Chapitre VI. Une nouvelle ère algorithmique
- Par Aurélie Jean
Pages 85 à 105
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- JEAN, Aurélie,
- Jean, Aurélie.
- Jean, A.
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- Jean, A.
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- JEAN, Aurélie,
Notes
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[1]
« Le Big Data implique de grandes responsabilités. » (Nous traduisons.)
-
[2]
J.D. Kelleher, B. Tierney, Data Science, Cambridge, The MIT Press, « Essential Knowledge series », 2018.
-
[3]
L. Bernardi, S.E. Sarma, K. Traub, The Inversion Factor. How to Thrive in the IoT Economy, Cambridge, The MIT Press, 2018.
-
[4]
Règlement général sur la protection des données mis en application en mai 2018.
-
[5]
California Consumer Privacy Act mis en application en septembre 2018.
-
[6]
A. Gottlieb, G.S. Almasi, Highly Parallel Computing, San Francisco, Benjamin / Cummings, 1989.
-
[7]
S. Ahkter, J. Roberts, Multi-Core Programming : Increasing Performance Through Software Multi-threading, Hillsboro, Intel Press, 2006.
-
[8]
K.D. Pandl et alii, « On the Convergence of Artificial Intelligence and Distributed Ledger Technology : A Scoping Review and Future Research Agenda », IEEE Access, vol. 8, 2020, p. 57075-57095.
-
[9]
Y. Le Cun, C. Cortes, C.J.C. Burges, The MNIST Database of handwritten digits.
-
[10]
I. Sucholutsky, M. Schonlau, « “Less Than One”-Shot Learning : Learning N Classes From M<N Samples », arXiv:2009.08449, 2020.
-
[11]
« En moins d’un coup » en français.
-
[12]
k étant choisi de façon arbitraire, il peut donc prendre plusieurs valeurs.
-
[13]
A. Courville et alii, « Generative Adversarial Nets », Proceedings of the International Conference on Neural Information Processing Systems, 2014, p. 2672-2680.
-
[14]
W. Fedus, B. Zoph, N. Shazeer, « Switch Transformers : Scaling to Trillion Parameter Models with Simple and Efficient Sparsity », Journal of Machine Learning Research, vol. 23, 2022, p. 1-40.
-
[15]
Terme anglais couramment utilisé en français.
-
[16]
L. Buffoni et alii, « Forecasting the Future of Artificial Intelligence With Machine Learning-Based Link Prediction in an Exponentially Growing Knowledge Network », Nature Machine Intelligence, vol. 5, 2023, p. 1326-1335.
-
[17]
M. Aykol et alii, « Scaling Deep Learning for Materials Discovery », Nature, vol. 624, 2023, p. 80-85.
-
[18]
R. Barzilay et alii, « Autonomous, Multiproperty-Driven Molecular Discovery : From Predictions to Measurements and Back », Science, vol. 382, no 6677, 2023.
-
[19]
R. Carpenter et alii, « A Graph Placement Methodology for Fast Chip Design », Nature, vol. 594, 2021, p. 207-212.
-
[20]
F. Alet et alii, « Learning Skillful Medium-Range Global Weather Forecasting », Science, vol. 382, no 6677, 2023, p. 1416-1421.
-
[21]
K. Crawford, Contre-atlas de l’intelligence artificielle, op. cit.
-
[22]
C. O’Neil, Algorithmes. La bombe à retardement, op. cit.
-
[23]
M. Coeckelbergh, The Political Philosophy of AI, Cambridge, Polity, 2022.
-
[24]
J. Buolamwini, Unmasking AI : My Mission to Protect What Is Human in a World of Machines, New York, Random House, 2023.
-
[25]
Lors de son TEDxBeaconStreet talk intitulé How I’m fighting bias in algorithms, 2016.
-
[26]
Cet algorithme a été abandonné par la police de Los Angeles en avril 2020.
-
[27]
L.F. Abdalla et alii, « Social Media Use and Its Connection to Mental Health : A Systematic Review », Cureus, vol. 12, no 6, 2020. I. Pantic, « Online Social Networking and Mental Health », Cyberpsychology, Behavior and Social Networking, vol. 17, no 10, 2014, p. 652-657.
-
[28]
T. Harris, « How Technology is Hijacking Your Mind. From a Magician and Google Design Ethicist », Medium, 2016. B. Patino, La Civilisation du poisson rouge, Paris, Grasset, 2019.
-
[29]
A.A. Alubied et alii, « The Impact of Social Media on the Mental Health of Adolescents and Young Adults : A Systematic Review », Cureus, vol. 15, no 8, 2023.
-
[30]
E. Pariser, The Filter Bubble : What the Internet Is Hiding From You, Londres, Viking, 2011.
-
[31]
D. Boullier, Propagations. Un nouveau paradigme pour les sciences sociales, Paris, Armand Colin, 2023.
-
[32]
J. Weizenbaum, « ELIZA – A Computer Program for the Study of Natural Language Communication Between Man and Machine », Communications of the Association for Computing Machinery, vol. 9, no 1, 1966, p. 36-45.
-
[33]
Massachusetts Institute of Technology.
-
[34]
D. Cardon, A. Casilli, Qu’est-ce que le digital labor ?, Bry-sur-Marne, INA, 2015.
-
[35]
T. Scholz (dir.), Digital Labor, New York, Routledge, 2012.
A. Casilli, En attendant les robots. Enquête sur le travail du clic, Paris, Seuil, 2019. -
[36]
A. Williams, M. Miceli, T. Gebru, « The Exploited Labor Behind Artificial Intelligence », Noéma, 13 octobre 2022.
-
[37]
B. Perrigo, « Exclusive : OpenAI Used Kenyan Workers on Less Than $2 Per Hour to Make ChatGPT Less Toxic », Time Magazine, 18 janvier 2023.
-
[38]
Source : Insee Première, no 1273, publié le 13 janvier 2010.
-
[39]
D. Autor, D.A. Mindell, E.B. Reynolds, The Work of the Future. Building Better Jobs in an Age of Intelligent Machines, Cambridge, The MIT Press, 2022.
-
[40]
M.L. Gray, « Your Job Is About to Get “Taskified” », Los Angeles Times, 18 février 2016. A. Casilli, En attendant les robots. Enquête sur le travail du clic, op. cit.
-
[41]
K. Crawford, Contre-atlas de l’intelligence artificielle, op. cit.
-
[42]
P. Sharma, B. Dash, « The Digital Carbon Footprint : Threat to an Environmentally Sustainable Future », International Journal of Computer Science & Information Technology, vol. 14, no 3, 2022.
1. Captation des données en constante augmentation. – Le développement des objets connectés (les fameux IoT), encouragé par la démocratisation d’internet et la miniaturisation des composants, a permis de faire grandir de façon considérable la taille et la diversité des données collectées aujourd’hui en temps (quasi-)réel. L’ère du Big Data, souvent mentionnée depuis les années 2010, ne serait alors qu’une notion relative au temps, les Big Data de 2010 n’étant pas significatifs au regard de la taille des jeux de données collectés en 2020 qui ne sont pas eux-mêmes reconnus comme « Big » aujourd’hui. Cette collecte toujours plus importante a également facilité l’usage de données puis d’algorithmes dans quasiment toutes les industries jusqu’à transformer beaucoup d’entre elles en profondeur. Ces données collectées devenues personnelles ont également mené à des questions concernant la protection de la vie privée des individus et à des encadrements légaux pour y répondre comme le RGPD en Europe ou le CCPA aux États-Unis. Malgré les progrès scientifiques et techniques, les limitations résident toujours dans la préparation (semi-)manuelle des jeux de données souvent fastidieuse et chronophage ainsi que dans les capacités de calculs pour les traiter.
2. Capacités computationnelles croissantes. Depuis la naissance de l’ordinateur à microprocesseurs, la puissance des machines n’a cessé d’augmenter de façon exponentielle, selon la fameuse loi de Moore (voir chap. iii, p. ), et a permis de pousser les limites du calcul et d’améliorer de manière remarquable les algorithmes voire d’en crée…
Date de mise en ligne : 22/11/2024
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