ludification

Comment expliquer un tel degré d'implication d'un joueur dans [les] tâches si futiles [de Farmville] ? La réponse est parfaitement connue des neuroscientifiques. La plupart des jeux sont conçus sur le même schéma : le joueur a un but à atteindre. Sur le chemin de ce but se dresse un challenge, plus ou moins difficile à surmonter. Lorsqu'il atteint l'objectif en venant à bout de la difficulté, le cerveau du joueur sécrète, selon l'expression de Jane McGonigal, un "puissant cocktail" de norépinephrine, d'épinéphrine et de dopamine. Ces neurotransmetteurs sont responsables d'un sentiment "de satisfaction, de fierté et d'une grande excitation" ... Et la dopamine nous incite à répéter le comportement, encore et encore. Gabe Zichermann définit le processeur en trois mots "challenge, accomplissement, plaisir". Selon Zichermann, le jeu n'est pas le seul moyen d'accéder à ces récompenses chimiques, mais il donne la possibilité de réaliser ce processus "100 fois par heure", quand il faut souvent plusieurs semaines dans un contexte professionnel classique par exemple ! Dans ces conditions, on comprendre que les accros ne puissent résister à une heure de jeu supplémentaire

Auteur: Muletier Clément

Info: La gamification ou l'art d'utiliser les mécanique du jeu dans votre business

[ PNL ] [ programmation neuro linguistique ] [ triade ] [ motivation ]

religion

Pour les Navajo, les êtres surnaturels, dans le sens conventionnel du terme, n'existent pas. Ils entretiennent des relations très variées avec des phénomènes humains qui ne sont pas visibles, y compris avec ce que les Occidentaux désignent sous le terme de "fantômes". Mais dans l'esprit des Navajo, ces êtres sont des humains (ancêtres) qui ont pu, un jour, être visibles, mais qui ne le sont plus. De même, les Navajo n'ont pas de dieux. Ils ont ce qui a été traduit par cette expression d' "Êtres sacrés" (diyin dine'é) mais là encore, ceux-ci sont des individus qui ont un jour côtoyé les gens ordinaires (nihookaa dine'é) mais qui maintenant occupent de manière invisible les sites sacrés et autres parties éloignées de la terre Navajo. Il n'y a certainement pas, chez les Navajo, de dieu unique et primordial ou de grand Esprit qui serait la cause de tout. De même, il n'y a ni paradis ni enfer, et les récompenses d'une bonne vie sont dans sa longévité et sa beauté (sa'ah naaghai bikeh hozho). Une courte vie laide est une vie remplie de maux et de maladies. Aux yeux des Navajo, c'est la manifestation d'une vie qui n'aurait pas été suffisamment attentive à l'ordre local.
Chez les Navajo, la causalité est entre les mains des individus.

Auteur: Crossman Sylvie

Info: Hozho, peintures de guérison des Indiens Navajo p. 45 et 46

[ animisme ] [ amérindien ]

compromission

Samuelson, lobbyiste maniaque de l'interprofession, agit en coulisse dès les années cinquante pour créer un Nobel de l'économie, prix qui n'avait pas été prévu par Alfred Nobel (inventeur du célèbre prix). Samuelson constate que la médaille Clark créée en 1947 pour récompenser des chercheurs américains, dessert l'économie car elle la fait passer pour une justification de l'idéologie dominante américaine plutôt que pour une science.
Il faudra des années avant que le gouvernement suédois accepte que soit remis en janvier 1969 le premier prix Nobel d'économie, plus précisément le prix de la Banque royale de Suède en sciences économiques en mémoire d'Alfred Nobel (l'astuce de ses promoteurs était de célébrer le tricentenaire de la première banque centrale du monde, qui est suédoise). Très solidaire de ses obligés à l'université, Samuelson intriguera immédiatement pour que ce soient eux qui remportent les récompenses (lui-même se dépatouille pour se faire attribuer le Nobel dès 1970, chapeau bas !).
Avec le temps, le prix va honorer nombre de nos économistes extraordinaires (Hayek, Friedman, Tobin, Allais, Sen, Stiglitz, Krugman). Mais ce vivier va s'épuiser rapidement. Le prix récompensera peu à peu de parfaits inconnus.
Pis, il a été calculé que près de 70% des primés sont en définitive... américains. Quant à la première femme à avoir été honorée par l'académie, Elinor Ostrom (2009), elle ne se disait pas économiste mais... sociologue.

Auteur: Simmat Benoist

Info: La Ligue des Économistes extraordinaires

[ avancement ]

appartenance

Il n'y a pas si longtemps des milliers d'individus passaient leur vie en reclus pour trouver la vision spirituelle dans la solitude de la nature. L'homme moderne n'a pas besoin de devenir un ermite pour atteindre ce but, car ce ne sont ni l'extase ni un mysticisme étranger au monde que son époque exige, mais un équilibre entre la réalité quantitative et qualitative. L'homme moderne, dont la capacité de perception intuitive a diminué, ne peut guère bénéficier d'une vie contemplative comme celle d'un ermite dans la nature. Mais ce qu'il peut faire, c'est, à certains moments, d'accorder toute son attention à un phénomène naturel, à l'observer en détail en se remémorant les faits scientifiques dont il peut se souvenir à son sujet. Et ensuite graduellement faire taire ses pensées afin, pour quelques instants au moins, d'oublier ses soucis et autres désirs personnels, jusqu'à ce qu'il ne reste plus dans son âme que l'émerveillement devant le miracle qui s'offre à lui. Les efforts de ce genre sont comme des voyages au-delà des frontières de l'amour-propre étriqué et, bien que le processus d'éveil intuitif soit lent et laborieux, ses récompenses sont perceptibles dès le début. S'il est poursuivi au fil des années, quelque chose commencera à s'agiter dans l'âme humaine, un sentiment de parenté avec les forces de la conscience vitale qui régissent le monde des plantes et des animaux et avec les pouvoirs qui déterminent les lois de la matière. Si l'intellect analytique peut être considéré comme le fruit le plus précieux de l'âge moderne, il ne faut pas lui permettre de régner en maître sur les questions de connaissance. Si la science doit apporter bonheur et réel progrès au monde, elle a tout autant besoin de la chaleur du cœur de l'homme que de la froide curiosité de son cerveau.

Auteur: Winkler Franz

Info:

[ connexion ] [ conscience ] [ ancrage ] [ méditation ]

domination

Comment le pouvoir génère des connards
La chose n'est pas nouvelle: les personnalités narcissiques ont tendance à apprécier les positions de pouvoir. Pour certains psychologues et psychiatres, Donald Trump en serait le parangon, le type prêt à tout pour rester au sommet de la chaîne alimentaire, y compris et surtout en avilissant ses congénères et en se pensant au-dessus des lois et des normes applicables au commun des mortels.
Une étude publiée dans le numéro d'avril de la revue Journal of Experimental Psychology: General va un peu plus loin: non seulement les égocentriques seraient attirés par le pouvoir, mais le pouvoir agirait comme un révélateur à tendances narcissiques.
"Les individus narcissiques se croient tout permis", explique Nicole Mead, professeur associé à l'université de Melbourne (Australie) et auteur principal de l'étude. "Ils exigent qu'on les respecte et attendent qu'on leur accorde des privilèges exclusifs. Ils sont disposés à exploiter autrui pour obtenir ce qu'ils veulent. Mais le pouvoir ne transforme pas tout le monde en tyran, par contre, s'il vient à tomber entre les mains de ceux qui le désirent le plus ardemment, ses effets peuvent être très pernicieux."
Certains facteurs alimentent le narcissisme
Cette soif de pouvoir et les risques d'en abuser semblent avoir une source hormonale. Mead et ses collègues montrent en effet que les individus dotés d'un taux élevé de testostérone –hommes comme femmes– sont les plus susceptibles de vouloir dominer les autres, quitte à en passer par l'oppression et la persécution.
"Cette étude est l'une des premières à examiner les facteurs alimentant la montée du narcissisme et à mettre en évidence les changements dans les opinions personnelles peuvant expliquer l'influence corruptrice du pouvoir", précise Mead.
Pour tester leur théorie, les scientifiques ont recruté 206 hommes et femmes, avant de leur dire qu'ils participaient à une étude sur la dynamique collective. Chaque volontaire devait fournir un échantillon de salive.
Parce que les hommes ont en moyenne davantage de testostérone que les femmes, les chercheurs ont normalisé cette donnée pour chaque sexe, ce qui leur a permis d'examiner la réaction des individus au pouvoir en fonction de leurs taux hormonaux –relativement élevés ou faibles.
Lors de l'expérience, les volontaires allaient devoir accomplir des tâches censées mesurer leurs capacités de leadership. Ensuite, les chercheurs ont annoncé à tous les participants qu'ils avaient obtenu la meilleure note de leadership, avec seulement la moitié d'entre eux recevant la distinction de «chef», signifiant le droit de contrôler comme bon leur semblait leurs subordonnés et les récompenses associées à l'exercice collectif.
Il en ressort que les hommes et les femmes ayant un taux de testostérone inférieur au taux de référence de leur sexe ne deviennent pas narcissiques lorsqu'ils sont mis en position de pouvoir. À l'inverse, lorsqu'ils obtiennent le rang de "chef", les individus les plus testostéronés voient augmenter deux traits essentiels du trouble de la personnalité narcissique: l'idée que tout vous est dû et la propension à l'exploitation d'autrui pour arriver à vos fins.

Auteur: Internet

Info: https://www.slate.fr/story/161458/pouvoir-generateur-connards?utm_campaign=Echobox&utm_medium=Social&utm_source=Facebook#link_time=1525877810

[ bêtise ]

psycho-sociologie

Comment le cerveau résout-il le "dilemme du volontaire" ?

Un problème important en sciences sociales est de savoir quand il faut ou non se sacrifier pour le groupe. Lors de décisions collectives, les individus décident souvent de contribuer ou non de leurs ressources à un bien public qui est effectivement implémenté si et seulement si un certain niveau de contribution est atteint.

Cependant, leur contribution est gaspillée s'il y a trop de volontaires, et le projet public échoue si pas assez de volontaires y contribuent. Ce dilemme social s'appelle le dilemme du volontaire. Un exemple classique de ce dilemme est le comportement adopté par les voisins de Kitty Genovese, une jeune femme assassinée en bas de son immeuble sans qu'aucun voisin n'intervienne alors qu'ils avaient entendu ses appels au secours (chacun pensant que d'autres contribueraient à la secourir).

Dans le dilemme du volontaire, l'utilité de la décision de l'un dépend de la décision des autres. Lorsque de telles décisions collectives sont prises à plusieurs reprises au sein d'un même groupe, il est donc crucial d'actualiser sa croyance relative à la décision des autres après chaque interaction. En particulier, le cerveau doit calculer non seulement le bénéfice supplémentaire attendu de l'interaction immédiate, mais également le bénéfice potentiel que le groupe peut tirer des récompenses collectives des interactions sociales restantes après l'interaction en cours. Le cerveau pondère ensuite ces utilités individuelles et collectives pour choisir la stratégie optimale afin de maximiser les bénéfices totaux lors d'interactions sociales.

Ici, les chercheurs ont utilisé l'imagerie cérébrale et le jeu du dilemme du volontaire dans lequel les participants prenaient des décisions avec les mêmes membres d'un groupe à plusieurs reprises lors d'interactions sociales répétées. Le groupe n'obtenait des récompenses que lorsque qu'un certain nombre spécifique de membres consacraient leurs ressources. Une telle règle incitait les individus à prendre des décisions sur le moment où ils devaient ou non engager leurs ressources. Chaque membre du groupe assignait donc des probabilités spécifiques à des stratégies de contribuer ou pas, et la décision optimale variait de manière dynamique en fonction de sa croyance en la décision potentielle des autres.

Malgré l'omniprésence de la prise de décision collective dans la société, la façon dont le cerveau calcule ces utilités individuelles et de groupe reste peu comprise. Les résultats de cette recherche montrent que le cerveau calcule les utilités individuelles et collectives de contribuer ou non dans des régions cérébrales distinctes. Une région antérieure du cerveau, le cortex préfrontal ventromédial calcule l'utilité individuelle tandis que le cortex frontopolaire calcule l'utilité collective. De cette façon, la valeur de chaque état lors des interactions futures est mis à jour en fonction des changements de la croyance quant à la décision d'autres.

Ces résultats permettent de comprendre les mécanismes cérébraux sous-jacents aux décisions collectives stratégiques. Cette étude a permis d'identifier les mécanismes cérébraux engagés lors de décisions collectives de contribuer ou pas à un bien public.

Auteur: Internet

Info: traduit et publié par Adrien le 22/11/2019, Source: CNRS INSB. Source A : Neural computations underlying strategic social decision-making in groups. Park, S.A., Sestito, M., Boorman, E.D, Dreher, J.C.

[ PNL ] [ égoïsme ] [ altruisme ] [ éthologie ]

dernières paroles

Une fois de plus les forces et les intérêts qui oeuvrent contre le peuple se sont organisés à nouveau contre moi. Ils ne m'accusent pas, ils m'insultent ; ils ne me combattent pas, ils me diffament et ne me donnent pas le droite de me défendre. Ils doivent assourdir ma voix et empêcher mes actions de sorte que je ne continue pas à défendre le peuple comme je l'ai toujours fait, particulièrement les humbles. Je suis mon destin. Après des décennies de domination et de pillage des groupes économiques et financiers internationaux je me suis placé à la tête d'une révolution et ai gagné. J'ai commencé le travail de la libération et j'ai installé un régime de liberté sociale. J'ai une fois dû démissionner mais je suis revenu au gouvernement porté par le peuple. La campagne souterraine des groupes internationaux a rejoint celle des groupes nationaux qui sont contre la politique du plein emploi. La loi contre les bénéfices exceptionnels a été retardée par le congrès. Des attaques ont été lancées contre une juste révision des salaires minima. J'ai souhaité apporter la liberté nationale dans l'utilisation de nos ressources avec Petrobas ; ceci avait à peine commencé à fonctionner quand la vague d'agitation a gonflé. Electrobas a été obstrué au point de désespoir. Ils ne veulent pas que l'ouvrier soit libre. Ils ne veulent pas que les brésiliens soient indépendants.
J'ai assumé le gouvernement au milieu d'une spirale inflationniste qui détruisait les récompenses du travail. Les bénéfices des compagnies étrangères atteignaient parfois 500 pour cent par an. Dans la déclaration des valeurs d'importation, des fraudes de plus de $100 millions par an ont été prouvées. Avec la crise de café la valeur de notre produit principal a monté. Nous avons essayé de protéger son prix et la réponse fut une telle pression violente sur notre économie que nous avons été forcé de céder. J'ai combattu mois après mois, jour après jour, heure après heure, résistant à une pression constante, souffrant tout en silence, m'oubliant afin de défendre le peuple brésiliens. Il n'y a rien que je ne puisse donner de plus excepté mon sang. Si les oiseaux de proie veulent le sang de quelqu'un, s'ils veulent continuer à piller les brésiliens, j'offre ma vie en holocauste. Je choisis ce moyen pour être toujours avec vous. Quand ils vous humilieront, vous entirez mon âme souffrir a votre côté. Quand la faim frappera à votre porte, vous sentirez en votre sein l'énergie pour lutter pour vous-mêmes et vos enfants. Quand vous serez dédaignés, ma mémoire vous donnera la force pour réagir. Mon sacrifice vous maintiendra uni et mon nom sera votre norme de bataille. Chaque goutte de mon sang sera une flamme immortelle dans votre conscience et confirmera la volonté sacrée de résister. À la haine je réponds par le pardon, et à ceux qui pensent qu'ils m'ont défait, je réponds avec ma victoire. J'étais l'esclave des brésiliens, aujourd'hui je me libère dans la vie éternelle. Mais ces personnes dont j'étais l'esclave ne seront plus les esclaves de personne. Mon sacrifice demeurera pour toujours dans leurs âmes et mon sang sera leur rançon. J'ai combattu contre l'exploitation du Brésil. J'ai combattu contre l'exploitation de ses gens. J'ai combattu avec mon coeur entier. La haine, l'infamie et la calomnie n'ont pas conquis mon esprit. Je vous ai donné ma vie. Maintenant je vous offre ma mort. Je ne crains rien. Sereinement je fais mes premiers pas vers l'éternité. Je quitte la vie pour entrer dans l'histoire.

Auteur: Vargas Getúlio Dornelles

Info: Sa lettre pour le peuple brésilien

[ suicide ]

pédagogie

Apprentissage par récompense ou par punition: quelles différences ?
Apprendre à rechercher le plaisir ("récompenses") et à éviter la douleur ("punitions") joue un rôle fondamental pour la survie de tout animal, homme inclus. C'est ce que viennent de démontrer dans un article paru dans la revue Nature Communications, des chercheurs issus du CNRS - et notamment du Groupe d'analyse et de théorie économique Lyon St-Etienne
Malgré leur égale importance, l'apprentissage par récompense est beaucoup mieux compris que l'apprentissage par punition, d'un point de vue non seulement psychologique mais aussi neurobiologique. La principale raison à cela est que l'apprentissage par récompense est plus simple: il suffit de répéter les choix qui ont amené dans le passé à l'obtention du plaisir. En d'autres termes, il y a une association directe entre le "bon choix à faire" et le stimulus qui motive l'apprentissage (la récompense, qui a une valeur positive).
La figure montre des activations cérébrales dans deux régions, le striatum ventral (en vert) et l'insula antérieur (en rouge), qui sont connues pour travailler en opposition et être impliquées dans l'apprentissage par récompense et celui par punition, respectivement. Dans notre étude nous montrons que la contextualisation des valeurs supprime la nécessité d'activer l'insula, lors de l'apprentissage par punition, produisant un transfert d'activation du système de punition vers le système de récompense à mesure que les actions acquièrent une valeur relative positive.
L'apprentissage par punition est cognitivement plus complexe, car cette association n'est justement pas directe. Prenons l'exemple d'un animal qui est poursuivi par un prédateur. Le bon choix consisterait à se cacher dans un trou pour fuir le prédateur et amènerait à la disparition du stimulus qui motive l'apprentissage (le prédateur, qui a une valeur négative). Par conséquent, il est difficile d'expliquer comment ce bon choix se maintient en l'absence du stimulus. Les théories courantes ont ainsi du mal à démontrer comment les hommes peuvent être aussi performants dans le domaine de la punition que dans celui de la récompense.
L'équipe de recherche a découvert récemment un algorithme permettant au cerveau humain d'apprendre à éviter des punitions aussi efficacement qu'il apprend à rechercher des récompenses. La clef de voûte de cet algorithme - appelé "RELATIVE" - consiste à calculer les résultats des actions de manière dépendante du contexte dans lequel le résultat est obtenu. Ainsi, dans l'apprentissage par punition, le résultat d'une action qui a une valeur nulle (voire légèrement négative) - se cacher dans un trou - est rapporté au contexte dans lequel ce résultat a été obtenu, qui a une valeur très négative - être poursuivi par un prédateur. Si l'on considère que la valeur de l'action est plus grande que la valeur moyenne du contexte, le bon choix acquiert ainsi une valeur "relative" positive. Il permet donc un apprentissage par récompense aussi bien que par punition.
Grâce à l'imagerie par résonance magnétique cérébrale, l'équipe de recherche a aussi pu valider cet algorithme d'un point de vue neurobiologique, en montrant qu'il explique les variations d'activité cérébrale dans le cortex préfrontal médian, une zone du cerveau connue pour être impliquée dans la prise de décision. L'IRM a également permis de trancher un débat contradictoire important en sciences et dans la littérature: y a-t-il des systèmes ou réseaux distincts dans le cerveau pour l'apprentissage basé sur la récompense et celui basé sur la punition ?
L'analyse démontre qu'au départ, lorsque les sujets ne semblent pas encore avoir bien appris la valeur du contexte, le système d'apprentissage basé sur la récompense (le striatum ventral) et celui basé sur la punition (l'insula) sont tous les deux activés. Puis, à mesure que la contextualisation des valeurs négatives se met en place, l'insula s'active de moins en moins, et les essais d'apprentissage dans le contexte de punition se mettent à impliquer le striatum ventral qui s'active de plus en plus.

Auteur: Internet

Info: Contextual modulation of value signals in reward and punishment learning. Stefano Palminteri, Mehdi Khamassi, Mateus Joffily, Georgio Coricelli, Nature Communications, 25 août 2015

[ reptilien ]

tour d'horizon de l'IA

Intelligence artificielle symbolique et machine learning, l’essor des technologies disruptives

Définie par le parlement Européen comme la " reproduction des comportements liés aux humains, tels que le raisonnement, la planification et la créativité ", l’intelligence artificielle s’initie de façon spectaculaire dans nos vies. Théorisée au milieu des années 50, plusieurs approches technologiques coexistent telles que l’approche machine learning dite statistique basée sur l’apprentissage automatique, ou l’approche symbolique basée sur l’interprétation et la manipulation des symboles. Mais comment se différencient ces approches ? Et pour quels usages ?

L’intelligence artificielle, une histoire ancienne

Entre les années 1948 et 1966, l’Intelligence Artificielle a connu un essor rapide, stimulé par des financements importants du gouvernement américain pour des projets de recherche sur l’IA, notamment en linguistique. Des progrès significatifs ont été réalisés dans la résolution de problèmes de logique symbolique, mais la capacité de l’IA à traiter des données complexes et imprécises était encore limitée.

A la fin des années 70, plus précisément lors du deuxième “été de l’IA” entre 1978 et 1987,  l’IA connaît un regain d’intérêt. Les chercheurs ont commencé à explorer de nouvelles approches, notamment l’utilisation de réseaux neuronaux et de systèmes experts. Les réseaux neuronaux sont des modèles de traitement de l’information inspirés par le fonctionnement du cerveau humain, tandis que les systèmes experts sont des programmes informatiques qui simulent l’expertise humaine dans un domaine spécifique.

Il faudra attendre la fin des années 90 pour voir un renouveau de ces domaines scientifiques, stimulé par des avancées majeures dans le traitement des données et les progrès de l’apprentissage automatique. C’est d’ailleurs dans cette période qu’une IA, Deepblue, gagne contre le champion mondial Garry Kasparov aux échecs.$

Au cours des dernières années, cette technologie a connu une croissance exponentielle, stimulée par des progrès majeurs dans le deep learning, la robotique ou la compréhension du langage naturel (NLU). L’IA est maintenant utilisée dans un large éventail de domaines, notamment la médecine, l’agriculture, l’industrie et les services. C’est aujourd’hui un moteur clé de l’innovation et de la transformation de notre monde, accentué par l’essor des generative AIs. 

Parmi ces innovations, deux grandes approches en intelligence artificielle sont aujourd’hui utilisées : 

1 - Le Machine Learning : qui est un système d’apprentissage automatique basé sur l’exploitation de données, imitant un réseau neuronal

2 - L’IA Symbolique : qui se base sur un système d’exploitation de " symboles ”, ce qui inspire des technologies comme le “système expert” basé sur une suite de règles par exemple.

Mais comment fonctionnent ces deux approches et quels sont leurs avantages et leurs inconvénients ? Quels sont leurs champs d’application ? Peuvent-ils être complémentaires ?

Le machine learning

Le Machine Learning est le courant le plus populaire ces dernières années, il est notamment à l’origine de ChatGPT ou bien MidJourney, qui font beaucoup parler d’eux ces derniers temps. Le Machine Learning (ML) est une famille de méthodes d’apprentissage automatique qui permet aux ordinateurs d’apprendre à partir de données, sans être explicitement programmés. En utilisant des algorithmes, le ML permet aux ordinateurs de comprendre les structures et les relations dans les données et de les utiliser pour prendre des décisions.

Le ML consiste à entraîner des modèles informatiques sur de vastes ensembles de données. Ces modèles sont des algorithmes auto apprenant se basant sur des échantillons de données, tout en déterminant des schémas et des relations/corrélations entre elles. Le processus d’entraînement consiste à fournir à l’algorithme des données étiquetées, c’est-à-dire des données qui ont déjà été classifiées ou étiquetées pour leur attribuer une signification. L’algorithme apprend ensuite à associer les caractéristiques des données étiquetées aux catégories définies en amont. Il existe cependant une approche non-supervisée qui consiste à découvrir ce que sont les étiquettes elles-mêmes (ex: tâche de clustering).

Traditionnellement, le machine learning se divise en 4 sous-catégories : 

Apprentissage supervisé : 

Les ensembles de données sont étiquetés, ce qui permet à l’algorithme de trouver des corrélations et des relations entre les caractéristiques des données et les étiquettes correspondantes. 

Apprentissage non supervisé : 

Les ensembles de données ne sont pas étiquetés et l’algorithme doit découvrir les étiquettes par lui-même. 

Apprentissage semi-supervisé : 

L’algorithme utilise un mélange de données étiquetées et non étiquetées pour l’entraînement.

Apprentissage par renforcement : 

L’algorithme apprend à prendre des décisions en interagissant avec son environnement. Il reçoit des récompenses ou des pénalités pour chaque action, ce qui lui permet d’ajuster sa stratégie pour maximiser sa récompense globale.

Un exemple d’application du Machine Learning est la reconnaissance d’images. Des modèles d’apprentissages profonds sont entraînés sur des millions d’images pour apprendre à reconnaître des objets, des personnes, des animaux, etc. Un autre exemple est la prédiction de la demande dans le commerce de détail, où des modèles sont entraînés sur des données de ventes passées pour prédire les ventes futures.

Quels sont les avantages ? 

Étant entraîné sur un vaste corpus de données, le ML permet de prédire des tendances en fonction de données.  

- Le machine learning offre la capacité de détecter des tendances and des modèles dans les données qui peuvent échapper à l’observation humaine.

- Une fois configuré, le machine learning peut fonctionner de manière autonome, sans l’intervention humaine. Par exemple, dans le domaine de la cybersécurité, il peut surveiller en permanence le trafic réseau pour identifier les anomalies.

- Les résultats obtenus par le machine learning peuvent s’affiner et s’améliorer avec le temps, car l’algorithme peut apprendre de nouvelles informations et ajuster ses prédictions en conséquence.

- Le machine learning est capable de traiter des volumes massifs et variés de données, même dans des environnements dynamiques et complexes.

L’intelligence artificielle symbolique

L’IA symbolique est une autre approche de l’intelligence artificielle. Elle utilise des symboles and des règles de traitement de l’information pour effectuer des tâches. Les symboles peuvent être des concepts, des objets, des relations, etc. Les règles peuvent être des règles de déduction, des règles de production, des règles d’inférence…etc.

Un exemple d’application de l’IA symbolique est le système expert. Un système expert est un programme informatique qui utilise des règles de déduction pour résoudre des problèmes dans un domaine spécifique, comme le diagnostic médical ou l’aide à la décision en entreprise. Un autre exemple est la traduction automatique basée sur des règles, les règles de grammaire et de syntaxe sont utilisées pour traduire un texte d’une langue à une autre.

Quelques exemples d’usages de l’IA symbolique :

La traduction

L’IA symbolique a été utilisée pour développer des systèmes de traduction automatique basés sur des règles. Ces systèmes utilisent des règles de grammaire et de syntaxe pour convertir un texte d’une langue à une autre. Par exemple, le système SYSTRAN, développé dans les années 1960, est un des premiers systèmes de traduction automatique basé sur des règles. Ce type de système se distingue des approches basées sur le Machine Learning, comme Google Translate, qui utilisent des modèles statistiques pour apprendre à traduire des textes à partir de corpus bilingues.

Le raisonnement logique

L’IA symbolique est également utilisée pour développer des systèmes capables de raisonnement logique, en exploitant des règles et des connaissances déclaratives pour résoudre des problèmes complexes. Par exemple, les systèmes d’aide à la décision basés sur des règles peuvent être utilisés dans des domaines tels que la finance, l’assurance ou la logistique, pour aider les entreprises à prendre des décisions éclairées. Un exemple concret est le système MYCIN, développé dans les années 1970 pour aider les médecins à diagnostiquer des infections bactériennes et à prescrire des antibiotiques adaptés.

L’analyse de textes

L’IA symbolique peut être utilisée pour l’analyse de textes, en exploitant des règles et des connaissances linguistiques pour extraire des informations pertinentes à partir de documents. Par exemple, les systèmes d’extraction d’information basés sur des règles peuvent être utilisés pour identifier des entités nommées (noms de personnes, d’organisations, de lieux, etc.) et des relations entre ces entités dans des textes. Un exemple d’application est l’analyse et la catégorisation des messages entrants pour les entreprises, cœur de métier de Golem.ai avec la solution InboxCare.

Les avantages de l’IA symbolique 

L’IA symbolique est une approche qui utilise des symboles, et parfois des " règles” basées sur des connaissances, qui comporte plusieurs avantages :

- Explicablilité : Les décisions prises par les systèmes d’IA symbolique sont explicites et peuvent être expliquées en fonction des règles logiques et des connaissances déclaratives utilisées par le système. Cette transparence peut être essentielle dans des applications critiques, comme la médecine ou la défense.

- Frugalité : Contrairement au Machine Learning, l’IA symbolique ne nécessite pas d’entraînement, ce qui la rend moins gourmande en énergie à la fois lors de la conception et de l’utilisation.

- Adaptabilité : Les systèmes d’IA symbolique peuvent être facilement adaptés à de nouveaux domaines en ajoutant de nouvelles règles logiques et connaissances déclaratives à leurs bases de connaissances existantes, leurs permettant de s’adapter rapidement à de nouvelles situations.

L’intelligence artificielle hybride ou le neuro-symbolique 

Les systèmes hybrides combinent les avantages de l’IA symbolique et du Machine Learning en utilisant une approche mixte. Dans ce type de système, l’IA symbolique est utilisée pour représenter les connaissances et les règles logiques dans un domaine spécifique. Les techniques de Machine Learning sont ensuite utilisées pour améliorer les performances de l’IA symbolique en utilisant des ensembles de données pour apprendre des modèles de décision plus précis et plus flexibles. Mais nous pouvons également voir d’autres articulations comme la taxonomie de Kautz par exemple.

L’IA symbolique est souvent utilisée dans des domaines où il est important de comprendre et de contrôler la façon dont les décisions sont prises, comme la médecine, la finance ou la sécurité. En revanche, le Machine Learning est souvent utilisé pour des tâches de classification ou de prédiction à grande échelle, telles que la reconnaissance de voix ou d’image, ou pour détecter des modèles dans des données massives.

En combinant les deux approches, les systèmes hybrides peuvent bénéficier de la compréhensibilité et de la fiabilité de l’IA symbolique, tout en utilisant la flexibilité et la capacité de traitement massif de données du Machine Learning pour améliorer la performance des décisions. Ces systèmes hybrides peuvent également offrir une plus grande précision et un temps de réponse plus rapide que l’une ou l’autre approche utilisée seule.

Que retenir de ces deux approches ?

L’Intelligence Artificielle est en constante évolution et transforme de nombreux secteurs d’activité. Les deux approches principales de l’IA ont leurs avantages et inconvénients et peuvent être complémentaires. Il est donc crucial pour les entreprises de comprendre ces technologies pour rester compétitives. 

Cependant, les implications éthiques et sociales de l’IA doivent également être prises en compte. Les décisions des algorithmes peuvent avoir un impact sur la vie des personnes, leur travail, leurs droits et leurs libertés. Il est donc essentiel de mettre en place des normes éthiques et des réglementations pour garantir que l’IA soit au service de l’humanité. Les entreprises et les gouvernements doivent travailler ensemble pour développer des IA responsables, transparentes et équitables qui servent les intérêts de tous. En travaillant ensemble, nous pouvons assurer que l’IA soit une force positive pour l’humanité dans les années à venir. 



 

Auteur: Merindol Hector

Info: https://golem.ai/en/blog/technologie/ia-symbolique-machinelearning-nlp - 4 avril 2023

[ dualité ]

consumérisme

Comment réguler l’exploitation de notre attention ? Dans Les marchands d’attention (The Attention Merchants, 2017, Atlantic Books, non traduit), le professeur de droit, spécialiste des réseaux et de la régulation des médias, Tim Wu (@superwuster), 10 ans après avoir raconté l’histoire des télécommunications et du développement d’internet dans The Master Switch (où il expliquait la tendance de l’industrie à créer des empires et le risque des industries de la technologie à aller dans le même sens), raconte, sur 400 pages, l’histoire de l’industrialisation des médias américains et de la publicité de la fin du XIXe siècle à aujourd’hui. En passant d’une innovation médiatique l’autre, des journaux à la radio, de la télé à l’internet, Wu tisse une très informée histoire du rapport de l’exploitation commerciale de l’information et du divertissement. Une histoire de l’industrialisation des médias américains qui se concentre beaucoup sur leurs innovations et leurs modèles d’affaires, c’est-à-dire qui s’attarde à montrer comment notre attention a été convertie en revenus, comment nous avons été progressivement cédés à la logique du commerce – sans qu’on n’y trouve beaucoup à redire d’ailleurs.

"La compétition pour notre attention n’a jamais cherché à nous élever, au contraire."

Tout le long de cette histoire, Tim Wu insiste particulièrement sur le fait que la capture attentionnelle produite par les médias s’est faite par-devers nous. La question attentionnelle est souvent présentée comme le résultat d’une négociation entre l’utilisateur, le spectateur, et le service ou média qu’il utilise… mais aucun d’entre nous n’a jamais consenti à la capture attentionnelle, à l’extraction de son attention. Il souligne notamment que celle-ci est plus revendue par les médias aux annonceurs, qu’utilisée par les médias eux-mêmes. Il insiste également à montrer que cette exploitation vise rarement à nous aider à être en contrôle, au contraire. Elle ne nous a jamais apporté rien d’autre que toujours plus de contenus insignifiants. Des premiers journaux à 1 cent au spam publicitaire, l’exploitation attentionnelle a toujours visé nos plus vils instincts. Elle n’a pas cherché à nous élever, à nous aider à grandir, à développer nos connaissances, à créer du bien commun, qu’à activer nos réactions les plus instinctives. Notre exploitation commerciale est allée de pair avec l’évolution des contenus. Les journaux qui ont adopté le modèle publicitaire, ont également inventé des rubriques qui n’existaient pas pour mieux les servir : comme les faits divers, les comptes-rendus de procès, les récits de crimes… La compétition pour notre attention dégrade toujours les contenus, rappelle Tim Wu. Elle nous tourne vers "le plus tapageur, le plus sinistre, le plus choquant, nous propose toujours l’alternative la plus scandaleuse ou extravagante". Si la publicité a incontestablement contribué à développer l’économie américaine, Wu rappelle qu’elle n’a jamais cherché à présenter une information objective, mais plutôt à déformer nos mécanismes de choix, par tous les moyens possibles, même par le mensonge. L’exploitation attentionnelle est par nature une course contre l’éthique. Elle est et demeure avant tout une forme d’exploitation. Une traite, comme disait le spécialiste du sujet Yves Citton, en usant volontairement de ce vocabulaire marqué au fer.

Wu souligne que l’industrie des contenus a plus été complice de cette exploitation qu’autre chose. La presse par exemple, n’a pas tant cherché à contenir ou réguler la publicité et les revenus qu’elle générait, qu’à y répondre, qu’à évoluer avec elle, notamment en faisant évoluer ses contenus pour mieux fournir la publicité. Les fournisseurs de contenus, les publicitaires, aidés des premiers spécialistes des études comportementales, ont été les courtiers et les ingénieurs de l’économie de l’attention. Ils ont transformé l’approche intuitive et improvisée des premières publicités en machines industrielles pour capturer massivement l’attention. Wu rappelle par exemple que les dentifrices, qui n’existaient pas vraiment avant les années 20, vont prendre leur essor non pas du fait de la demande, mais bien du fait de l’offensive publicitaire, qui s’est attaquée aux angoisses inconscientes des contemporains. Plus encore que des ingénieurs de la demande, ces acteurs ont été des fabricants de comportements, de moeurs…

L’histoire de l’exploitation de notre attention souligne qu’elle est sans fin, que "les industries qui l’exploitent, contrairement aux organismes, n’ont pas de limite à leur propre croissance". Nous disposons de très peu de modalités pour limiter l’extension et la croissance de la manipulation attentionnelle. Ce n’est pas pour autant que les usagers ne se sont pas régulièrement révoltés, contre leur exploitation. "La seule dynamique récurrente qui a façonné la course des industries de l’attention a été la révolte". De l’opposition aux premiers panneaux publicitaires déposés en pleine ville au rejet de services web qui capturent trop nos données ou exploitent trop notre attention, la révolte des utilisateurs semble avoir toujours réussi à imposer des formes de régulations. Mais l’industrie de l’exploitation attentionnelle a toujours répondu à ces révoltes, s’adaptant, évoluant au gré des rejets pour proposer toujours de nouvelles formes de contenus et d’exploitation. Parmi les outils dont nous nous sommes dotés pour réguler le développement de l’économie de l’attention, Wu évoque trop rapidement le travail des associations de consommateurs (via par exemple le test de produits ou les plaintes collectives…) ou celui des régulateurs définissant des limites au discours publicitaire (à l’image de la création de la Commission fédérale du commerce américaine et notamment du bureau de la protection des consommateurs, créée pour réguler les excès des annonceurs, que ce soit en améliorant l’étiquetage des produits ou en interdisant les publicités mensongères comme celles, nombreuses, ventant des produits capables de guérir des maladies). Quant à la concentration et aux monopoles, ils ont également toujours été surveillés et régulés, que ce soit par la création de services publics ou en forçant les empires des médias à la fragmentation.

L’attention, un phénomène d’assimilation commercial et culturel L’invention du prime time à la radio puis à la télé a été à la fois une invention commerciale et culturelle, fusionnant le contenu au contenant, l’information/divertissement et la publicité en inventant un rituel d’attention collective massive. Il n’a pas servi qu’à générer une exposition publicitaire inédite, il a créé un phénomène social, une conscience et une identité partagée, tout en rendant la question de l’exposition publicitaire normale et sociale.

Dans la succession des techniques qu’ont inventés les médias de masse pour mobiliser et orienter les foules que décrit Tim Wu, on constate qu’une sorte de cycle semble se reproduire. Les nouvelles technologies et les nouveaux formats rencontrent des succès très rapides. Puis, le succès rencontre des résistances et les audiences se délitent vers de nouvelles techniques ou de nouveaux formats proposés par des concurrents. On a l’impression d’être dans une course poursuite où chaque décennie pourrait être représentée par le succès d’un support phare à l’image des 28 courts chapitres qui scandent le livre. L’essor de la télévision par exemple est fulgurant : entre 1950 et 1956 on passe de 9% à 72% des maisons équipées et à la fin des années 50, on l’a regarde déjà 5 heures par jour en moyenne. Les effets de concentration semblent très rapides… et dès que la fatigue culturelle pointe, que la nouveauté s’émousse, une nouvelle vague de propositions se développe à la fois par de nouveaux formats, de nouvelles modalités de contrôle et de nouveaux objets attentionnels qui poussent plus loin l’exploitation commerciale des publics. Patiemment, Wu rappelle la très longue histoire des nouveaux formats de contenus : la naissance des jeux, des journaux télé, des soirées spéciales, du sport, des feuilletons et séries, de la télé-réalité aux réseaux sociaux… Chacun ayant généré une nouvelle intrication avec la publicité, comme l’invention des coupures publicitaires à la radio et à la télé, qui nécessitaient de réinventer les contenus, notamment en faisant monter l’intrigue pour que les gens restent accrochés. Face aux outils de révolte, comme l’invention de la télécommande ou du magnétoscope, outils de reprise du contrôle par le consommateur, les industries vont répondre par la télévision par abonnement, sans publicité. Elles vont aussi inventer un montage plus rapide qui ne va cesser de s’accélérer avec le temps.

Pour Wu, toute rébellion attentionnelle est sans cesse assimilée. Même la révolte contre la communication de masse, d’intellectuels comme Timothy Leary ou Herbert Marcuse, sera finalement récupérée.

De l’audience au ciblage

La mesure de l’audience a toujours été un enjeu industriel des marchands d’attention. Notamment avec l’invention des premiers outils de mesure de l’audimat permettant d’agréger l’audience en volumes. Wu prend le temps d’évoquer le développement de la personnalisation publicitaire, avec la socio-géo-démographie mise au point par la firme Claritas à la fin des années 70. Claritas Prizm, premier outil de segmentation de la clientèle, va permettre d’identifier différents profils de population pour leur adresser des messages ciblés. Utilisée avec succès pour l’introduction du Diet Coke en 1982, la segmentation publicitaire a montré que la nation américaine était une mosaïque de goûts et de sensibilités qu’il fallait adresser différemment. Elle apporte à l’industrie de la publicité un nouvel horizon de consommateurs, préfigurant un ciblage de plus en plus fin, que la personnalisation de la publicité en ligne va prolonger toujours plus avant. La découverte des segments va aller de pair avec la différenciation des audiences et la naissance, dans les années 80, des chaînes câblées qui cherchent à exploiter des populations différentes (MTV pour la musique, ESPN pour le sport, les chaînes d’info en continu…). L’industrie du divertissement et de la publicité va s’engouffrer dans l’exploitation de la fragmentation de l’audience que le web tentera de pousser encore plus loin.

Wu rappelle que la technologie s’adapte à ses époques : "La technologie incarne toujours l’idéologie, et l’idéologie en question était celle de la différence, de la reconnaissance et de l’individualité". D’un coup le spectateur devait avoir plus de choix, plus de souveraineté… Le visionnage lui-même changeait, plus inattentif et dispersé. La profusion de chaînes et le développement de la télécommande se sont accompagnés d’autres modalités de choix comme les outils d’enregistrements. La publicité devenait réellement évitable. D’où le fait qu’elle ait donc changé, devenant plus engageante, cherchant à devenir quelque chose que les gens voudraient regarder. Mais dans le même temps, la télécommande était aussi un moyen d’être plus branché sur la manière dont nous n’agissons pas rationnellement, d’être plus distraitement attentif encore, à des choses toujours plus simples. "Les technologies conçues pour accroître notre contrôle sur notre attention ont parfois un effet opposé", prévient Wu. "Elles nous ouvrent à un flux de sélections instinctives et de petites récompenses"… En fait, malgré les plaintes du monde de la publicité contre la possibilité de zapper, l’état d’errance distrait des spectateurs n’était pas vraiment mauvais pour les marchands d’attention. Dans l’abondance de choix, dans un système de choix sans friction, nous avons peut-être plus perdu d’attention qu’autre chose.

L’internet a démultiplié encore, par de nouvelles pratiques et de nouveaux médiums, ces questions attentionnelles. L’e-mail et sa consultation sont rapidement devenus une nouvelle habitude, un rituel attentionnel aussi important que le prime time. Le jeu vidéo dès ses débuts a capturé toujours plus avant les esprits.

"En fin de compte, cela suggère aussi à quel point la conquête de l’attention humaine a été incomplète entre les années 1910 et les années 60, même après l’entrée de la télévision à la maison. En effet, même s’il avait enfreint la sphère privée, le domaine de l’interpersonnel demeurait inviolable. Rétrospectivement, c’était un territoire vierge pour les marchands d’attention, même si avant l’introduction de l’ordinateur domestique, on ne pouvait pas concevoir comment cette attention pourrait être commercialisée. Certes, personne n’avait jamais envisagé la possibilité de faire de la publicité par téléphone avant même de passer un appel – non pas que le téléphone ait besoin d’un modèle commercial. Ainsi, comme AOL qui a finalement opté pour la revente de l’attention de ses abonnés, le modèle commercial du marchand d’attention a été remplacé par l’un des derniers espaces considérés comme sacrés : nos relations personnelles." Le grand fournisseur d’accès des débuts de l’internet, AOL, a développé l’accès aux données de ses utilisateurs et a permis de développer des techniques de publicité dans les emails par exemple, vendant également les mails de ses utilisateurs à des entreprises et leurs téléphones à des entreprises de télémarketing. Tout en présentant cela comme des "avantages" réservés à ses abonnés ! FB n’a rien inventé ! "

La particularité de la modernité repose sur l’idée de construire une industrie basée sur la demande à ressentir une certaine communion". Les célébrités sont à leur tour devenues des marchands d’attention, revendant les audiences qu’elles attiraient, à l’image d’Oprah Winfrey… tout en transformant la consommation des produits qu’elle proposait en méthode d’auto-récompense pour les consommateurs.

L’infomercial a toujours été là, souligne Wu. La frontière entre divertissement, information et publicité a toujours été floue. La télé-réalité, la dernière grande invention de format (qui va bientôt avoir 30 ans !) promettant justement l’attention ultime : celle de devenir soi-même star.

Le constat de Wu est amer. "Le web, en 2015, a été complètement envahi par la malbouffe commerciale, dont une grande partie visait les pulsions humaines les plus fondamentales du voyeurisme et de l’excitation." L’automatisation de la publicité est le Graal : celui d’emplacements parfaitement adaptés aux besoins, comme un valet de chambre prévenant. "Tout en promettant d’être utile ou réfléchi, ce qui a été livré relevait plutôt de l’intrusif et pire encore." La télévision – la boîte stupide -, qui nous semblait si attentionnellement accablante, paraît presque aujourd’hui vertueuse par rapport aux boucles attentionnelles sans fin que produisent le web et le mobile.

Dans cette histoire, Wu montre que nous n’avons cessé de nous adapter à cette capture attentionnelle, même si elle n’a cessé de se faire à notre détriment. Les révoltes sont régulières et nécessaires. Elles permettent de limiter et réguler l’activité commerciale autour de nos capacités cognitives. Mais saurons-nous délimiter des frontières claires pour préserver ce que nous estimons comme sacré, notre autonomie cognitive ? La montée de l’internet des objets et des wearables, ces objets qui se portent, laisse supposer que cette immixtion ira toujours plus loin, que la régulation est une lutte sans fin face à des techniques toujours plus invasives. La difficulté étant que désormais nous sommes confrontés à des techniques cognitives qui reposent sur des fonctionnalités qui ne dépendent pas du temps passé, de l’espace ou de l’emplacement… À l’image des rythmes de montage ou des modalités de conception des interfaces du web. Wu conclut en souhaitant que nous récupérions "la propriété de l’expérience même de la vie". Reste à savoir comment…

Comment répondre aux monopoles attentionnels ?

Tim Wu – qui vient de publier un nouveau livre The Curse of Bigness : antitrust in the new Gilded age (La malédiction de la grandeur, non traduit) – prône, comme d’autres, un renforcement des lois antitrusts américaines. Il y invite à briser les grands monopoles que construisent les Gafam, renouvelant par là la politique américaine qui a souvent cherché à limiter l’emprise des monopoles comme dans le cas des télécommunications (AT&T), de la radio ou de la télévision par exemple ou de la production de pétrole (Standard Oil), pour favoriser une concurrence plus saine au bénéfice de l’innovation. À croire finalement que pour lutter contre les processus de capture attentionnels, il faut peut-être passer par d’autres leviers que de chercher à réguler les processus attentionnels eux-mêmes ! Limiter le temps d’écran finalement est peut-être moins important que limiter la surpuissance de quelques empires sur notre attention !

La règle actuelle pour limiter le développement de monopoles, rappelle Wu dans une longue interview pour The Verge, est qu’il faut démontrer qu’un rachat ou une fusion entraînera une augmentation des prix pour le consommateur. Outre, le fait que c’est une démonstration difficile, car spéculative, "il est pratiquement impossible d’augmenter les prix à la consommation lorsque les principaux services Internet tels que Google et Facebook sont gratuits". Pour plaider pour la fragmentation de ces entreprises, il faudrait faire preuve que leur concentration produit de nouveaux préjudices, comme des pratiques anticoncurrentielles quand des entreprises absorbent finalement leurs concurrents. Aux États-Unis, le mouvement New Brandeis (qui fait référence au juge Louis Brandeis acteur majeur de la lutte contre les trusts) propose que la régulation favorise la compétition.

Pour Wu par exemple, la concurrence dans les réseaux sociaux s’est effondrée avec le rachat par Facebook d’Instagram et de WhatsApp. Et au final, la concurrence dans le marché de l’attention a diminué. Pour Wu, il est temps de défaire les courtiers de l’attention, comme il l’explique dans un article de recherche qui tente d’esquisser des solutions concrètes. Il propose par exemple de créer une version attentionnelle du test du monopoleur hypothétique, utilisé pour mesurer les abus de position dominante, en testant l’influence de la publicité sur les pratiques. Pour Tim Wu, il est nécessaire de trouver des modalités à l’analyse réglementaire des marchés attentionnels.

Dans cet article, Wu s’intéresse également à la protection des audiences captives, à l’image des écrans publicitaires des pompes à essence qui vous délivrent des messages sans pouvoir les éviter où ceux des écrans de passagers dans les avions… Pour Wu, ces nouvelles formes de coercition attentionnelle sont plus qu’un ennui, puisqu’elles nous privent de la liberté de penser et qu’on ne peut les éviter. Pour lui, il faudrait les caractériser comme un "vol attentionnel". Certes, toutes les publicités ne peuvent pas être caractérisées comme telles, mais les régulateurs devraient réaffirmer la question du consentement souligne-t-il, notamment quand l’utilisateur est captif ou que la capture cognitive exploite nos biais attentionnels sans qu’on puisse lutter contre. Et de rappeler que les consommateurs doivent pouvoir dépenser ou allouer leur attention comme ils le souhaitent. Que les régulateurs doivent chercher à les protéger de situations non consensuelles et sans compensation, notamment dans les situations d’attention captive ainsi que contre les intrusions inévitables (celles qui sont augmentées par un volume sonore élevé, des lumières clignotantes, etc.). Ainsi, les publicités de pompe à essence ne devraient être autorisées qu’en cas de compensation pour le public (par exemple en proposant une remise sur le prix de l’essence)…

Wu indique encore que les réglementations sur le bruit qu’ont initié bien des villes peuvent être prises pour base pour construire des réglementations de protection attentionnelle, tout comme l’affichage sur les autoroutes, également très réglementé. Pour Tim Wu, tout cela peut sembler peut-être peu sérieux à certain, mais nous avons pourtant imposé par exemple l’interdiction de fumer dans les avions sans que plus personne aujourd’hui n’y trouve à redire. Il est peut-être temps de prendre le bombardement attentionnel au sérieux. En tout cas, ces défis sont devant nous, et nous devrons trouver des modalités pour y répondre, conclut-il.

Auteur: Guillaud Hubert

Info: 27 décembre 2018, http://internetactu.blog.lemonde.fr

[ culture de l'epic fail ] [ propagande ] [ captage de l'attention ]