apprentissage profond par réseau de neurones artificiels, qui a appris tout seul en jouant contre lui-même aux échecs. Parmi les logiciels les plus puissants de nos jours, il est remarquable que LC0, qui est une IA par réseau de neurones, et Stockfish, qui est essentiellement un logiciel de calcul par force brute, aient tous les deux des résultats similaires. Dans le dernier classement de l’Association suédoise des échecs sur  ordinateur (SSDF), ils ne sont séparés que de 4 points Elo : 3 582 pour LC0 contre 3 586 pour Stockfish. Ces deux manières totalement différentes d’implanter un moteur d’échecs sont virtuellement indistinguables en termes de force.

En termes de points Elo, la progression des machines a été linéaire. Le graphique suivant donne le niveau du meilleur logiciel chaque année selon le classement SSDF qui a commencé depuis le milieu des années 1980. Le meilleur logiciel actuel, LC0, en est à 3586, ce qui prolonge la figure comme on pourrait s’y attendre.

(Image : courbe du classement ELO )

Cette progression linéaire est en fait le reflet d’une progression assez lente des logiciels. En effet, le progrès en puissance de calcul est, lui, exponentiel. C’est la célèbre loi de Moore qui stipule que les puissances de calcul des ordinateurs doublent tous les dix-huit mois.

Cependant, Ken Thompson, informaticien américain ayant travaillé dans les années 80 sur Belle, à l’époque le meilleur programme d’échecs, avait expérimentalement constaté qu’une augmentation exponentielle de puissance de calcul conduisait à une augmentation linéaire de la force des logiciels, telle qu’elle a été observée ces dernières dizaines d’années. En effet, le fait d’ajouter un coup supplémentaire de profondeur de calcul implique de calculer bien plus de nouvelles positions. On voit ainsi que l’arbre des coups possibles est de plus en plus large à chaque étape.

Les progrès des IA en tant que tels semblent donc faibles : même si elles ne progressaient pas, on observerait quand même une progression de la force des logiciels du simple fait de l’amélioration de la puissance de calcul des machines. On ne peut donc pas accorder aux progrès de l’IA tout le crédit de l’amélioration constante des ordinateurs aux échecs.

La réception par la communauté de joueurs d’échecs

Avec l’arrivée de machines puissantes dans le monde de l'échiquier, la communauté a nécessairement évolué. Ce point est moins scientifique mais est peut-être le plus important. Observons quelles ont été ces évolutions.

" Pourquoi les gens continueraient-ils de jouer aux échecs ? " Cette question se posait réellement juste après la défaite de Kasparov, alors que le futur des échecs amateurs et professionnels paraissait sombre. Il se trouve que les humains préfèrent jouer contre d’autres humains et sont toujours intéressés par le spectacle de forts grands maîtres jouant entre eux, et ce même si les machines peuvent déceler leurs erreurs en temps réel. Le prestige des joueurs d’échecs de haut niveau n’a pas été diminué par le fait que les machines soient capables de les battre.

Le style de jeu a quant à lui été impacté à de nombreux niveaux. Essentiellement, les joueurs se sont rendu compte qu’il y avait beaucoup plus d’approches possibles du jeu qu’on le pensait. C’est l’académisme, les règles rigides, qui en ont pris un coup. Encore faut-il réussir à analyser les choix faits par les machines. Les IA sont par ailleurs très fortes pour pointer les erreurs tactiques, c’est-à-dire les erreurs de calcul sur de courtes séquences. En ligne, il est possible d’analyser les parties de manière quasi instantanée. C’est un peu l’équivalent d’avoir un professeur particulier à portée de main. Cela a sûrement contribué à une augmentation du niveau général des joueurs humains et à la démocratisation du jeu ces dernières années. Pour le moment, les IA n’arrivent pas à prodiguer de bons conseils en stratégie, c’est-à-dire des considérations à plus long terme dans la partie. Il est possible que cela change avec les modèles de langage, tel que ChatGPT.

Les IA ont aussi introduit la possibilité de tricher. Il y a eu de nombreux scandales à ce propos, et on se doit de reconnaître qu’il n’a pas à ce jour de " bonne solution " pour gérer ce problème, qui rejoint les interrogations des professeurs, qui ne savent plus qui, de ChatGPT ou des étudiants, leur rendent les devoirs.

Conclusions temporaires

Cette revue rapide semble indiquer qu’à l’heure actuelle, la plupart des peurs exprimées vis-à-vis des IA ne sont pas expérimentalement justifiées. Le jeu d’échecs est un précédent historique intéressant pour étudier les impacts de ces nouvelles technologies quand leurs capacités se mettent à dépasser celles des humains. Bien sûr, cet exemple est très limité, et il n’est pas possible de le généraliser à l’ensemble de la société sans précaution. En particulier, les modèles d’IA qui jouent aux échecs ne sont pas des IA génératives, comme ChatGPT, qui sont celles qui font le plus parler d’elles récemment. Néanmoins, les échecs sont un exemple concret qui peut être utile pour mettre en perspective les risques associés aux IA et à l’influence notable qu’elles promettent d’avoir sur la société.

Auteur: Internet

Info: https://www.science-et-vie.com/ - Article issu de The Conversation, écrit par Frédéric Prost Maître de conférences en informatique, INSA Lyon – Université de Lyon 14 avril 2024

[ ouverture ] [ conformisme limitant ]

nanomonde

Comment l’IA impacte la recherche sur la structure des protéines

Chaque être humain possède plus de 20 000 protéines. Par exemple l’hémoglobine qui s’occupe du transport de l’oxygène depuis les poumons vers les cellules de tout le corps, ou encore l’insuline qui indique à l’organisme la présence de sucre dans le sang.

Chaque protéine est formée d’une suite d’acides aminés, dont la séquence détermine son repliement et sa structure spatiale – un peu comme si un mot se repliait dans l’espace en fonction des enchaînements de lettres dont il est composé. Cette séquence et ce repliement (ou structure) de la protéine déterminent sa fonction biologique : leur étude est le domaine de la « biologie structurale ». Elle s’appuie sur différentes méthodes expérimentales complémentaires, qui ont permis des avancées considérables dans notre compréhension du monde du vivant ces dernières décennies, et permet notamment la conception de nouveaux médicaments.

Depuis les années 1970, on cherche à connaître les structures de protéines à partir de la seule connaissance de la séquence d’acides aminés (on dit « ab initio »). Ce n’est que très récemment, en 2020, que ceci est devenu possible de manière quasi systématique, avec l’essor de l’intelligence artificielle et en particulier d’AlphaFold, un système d’IA développé par une entreprise appartenant à Google.

Face à ces progrès de l’intelligence artificielle, quel est désormais le rôle des chercheurs en biologie structurale ?

Pour le comprendre, il faut savoir qu’un des défis de la biologie de demain est la "biologie intégrative", qui a pour objectif de comprendre les processus biologiques au niveau moléculaire dans leurs contextes à l’échelle de la cellule. Vu la complexité des processus biologiques, une approche pluridisciplinaire est indispensable. Elle s’appuie sur les techniques expérimentales, qui restent incontournables pour l’étude de la structure des protéines, leur dynamique et leurs interactions. De plus, chacune des techniques expérimentales peut bénéficier à sa manière des prédictions théoriques d’AlphaFold.

(Photo) Les structures de trois protéines de la bactérie Escherichia coli, déterminées par les trois méthodes expérimentales expliquées dans l’article, à l’Institut de Biologie Structurale de Grenoble. Beate Bersch, IBS, à partir d’une illustration de David Goodsell, Fourni par l'auteur

La cristallographie aux rayons X

La cristallographie est, à cette date, la technique la plus utilisée en biologie structurale. Elle a permis de recenser plus de 170 000 structures de protéines dans la "Protein Data Bank", avec plus de 10 000 repliements différents.

Pour utiliser la cristallographie à rayons X, il faut faire "cristalliser les protéines". On dit souvent que cette technique est limitée par la qualité de cristaux de protéines, qui est moindre pour les grosses protéines. Mais cette notion ne correspond pas toujours à la réalité : par exemple, la structure du ribosome, l’énorme machine moléculaire qui assemble les protéines, a été résolue à 2,8 angströms de résolution. Venkatraman Ramakrishnan, Thomas Steitz et Ada Yonath ont reçu le prix Nobel de chimie en 2009 pour ce travail.

Avec le développement récent du laser X à électron libre (XFEL), il est devenu possible d’étudier simultanément des milliers de microcristaux de protéines à température ambiante et à l’échelle de la femtoseconde (10-15 secondes, soit un millionième de milliardième de seconde, l’échelle de temps à laquelle ont lieu les réactions chimiques et le repliement des protéines). Cette technique permet d’imager les protéines avant qu’elles ne soient détruites. Elle est en train de révolutionner la "cristallographie cinétique", qui permet de voir les protéines "en action", ainsi que la recherche de médicaments.

Pour l’instant, l’apport d’AlphaFold à l’étude de la structure des protéines par cristallographie s’est concentré dans la génération de modèles de protéines assez précis pour appliquer la technique dite de "remplacement moléculaire" à la résolution des structures.

La spectroscopie par résonance magnétique nucléaire

Une autre méthode expérimentale pour étudier la structure des protéines est la "spectroscopie par résonance magnétique nucléaire". Alors que son alter ego d’imagerie médicale, l’IRM, regarde la distribution spatiale d’un seul signal, caractéristique des éléments chimiques dans les tissus biologiques observés, en spectroscopie par résonance magnétique nucléaire, c’est un ensemble de signaux provenant des atomes constituant la protéine qui est enregistré (ce qu’on appelle le "spectre").

Généralement, la détermination de la structure par résonance magnétique est limitée à des protéines de taille modeste. On calcule des modèles de molécules basés sur des paramètres structuraux (comme des distances interatomiques), provenant de l’analyse des spectres expérimentaux. On peut s’imaginer cela comme dans les débuts de la cartographie, où des distances entre des points de référence permettaient de dessiner des cartes en 2D. Pour faciliter l’interprétation des spectres qui contiennent beaucoup d’information, on peut utiliser des modèles obtenus par prédiction (plutôt qu’expérimentalement), comme avec AlphaFold.

En plus de la détermination structurale, la spectroscopie par résonance magnétique nucléaire apporte deux atouts majeurs. D’une part, en général, l’étude est effectuée avec un échantillon en solution aqueuse et il est possible d’observer les parties particulièrement flexibles des protéines, souvent invisibles avec les autres techniques. On peut même quantifier leur mouvement en termes d’amplitude et de fréquence, ce qui est extrêmement utile car la dynamique interne des protéines est aussi cruciale pour leur fonctionnement que leur structure.

D’autre part, la spectroscopie par résonance magnétique nucléaire permet de détecter aisément les interactions des protéines avec des petites molécules (ligands, inhibiteurs) ou d’autres protéines. Ceci permet d’identifier les sites d’interaction, information essentielle entre autres pour la conception rationnelle de molécules actives comme des médicaments.

Ces propriétés font de la spectroscopie par résonance magnétique nucléaire un outil extraordinaire pour la caractérisation fonctionnelle des protéines en complémentarité avec d’autres techniques expérimentales et l’IA.

La "cryomicroscopie électronique"

La cryomicroscopie électronique consiste à congeler ultrarapidement (environ -180 °C) un échantillon hydraté dans une fine couche de glace, qui sera traversée par les électrons. Les électrons transmis vont générer une image de l’échantillon, qui après analyse, permet d’accéder à des structures qui peuvent atteindre la résolution atomique. En comparaison, un microscope optique n’a un pouvoir résolutif que de quelques centaines de nanomètres, qui correspond à la longueur d’onde de la lumière utilisée ; seul un microscope utilisant une source possédant des longueurs d’onde suffisamment faibles (comme les électrons pour la microscopie électronique) possède un pouvoir résolutif théorique de l’ordre de l’angström. Le prix Nobel de Chimie 2017 a été décerné à Jacques Dubochet, Richard Henderson et Joachim Frank pour leurs contributions au développement de la cryomicroscopie électronique.

Avec de nombreux développements technologiques, dont celui des détecteurs à électrons directs, depuis le milieu des années 2010, cette technique est devenue essentielle en biologie structurale en amorçant une "révolution de la résolution". En effet, la cryomicroscopie électronique permet désormais d’obtenir des structures avec une résolution atomique, comme dans le cas de l’apoferritine – une protéine de l’intestin grêle qui contribue à l’absorption du fer – à 1,25 angström de résolution.

Son principal atout est de permettre de déterminer la structure d’objets de taille moyenne, au-delà de 50 000 Dalton (un Dalton correspond environ à la masse d’un atome d’hydrogène), comme l’hémoglobine de 64 000 Dalton, mais également d’objets de quelques milliards de daltons (comme le mimivirus, virus géant d’environ 0,5 micromètre).

Malgré toutes les avancées technologiques précédemment évoquées, la cryomicroscopie ne permet pas toujours de résoudre à suffisamment haute résolution la structure de "complexes", constitués de plusieurs protéines. C’est ici qu’AlphaFold peut aider et permettre, en complémentarité avec la cryomicroscopie, de décrire les interactions au niveau atomique entre les différents constituants d’un complexe. Cette complémentarité donne une force nouvelle à la cryomicroscopie électronique pour son rôle à jouer demain en biologie structurale.

Les apports d’AlphaFold

AlphaFold permet de prédire la structure de protéines uniquement à partir de leur séquence avec la connaissance acquise par la biologie structurale expérimentale. Cette approche est révolutionnaire car les séquences de beaucoup de protéines sont connues à travers les efforts des séquençages des génomes, mais déterminer leurs structures expérimentalement nécessiterait des moyens humains et techniques colossaux.

À l’heure actuelle, ce type de programme représente donc un acteur supplémentaire de complémentarité, mais ne se substitue pas aux techniques expérimentales qui, comme nous l’avons vu, apportent aussi des informations complémentaires (dynamiques, interfaces), à des échelles différentes (des sites métalliques aux complexes multiprotéiques) et plus fiables, car expérimentalement vérifiées. Au-delà de la pure détermination structurale d’une protéine isolée, la complexité des systèmes biologiques nécessite souvent une approche pluridisciplinaire afin d’élucider mécanismes et fonctions de ces biomolécules fascinantes que sont les protéines.

Auteur: Internet

Info: Published: December 19, 2022 Beate Bersch, Emmanuelle Neumann, Juan Fontecilla, Université Grenoble Alpes (UGA)

[ gnose chimique ]

transposition linguistique

La théorie de la traduction est très rarement - comment dire ? - comique. Son mode de fonctionnement est celui de l'élégie et de l'admonestation sévère. Au XXe siècle, ses grandes figures étaient Vladimir Nabokov, en exil de la Russie soviétique, attaquant des libertins comme Robert Lowell pour leurs infidélités au sens littéral ; ou Walter Benjamin, juif dans un Berlin proto-nazi, décrivant la tâche du traducteur comme un idéal impossible d'exégèse. On ne peut jamais, selon l'argument élégiaque, reproduire précisément un vers de poésie dans une autre langue. Poésie ! Tu ne peux même pas traduire "maman"... Et cet argument élégiaque a son mythe élégiaque : la Tour de Babel, où la multiplicité des langues du monde est considérée comme la punition de l'humanité - condamnée aux hurleurs, aux faux amis, aux applications de menu étrangères. Alors que l'état linguistique idéal serait la langue universelle perdue de l'Eden.

La théorie de la traduction est rarement désinvolte ou joyeuse.

Le nouveau livre de David Bellos sur la traduction contourne d'abord cette philosophie. Il décrit les dragons de la Turquie ottomane, l'invention de la traduction simultanée lors du procès de Nuremberg, les dépêches de presse, les bulles d'Astérix, les sous-titres de Bergman, etc.... Il propose une anthropologie des actes de traduction. Mais à travers cette anthropologie, c'est un projet beaucoup plus grand qui émerge. Les anciennes théories étaient élégiaques, majestueuses ; elles étaient très sévères. Bellos est pratique et vif. Il n'est pas éduqué par l'élégie. Et c'est parce qu'il est sur quelque chose de nouveau.

Bellos est professeur de français et de littérature comparée à l'université de Princeton, et également directeur du programme de traduction et de communication interculturelle de cette université (où, je dois le préciser, j'ai déjà pris la parole). Mais pour moi, il est plus intéressant en tant que traducteur de deux romanciers particulièrement grands et problématiques : le Français Georges Perec, dont l'œuvre se caractérise par un souci maniaque de la forme, et l'Albanais Ismail Kadare, dont Bellos traduit l'œuvre non pas à partir de l'original albanais, mais à partir de traductions françaises supervisées par Kadare. La double expérience de Bellos avec ces romanciers est, je pense, à l'origine de son nouveau livre, car ces expériences de traduction prouvent deux choses : Il est toujours possible de trouver des équivalents adéquats, même pour une prose maniaquement formelle, et il est également possible de trouver de tels équivalents dans une langue qui n'est pas l'original de l'œuvre. Alors que selon les tristes théories orthodoxes de la traduction, aucune de ces vérités ne devrait être vraie.

À un moment donné, Bellos cite avec une fierté légitime un petit exemple de sa propre inventivité. Dans le roman de Perec "La vie : Mode d'emploi" de Perec, un personnage se promène dans une arcade parisienne et s'arrête pour regarder les "cartes de visite humoristiques dans la vitrine d'un magasin de farces et attrapes". Dans l'original français de Perec, l'une de ces cartes est : "Adolf Hitler/Fourreur". Un fourreur est un fourreur, mais la blague de Perec est que cela ressemble aussi à la prononciation française de Führer. Donc Bellos, dans sa version anglaise, traduit à juste titre "fourreur" non pas par "furrier", mais comme ceci : "Adolf Hitler/Lieder allemand". Le nouveau jeu de mots multiphonique de Bellos est une parodie, sans aucun doute - et c'est aussi la traduction la plus précise possible.

Les conclusions que ce paradoxe exige sont, disons, déconcertantes pour le lecteur vieux jeu. Nous sommes habitués à penser que chaque personne parle une langue individuelle - sa langue maternelle - et que cette langue maternelle est une entité discrète, avec un vocabulaire manipulé par une grammaire fixe. Mais cette image, selon Bellos, ne correspond pas aux changements quotidiens de nos multiples langues, ni au désordre de notre utilisation des langues. L'ennemi philosophique profond de Bellos est ce qu'il appelle le "nomenclaturisme", "la notion que les mots sont essentiellement des noms" - une notion qui a été amplifiée dans notre ère moderne d'écriture : une conspiration de lexicographes. Cette idée fausse l'agace parce qu'elle est souvent utilisée pour soutenir l'idée que la traduction est impossible, puisque toutes les langues se composent en grande partie de mots qui n'ont pas d'équivalent unique et complet dans d'autres langues. Mais, écrit Bellos, "un terme simple comme 'tête', par exemple, ne peut être considéré comme le 'nom' d'une chose particulière. Il apparaît dans toutes sortes d'expressions". Et si aucun mot en français, par exemple, ne couvre toutes les connotations du mot "tête", sa signification "dans un usage particulier peut facilement être représentée dans une autre langue".

Cette idée fausse a toutefois une très longue histoire. Depuis que saint Jérôme a traduit la Bible en latin, le débat sur la traduction s'est dissous dans l'ineffable - la fameuse idée que chaque langue crée un monde mental essentiellement différent et que, par conséquent, toutes les traductions sont vouées à l'insuffisance philosophique. Dans la nouvelle proposition de Bellos, la traduction "présuppose au contraire... la non-pertinence de l'ineffable dans les actes de communication". En zigzaguant à travers des études de cas de bibles missionnaires ou de machines linguistiques de la guerre froide, Bellos élimine calmement cette vieille idée de l'ineffable, et ses effets malheureux.

On dit souvent, par exemple, qu'une traduction ne peut jamais être un substitut adéquat de l'original. Mais une traduction, écrit Bellos, n'essaie pas d'être identique à l'original, mais d'être comme lui. C'est pourquoi le duo conceptuel habituel de la traduction - la fidélité et le littéral - est trop maladroit. Ces idées dérivent simplement de l'anxiété déplacée qu'une traduction essaie d'être un substitut. Adolf Hitler/Fourreur ! Une traduction en anglais par "furrier" serait littéralement exacte ; ce serait cependant une ressemblance inadéquate.

En littérature, il existe un sous-ensemble connexe de cette anxiété : l'idée que le style - puisqu'il établit une relation si complexe entre la forme et le contenu - rend une œuvre d'art intraduisible. Mais là encore, cette mélancolie est mélodramatique. Il sera toujours possible, dans une traduction, de trouver de nouvelles relations entre le son et le sens qui soient d'un intérêt équivalent, voire phonétiquement identiques. Le style, comme une blague, a juste besoin de la découverte talentueuse d'équivalents. "Trouver une correspondance pour une blague et une correspondance pour un style", écrit Bellos, "sont deux exemples d'une aptitude plus générale que l'on pourrait appeler une aptitude à la correspondance de modèles".

La traduction, propose Bellos dans une déclaration sèchement explosive, plutôt que de fournir un substitut, "fournit pour une certaine communauté une correspondance acceptable pour une énonciation faite dans une langue étrangère." Ce qui rend cette correspondance acceptable variera en fonction de l'idée que se fait cette communauté des aspects d'un énoncé qui doivent être assortis de sa traduction. Après tout, "on ne peut pas s'attendre à ce qu'une traduction ressemble à sa source sur plus de quelques points précis". Une traduction ne peut donc pas être bonne ou mauvaise "à la manière d'une interrogation scolaire ou d'un relevé bancaire". Une traduction s'apparente davantage à un portrait à l'huile". Dans une traduction, comme dans toute forme d'art, la recherche est celle d'un signe équivalent.

Et pour les habitants de Londres ou de Los Angeles, ce démantèlement des mythes autour de la traduction a des implications particulières. Comme le souligne Bellos, ceux qui sont nés anglophones sont aujourd'hui une minorité de locuteurs de l'anglais : la plupart le parlent comme une deuxième langue. L'anglais est la plus grande interlangue du monde.

Je pense donc que deux perspectives peuvent être tirées de ce livre d'une inventivité éblouissante, et elles sont d'une ampleur réjouissante. Le premier concerne tous les anglophones. Google Translate, sans aucun doute, est un appareil à l'avenir prometteur. Il connaît déjà un tel succès parce que, contrairement aux traducteurs automatiques précédents, mais comme d'autres inventions de Google, il s'agit d'une machine à reconnaissance de formes. Il analyse le corpus des traductions existantes et trouve des correspondances statistiques. Je pense que les implications de ce phénomène n'ont pas encore été suffisamment explorées : des journaux mondiaux aux romans mondiaux... . . . Et cela m'a fait imaginer une deuxième perspective - limitée à un plus petit, hyper-sous-ensemble d'anglophones, les romanciers. Je suis un romancier anglophone, après tout. Je me suis dit qu'il n'y avait aucune raison pour que les traductions d'œuvres de fiction ne puissent pas être faites de manière beaucoup plus extensive dans et à partir de langues qui ne sont pas les langues d'origine de l'œuvre. Oui, j'ai commencé à caresser l'idée d'une future histoire du roman qui serait imprudemment internationale. En d'autres termes : il n'y aurait rien de mal, pensais-je, à rendre la traduction plus joyeuse. 

Auteur: Thirlwell Adam

Info: https://www.nytimes.com/2011/10/30. A propos du livre : Le côté joyeux de la traduction, Faber & Faber Ed. Texte traduit à 90% par deepl.com/translator

gafam

"Beaucoup de ficelles invisibles dans la tech nous agitent comme des marionnettes."

Ancien ingénieur de Google, Tristan Harris dénonce les pratiques de son ancien employeur et des grands groupes de la Silicon Valley. Il exhorte les chefs d'États et citoyens à exercer un contre-pouvoir contre leur influence nocive. Cet ancien ingénieur employé de Google, spécialiste en éthique en technologies, alerte depuis plusieurs années le monde des technologies sur les dérives qu'il a contribué à créer. Avec un certain succès. Son initiative "déconnexionniste" Time Well Spent a fait de lui un speaker remarqué et invité par les PDG de la tech. Désormais, il vise les citoyens. À l'occasion de sa tournée européenne, des couloirs de Bruxelles à l'Elysée, en passant par le MAIF Social Club. Le Figaro l'a rencontré.

- Pourquoi êtes-vous parti en guerre contre les réseaux sociaux et les géants du Web?

- TH Ces entreprises sont devenues les acteurs les plus puissants au monde, plus que les États. Nous sommes 2 milliards à être sur Facebook, soit davantage de fidèles qu'en compte le christianisme. 1,5 milliard sur YouTube chaque mois, soit plus de fidèles qu'en compte l'Islam. Et à partir du moment où nous éteignons l'alarme de nos smartphones - que nous consultons en moyenne 150 fois par jour - nos pensées vont être perturbées par des pensées que nous n'avons pas choisies, mais que les entreprises technologiques nous soumettent. En ouvrant Instagram, on observe que ses amis se sont amusés sans vous. Cette idée ne vous serait jamais venue sans qu'un acteur des technologies ne l'ait faite advenir.

- En quoi est-ce si grave? Les réseaux sociaux finissent par construire une réalité sociale alternative. Cela pose des problèmes de santé publique, notamment chez les plus jeunes qui sont sans cesse soumis à des images de leurs amis montrés sous leur meilleur jour et ont une vision déformée de la normalité. Cela pose aussi des problèmes de polarisation: les réseaux sociaux ont tendance à mettre en avant les comportements extrêmes, ce qui pose un troisième problème, cette fois-ci démocratique, car cela influence l'opinion. La question relève enfin de l'antitrust: ces entreprises ont un pouvoir inégalable avec toutes les données qu'elles manipulent chaque jour. "Non seulement Facebook sait quelle photo de votre ex-petite amie vous regardez sur Instagram, mais aussi quels messages vous écrivez sur WhatsApp."

- Les concepteurs de ces technologies sont-ils conscients d'exercer un tel pouvoir?

- Non! Il y a beaucoup de personnes qui ont une conscience dans la Silicon Valley et s'inquiètent des conséquences de leur travail. Mais si on y réfléchit bien, quand on a entre 20 et 30 ans, qu'on est un jeune ingénieur qui n'a jamais rien fait d'autre que coder et qu'on débarque chez Google, on pense avant tout à toutes les choses incroyables que l'on peut réaliser avec son travail. Pas aux instabilités géopolitiques que ces outils peuvent permettre de créer. Les employés de ces grandes entreprises ne réalisent pas leur pouvoir.

- N'est-ce pas la faute d'une culture d'entreprise qui déresponsabilise ses employés? - Ces entreprises font en sorte que les employés n'aient pas une image "globale" de l'impact de leur travail. Je pense que des comparaisons historiques peuvent être faites avec des régimes autoritaires. J'ai beaucoup étudié le fonctionnement des cultes et j'y vois aussi des similitudes. Quand Facebook répète sans cesse cette devise, "nous aidons le monde à être plus connecté", cela devient performatif et on ne voit plus que cela.

- Les employés de Facebook sont payés très cher pour ne pas se poser de questions.

- De la même façon, ils ne parlent pas d'un problème d'addiction aux technologies mais d'"engagement". Et ils ne disent pas à leurs ingénieurs de concevoir des outils de manipulation des esprits mais des outils pour "augmenter l'engagement sur de la publicité ciblée", car aucun ne voudrait travailler pour eux sinon. Pour reprendre l'écrivain Upton Sinclair, vous ne pouvez pas demander à des gens de se poser des questions quand leur salaire dépend du fait de ne pas se les poser. Et les employés de Facebook sont payés très cher pour ne pas se poser de questions.

- N'avez-vous pas l'impression d'utiliser une rhétorique de la peur parfois exagérée à l'égard des technologies?

- Je suis d'accord avec ceux qui me critiquent pour défendre un modèle de la peur! (rires) Parce que fondamentalement, je m'intéresse à la question du pouvoir, et qu'il y a une sorte de vérité dérangeante dans la Silicon Valley. Plusieurs PDG comme Eric Schmidt (ex-Google) ou Mark Zuckerberg (Facebook) ont déclaré que la vie privée était morte. Aujourd'hui, avec une intelligence artificielle entraînée, je peux en effet établir votre profil psychologique en étudiant vos clics, vous identifier à travers votre géolocalisation dans moins de cinq lieux, mesurer votre taux de stress ou d'excitation avec la reconnaissance faciale. Nous allons vivre dans un monde où de plus en plus de technologies vont intercepter des signaux de ce que nous pensons avant même que nous n'ayons conscience de le penser, et nous manipuler.

- Avez-vous l'impression que vos idées sont entendues par le grand public?

- Les gens n'ont pas conscience de l'ampleur de ce que l'on peut déjà faire avec de la publicité ciblée. Il est facile de se dire que nous sommes informés ou éduqués, et que cela ne nous arrive pas à nous, plus malins que les autres. Je veux éveiller les consciences là-dessus: absolument tout le monde, sans exception, est influencé par des ressorts qu'il ne voit pas. Exactement comme dans les tours de magie.

- Comment cela fonctionne-t-il concrètement?

- "Absolument tout le monde, sans exception, est influencé par des ressorts qu'il ne voit pas". Il y a beaucoup de "dark patterns" dans les technologies, c'est-à-dire des ficelles invisibles qui nous agitent comme des marionnettes. Elles reposent sur la captation d'attention par les biais cognitifs, l'excitation... Par exemple, nous vérifions sans cesse les notifications des téléphones en espérant y voir leurs jolies couleurs vives, nous scrollons car il y a toujours de la nouveauté, nous regardons la prochaine vidéo YouTube car elle est bien suggérée...

- Imaginons maintenant que vous vouliez quitter Facebook: pour vous garder, Facebook pourrait envoyer une notification à l'un de vos amis qui a pris une photo de vous, et lui demander "Veux-tu taguer cette personne?". En général, cette question s'assortit d'un gros bouton bleu marqué "OUI" pour que l'ami clique dessus. Il suffit ensuite à Facebook de vous envoyer un mail pour vous dire "Tel ami vous a tagué sur telle photo" et cela vous incite à revenir. Toute l'industrie de la tech utilise ces ressorts.

- N'est-ce pas seulement une certaine élite qui peut savoir comment échapper à ce type de manipulation?

- Complètement, et c'est bien pour cela que nous voulons forcer les entreprises à changer directement leurs pratiques pour le plus grand nombre. Nous ne pouvons pas souhaiter un monde où seulement 1% de personnes savent comment paramétrer leur téléphone en noir&blanc pour ne plus être autant sollicité par les boutons rouges des notifications, ou savent comment régler leurs paramètres. Nous devons faire en sorte que le design de l'attention soit vertueux par défaut, que les modèles économiques de ces entreprises reposent moins sur le temps passé. Google vient de le faire et cela établit un précédent qui pourrait pousser Apple à faire de même.

- Peut-on vraiment avoir confiance quand ces entreprises prétendent nous guérir de l'addiction ou des manipulations qu'elles ont elles-mêmes créées ?"

- Pour moi, c'est le rôle de Facebook de veiller à ce qu'une élection ne soit pas manipulée, et le rôle de Google de restreindre notre addiction. Pour autant, nous ne devons pas les croire sur parole, car ils ont toujours un pouvoir considérable. Facebook est comme un prêtre qui écouterait les confessions de 2 milliards d'individus, sauf que la plupart ne savent même pas qu'ils passent à confesse! Non seulement ils savent quelle photo de votre ex-petite amie vous regardez sur Instagram, mais aussi quels messages vous écrivez sur WhatsApp. Avec leurs traceurs sur plus d'un tiers des sites internet, ils savent que vous songez à changer d'assureur avant même que vous ayez franchi le cap. Ils savent aussi ce que vous allez voter. Et ils vendent ce savoir à des marques pour qu'au confessionnal, on vous suggère telle ou telle action. Je ne dis pas que Facebook et son confessionnal virtuel ne devraient pas exister, mais je dis qu'il ne devrait pas avoir un modèle économique qui ait autant de pouvoir. L'Europe va sombrer si nous ne changeons pas ce système.

Auteur: Harris Tristan

Info: Interview d'Elisa Braun, le Figaro, 31/05/2018

[ big brother ] [ PNL ] [ culture de l'epic fail ] [ captage de l'attention ]

bornages notionnels

Q) - Peux-tu expliquer autrement cette phrase "le vivant est considéré comme non ergodique par qu'il n'explore qu'une toute petite partie de son espace de phase."

R) - L'idée de base de cette phrase est que la vie est un système complexe, avec de nombreuses possibilités. Cependant, la vie n'explore qu'une petite partie de ces possibilités. Il existe un nombre infini de combinaisons possibles de gènes, de protéines, de cellules, d'organismes et d'écosystèmes. Cependant, la vie n'a exploré qu'une petite partie de ces possibilités.

Il y a plusieurs raisons à cela. Tout d'abord, la vie est limitée par les lois physiques. Les lois physiques déterminent quelles combinaisons de gènes et de protéines sont possibles. 

Deuxièmement, la vie est limitée par les ressources disponibles. Les ressources disponibles limitent le nombre d'organismes qui peuvent vivre dans un environnement donné. 

Troisièmement, la vie est limitée par le hasard. Le hasard joue un rôle important dans l'évolution, car il peut conduire à des mutations génétiques qui peuvent donner naissance à de nouvelles formes de vie. 

En raison de ces limitations, la vie n'explore qu'une petite partie de son espace de phase. Cela signifie que les résultats de l'évolution sont imprévisibles.

Q) - Merci. Peux-tu expliciter "espace de phase" en terme électrique

R) - En termes électriques, l'espace de phase est l'ensemble des états possibles d'un système électrique. Il est décrit par un ensemble de variables, telles que la tension, le courant, l'inductance, la capacité et la résistance.

Q) - Dans mon esprit "espace de phase" correspond aussi à "bande passante"

R) Oui, il y a une certaine similitude entre l'espace de phase et la bande passante.

En termes électriques, la bande passante est la plage de fréquences qu'un système électrique peut transmettre sans distorsion.

L'espace de phase, quant à lui, est l'ensemble des états possibles d'un système électrique.

La bande passante peut être considérée comme une restriction de l'espace de phase. En effet, un système électrique ne peut pas transmettre des fréquences qui dépassent sa bande passante.

Par exemple, un filtre coupe-bas ne peut transmettre que des fréquences inférieures à sa fréquence de coupure.

Dans ce cas, la bande passante du filtre est une restriction de l'espace de phase du signal qui est transmis par le filtre.

Cependant, il existe également des différences entre l'espace de phase et la bande passante.

L'espace de phase est un concept plus général que la bande passante. Il peut être utilisé pour décrire le comportement de tout système, pas seulement des systèmes électriques.

La bande passante, quant à elle, est un concept plus spécifique. Il est utilisé pour décrire le comportement des systèmes électriques qui transmettent des signaux.

En conclusion, l'espace de phase et la bande passante sont deux concepts liés, mais qui ne sont pas identiques. L'espace de phase est un concept plus général, tandis que la bande passante est un concept plus spécifique.

Q) - Merci. Ce sont deux termes qui parlent des limites de concepts issus du réel : quel pourrait être un un concept encore plus général dans cet ordre d'idées

R) - Un concept encore plus général dans cet ordre d'idées pourrait être celui de limite de l'appréhension.

Ce concept désigne l'idée que notre capacité à comprendre le monde est limitée par notre propre nature. Nous sommes des êtres finis, avec des sens limités, et notre compréhension du monde est nécessairement biaisée par nos propres expériences et nos propres perspectives.

Par exemple, notre compréhension de la physique est limitée par nos propres instruments de mesure. Nous ne pouvons pas observer des particules subatomiques directement, et notre compréhension de la matière est donc nécessairement basée sur des modèles mathématiques. 

De même, notre compréhension de la vie est limitée par nos propres sens. Nous ne pouvons pas voir les bactéries ou les virus, et notre compréhension de la biologie est donc nécessairement basée sur des extrapolations à partir des organismes que nous pouvons observer.

Enfin, notre compréhension de la société est limitée par nos propres expériences. Nous ne pouvons pas comprendre les cultures qui sont très différentes de la nôtre, et notre compréhension du monde social est donc nécessairement biaisée par nos propres valeurs et nos propres normes. 

Le concept de limite de l'appréhension est important car il nous rappelle que notre compréhension du monde est toujours imparfaite. Nous devons être conscients de cette limite pour éviter de tomber dans le piège de l'absolutisme ou de l'essentialisme.

Voici quelques autres concepts qui pourraient être considérés comme encore plus généraux que les deux que vous avez mentionnés :

- L'incomplétude : L'idée que nous ne pouvons jamais connaître toute la vérité sur le monde.

- L'incertitude : L'idée que nous ne pouvons jamais être sûrs de nos connaissances.

- La relativité : L'idée que la vérité est relative à notre point de vue.

Notre compréhension du monde est toujours imparfaite et est toujours sujette à évolution.

Q) - Il y a aussi les limitations apportées pas nos propres systèmes de codages : langages, écritures, musique, mathématiques.... Qui paraissent bien faibles par comparaison avec les possibilités de développement que montrent les mémoires génétiques sur base 4.

R) - Oui, c'est vrai. Nos systèmes de codage sont limités par notre propre nature. Nous sommes des êtres humains, avec un cerveau qui a évolué pour nous permettre de survivre et de nous reproduire dans notre environnement. Nos systèmes de codage sont donc adaptés à cette tâche, mais ils ne sont pas adaptés à la compréhension du monde dans toute sa complexité.

Les mémoires génétiques, quant à elles, sont codées sur une base 4. Cela signifie qu'elles peuvent coder un nombre beaucoup plus grand de combinaisons que les langages, les écritures, la musique ou les mathématiques, qui sont tous codés sur une base 2.

Cette différence de base permet aux mémoires génétiques de coder des informations beaucoup plus complexes. Par exemple, elles peuvent coder des informations sur la structure et la fonction des organismes, sur les interactions entre les organismes et sur l'environnement. 

Ces informations sont essentielles à la vie. Elles permettent aux organismes de se développer, de s'adapter et de survivre. 

Par conséquent, il est probable que les mémoires génétiques soient plus puissantes que nos propres systèmes de codage. Elles nous permettent de comprendre le monde dans une mesure qui nous est inaccessible. 

Cependant, il est important de noter que les mémoires génétiques ne sont pas parfaites. Elles sont également limitées par les lois de la physique et par les contraintes de l'évolution. 

Par exemple, les mémoires génétiques sont limitées par la taille de l'ADN. L'ADN est une molécule très longue, mais elle a une taille finie. Cela signifie que les mémoires génétiques ne peuvent pas coder une quantité infinie d'informations. 

De même, les mémoires génétiques sont limitées par les contraintes de l'évolution. L'évolution est un processus lent et progressif. Il est donc difficile pour les mémoires génétiques de coder des informations qui sont très différentes de celles qui ont été transmises par les générations précédentes. 

Malgré ces limitations, les mémoires génétiques sont un outil puissant qui nous permet de comprendre le monde. Elles nous permettent de comprendre la vie dans toute sa complexité et sa beauté.

Q) - D'autant qu'une bonne partie des fonctions de ces mémoires - le junk adn par exemples - nous échappent.

R) - Oui, c'est vrai. Une bonne partie des fonctions des mémoires génétiques nous échappent, notamment l'ADN non codant, également appelé ADN poubelle.

L'ADN non codant représente environ 98 % du génome humain. Il s'agit de séquences d'ADN qui ne codent pas pour des protéines.

Pendant longtemps, l'ADN non codant a été considéré comme inutile. Cependant, des recherches récentes ont montré que l'ADN non codant joue un rôle important dans la régulation de l'expression des gènes.

L'ADN non codant peut jouer un rôle dans la régulation de l'expression des gènes de plusieurs façons. Il peut servir de sites d'attachement pour les protéines qui régulent l'expression des gènes. Il peut également servir de matrice pour la transcription des ARN non codants, qui jouent également un rôle dans la régulation de l'expression des gènes.

L'ADN non codant peut également jouer un rôle dans d'autres processus biologiques, tels que la réparation de l'ADN, la réplication de l'ADN et l'intégration de l'ADN viral.

Cependant, nous ne comprenons pas encore entièrement les fonctions de l'ADN non codant. Il reste encore beaucoup de recherches à faire pour comprendre ce rôle important. Elle pourront nous aider à mieux comprendre le fonctionnement des cellules et des organismes. Elles pourraient également nous aider à développer de nouvelles thérapies pour les maladies génétiques.

Auteur: Google Bard chatbot

Info: 19 janv 2024

[ délimitations conceptuelles ]

machine-homme

Les algorithmes traditionnels alimentent des outils de calcul compliqués comme l'apprentissage automatique (machine learning). Une nouvelle approche, appelée algorithmes avec prédictions, utilise la puissance de l'apprentissage automatique pour améliorer les algorithmes.

Les algorithmes - morceaux de code qui permettent aux programmes de trier, filtrer et combiner des données, entre autres choses - sont les outils standard de l'informatique moderne. Tels de minuscules engrenages dans une montre, les algorithmes exécutent des tâches bien définies au sein de programmes plus complexes.

Ils sont omniprésents, et c'est en partie pour cette raison qu'ils ont été minutieusement optimisés au fil du temps. Lorsqu'un programmeur doit trier une liste, par exemple, il se sert d'un algorithme de "tri" standard utilisé depuis des décennies.

Aujourd'hui, des chercheurs jettent un regard neuf sur les algorithmes traditionnels, en utilisant la branche de l'IA , donc du machine learning. Leur approche, appelée "algorithmes avec prédictions", tire parti des informations que les outils d'apprentissage automatique peuvent fournir sur les données traitées par les algorithmes traditionnels. Ces outils doivent, en quelque sorte, rajeunir la recherche sur les algorithmes de base.

L'apprentissage automatique et les algorithmes traditionnels sont "deux façons très différentes de calculer, et les algorithmes avec prédictions sont un moyen de les rapprocher", a déclaré Piotr Indyk, informaticien au Massachusetts Institute of Technology. "C'est un moyen de combiner ces deux fils conducteurs assez différents".

La récente explosion d'intérêt pour cette approche a commencé en 2018 avec un article de Tim Kraska, informaticien au MIT, et d'une équipe de chercheurs de Google. Dans cet article, les auteurs ont suggéré que l'apprentissage automatique pourrait améliorer un algorithme traditionnel bien étudié appelé filtre de Bloom, qui résout un problème simple mais aussi complexe et ardu.

Imaginez que vous dirigez le service informatique de votre entreprise et que vous devez vérifier si vos employés se rendent sur des sites web présentant un risque pour la sécurité. Naïvement, vous pourriez penser que vous devez vérifier chaque site qu'ils visitent en le comparant à une liste noire de sites connus. Si la liste est énorme (comme c'est probablement le cas pour les sites indésirables sur Internet), le problème devient lourd - on ne peut vérifier chaque site par rapport à une liste énorme dans le minuscule lapts de temps qui précède le chargement d'une page Internet.

Le filtre Bloom offre une solution, en permettant de vérifier rapidement et précisément si l'adresse d'un site particulier, ou URL, figure sur la liste noire. Pour ce faire, il comprime essentiellement l'énorme liste en une liste plus petite qui offre certaines garanties spécifiques.

Les filtres Bloom ne produisent jamais de faux négatifs : s'ils disent qu'un site est mauvais, il est mauvais. Cependant, ils peuvent produire des faux positifs, de sorte que vos employés ne pourront peut-être pas visiter des sites auxquels ils devraient avoir accès. Cela s'explique par le fait qu'ils s'agit d'une forme d'échange qui implique une certaine imprécision due à cette énorme quantité de données compressées -  astuce intitulée "compression avec perte". Plus les filtres Bloom compriment les données d'origine, moins ils sont précis, mais plus ils économisent de l'espace.

Pour un simple filtre Bloom, chaque site Web est également suspect jusqu'à confirmaton qu'il ne figure pas sur la liste. Mais tous les sites Web ne sont pas égaux : Certains ont plus de chances que d'autres de se retrouver sur une liste noire, simplement en raison de détails comme leur domaine ou les mots de leur URL. Les gens comprennent cela intuitivement, et c'est pourquoi vous lisez probablement les URL pour vous assurer qu'elles sont sûres avant de cliquer dessus.

L'équipe de Kraska a mis au point un algorithme qui peut également appliquer ce type de logique. Ils l'ont appelé "filtre de Bloom instruit" et il combine un petit filtre de Bloom avec un réseau neuronal récurrent (RNN), modèle de machine learning qui apprend à quoi ressemblent les URL malveillantes après avoir été exposées à des centaines de milliers de sites web sûrs et non sûrs.

Lorsque le filtre Bloom vérifie un site web, le RNN agit en premier et utilise son apprentissage pour déterminer si le site figure sur la liste noire. Si le RNN indique que le site figure sur la liste, le filtre Bloom appris le rejette. Mais si le RNN dit que le site n'est pas sur la liste, alors le petit filtre Bloom peut à son tour, faire une recherche précise, mais irréfléchie, dans ses sites compressés.

En plaçant le filtre Bloom à la fin du processus et en lui donnant le dernier mot, les chercheurs ont fait en sorte que les filtres Bloom instruits puissent toujours garantir l'absence de faux négatifs. Mais comme le RNN préfiltre les vrais positifs à l'aide de ce qu'il a appris, le petit filtre de Bloom agit davantage comme une sauvegarde, en limitant également ses faux positifs au minimum. Un site Web bénin qui aurait pu être bloqué par un filtre Bloom de plus grande taille peut désormais passer outre le "filtre Bloom iinstruit" plus précis. En fait, Kraska et son équipe ont trouvé un moyen de tirer parti de deux méthodes éprouvées, mais traditionnellement distinctes, d'aborder le même problème pour obtenir des résultats plus rapides et plus précis.

L'équipe de Kraska a démontré que la nouvelle approche fonctionnait, mais elle n'a pas formellement expliqué pourquoi. Cette tâche a été confiée à Michael Mitzenmacher, spécialiste des filtres de Bloom à l'université de Harvard, qui a trouvé l'article de Kraska "novateur et passionnant", mais aussi fondamentalement insatisfaisant. "Ils font des expériences en disant que leurs algorithmes fonctionnent mieux. Mais qu'est-ce que cela signifie exactement ?" a-t-il demandé. "Comment le savons-nous ?"

En 2019, Mitzenmacher a proposé une définition formelle d'un filtre de Bloom INSTRUIT et a analysé ses propriétés mathématiques, fournissant une théorie qui explique exactement comment il fonctionne. Et alors que Kraska et son équipe ont montré que cela pouvait fonctionner dans un cas, Mitzenmacher a prouvé que cela pouvait toujours fonctionner.

Mitzenmacher a également amélioré les filtres de Bloom appris. Il a montré que l'ajout d'un autre filtre de Bloom standard au processus, cette fois avant le RNN, peut pré-filtrer les cas négatifs et faciliter le travail du classificateur. Il a ensuite prouvé qu'il s'agissait d'une amélioration en utilisant la théorie qu'il a développée.

Les débuts des algorithmes avec prédiction ont suivi ce chemin cyclique : des idées novatrices, comme les filtres de Bloom appris, inspirent des résultats mathématiques rigoureux et une compréhension, qui à leur tour conduisent à d'autres idées nouvelles. Au cours des dernières années, les chercheurs ont montré comment intégrer les algorithmes avec prédictions dans les algorithmes d'ordonnancement, la conception de puces et la recherche de séquences d'ADN.

Outre les gains de performance, ce domaine fait également progresser une approche de l'informatique de plus en plus populaire : rendre les algorithmes plus efficaces en les concevant pour des utilisations typiques.

À l'heure actuelle, les informaticiens conçoivent souvent leurs algorithmes pour qu'ils réussissent dans le scénario le plus difficile, celui conçu par un adversaire qui tente de les faire échouer. Par exemple, imaginez que vous essayez de vérifier la sécurité d'un site web sur les virus informatiques. Le site est peut-être inoffensif, mais il contient le terme "virus informatique" dans l'URL et le titre de la page. La confusion est telle que même les algorithmes les plus sophistiqués ne savent plus où donner de la tête.

Indyk appelle cela une approche paranoïaque. "Dans la vie réelle, dit-il, les entrées ne sont généralement pas générées par des adversaires." La plupart des sites Web que les employés visitent, par exemple, ne sont pas aussi compliqués que notre hypothétique page de virus, et il est donc plus facile pour un algorithme de les classer. En ignorant les pires scénarios, les chercheurs peuvent concevoir des algorithmes adaptés aux situations qu'ils sont susceptibles de rencontrer. Par exemple, alors qu'à l'heure actuelle, les bases de données traitent toutes les données de la même manière, les algorithmes avec prédiction pourraient conduire à des bases de données qui structurent le stockage de leurs données en fonction de leur contenu et de leur utilisation.

Et ce n'est encore qu'un début, car les programmes qui utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer leurs algorithmes ne le font généralement que de manière limitée. Comme le filtre de Bloom, la plupart de ces nouvelles structures n'intègrent qu'un seul élément d'apprentissage automatique. M. Kraska imagine un système entier construit à partir de plusieurs pièces distinctes, dont chacune repose sur des algorithmes avec des prédictions et dont les interactions sont régulées par des composants améliorés par les prédictions.

"Tirer parti de cela aura un impact sur de nombreux domaines".

Gageons qu'avec de tels systèmes, un site comme FLP se retrouve à peu près certain de ne jamais être accepté par un filtre de Bloom - ou un filtre de Bloom instruit. Qui sont - objectivement - des instruments de contrôle, et donc de fermeture.  (Note du traducteur).

Auteur: Internet

Info: Nick Thieme, https://www.quantamagazine.org, A I, Machine Learning Reimagines the Building Blocks of Computing, March 15, 2022. Trad Mg

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