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Extraire du sens

Au XVI ième siècle, quand l'imprimerie s'est diffusée dans presque chaque ville, un nouveau problème est apparu : que faire des milliers de livres qui étaient produits à chaque jour, qui se répandaient et s'échangeaient ? La notion d'index n'existait même pas. En quelques années s'est développée toute une science du classement.  

Maintenant nous avons des index, mais personne n'indexe le flux continu de millions de documents, on laisse ce travail aux machines qui se servent de nos préférences, jugements et commentaires pour qualifier les sources. Ça, c'est la situation actuelle.  Le nouveau problème est que ces milliards de textes, de vidéos et de données s'accumulent.  Même dans des domaines pointus, personne ne peut suivre le rythme de production et personne ne peut en acquérir une vision d'ensemble.

Qui peut se taper 30 000 articles pertinents produits chaque année autour de la tuberculose ? Ou encore 300 000 articles touchant la pédagogie ?  Il ne s'agit même plus de chercher, nous croulons sous la quantité; il s'agit plutôt d'extraire du sens de la masse de données déjà concentrées. On a toujours cherché, mais seul le fait de trouver ce qui a de la valeur contribue à l'avancement, d'où l'intérêt de développer de nouvelles méthodes d'investigation.

Arrive à la rescousse l'intelligence artificielle... mais voilà, comme à un enfant qui apprend à reconnaitre les chiens, les insectes et les couleurs, on doit lui enseigner à identifier les ressemblances et les différences ( l'intelligence est d'abord une capacité de discernement ), seulement ensuite des liens peuvent être faits.  Le plus grand défi devient celui de distinguer le vrai du faux, le fiable du louche, l'original de l'altéré...

Cette capacité d'enseigner à distinguer devient stratégique autant pour les individus que pour les machines.  C'est ce que nous vous invitons à découvrir dans cette édition.
 

Denys Lamontagne - [email protected]
Éditeur de Thot Cursus

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Extraire du sens - Thot Cursus

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Au XVI ième siècle, quand l'imprimerie s'est diffusée dans presque chaque ville, un nouveau problème est apparu : que faire des milliers de livres qui étaient produits à chaque jour, qui se répandaient et s'échangeaient ? La notion d'index n'existait même pas. En quelques années s'est développée toute une science du classement.  

Maintenant nous avons des index, mais personne n'indexe le flux continu de millions de documents, on laisse ce travail aux machines qui se servent de nos préférences, jugements et commentaires pour qualifier les sources. Ça, c'est la situation actuelle.  Le nouveau problème est que ces milliards de textes, de vidéos et de données s'accumulent.  Même dans des domaines pointus, personne ne peut suivre le rythme de production et personne ne peut en acquérir une vision d'ensemble.

Qui peut se taper 30 000 articles pertinents produits chaque année autour de la tuberculose ? Ou encore 300 000 articles touchant la pédagogie ?  Il ne s'agit même plus de chercher, nous croulons sous la quantité; il s'agit plutôt d'extraire du sens de la masse de données déjà concentrées. On a toujours cherché, mais seul le fait de trouver ce qui a de la valeur contribue à l'avancement, d'où l'intérêt de développer de nouvelles méthodes d'investigation.

Arrive à la rescousse l'intelligence artificielle... mais voilà, comme à un enfant qui apprend à reconnaitre les chiens, les insectes et les couleurs, on doit lui enseigner à identifier les ressemblances et les différences ( l'intelligence est d'abord une capacité de discernement ), seulement ensuite des liens peuvent être faits.  Le plus grand défi devient celui de distinguer le vrai du faux, le fiable du louche, l'original de l'altéré...

Cette capacité d'enseigner à distinguer devient stratégique autant pour les individus que pour les machines.  C'est ce que nous vous invitons à découvrir dans cette édition.
 

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