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5. une industrie lourde

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formation EMC - 23 janvier 2018 - Angers

Publicada em: Educação
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5. une industrie lourde

  1. 1. Formation en une image
  2. 2. ● Définition – Un algorithme est une suite finie et non ambiguë d'opérations ou d'instructions permettant de résoudre un problème ou d'obtenir un résultat (wikipedia). – Mise en objet de la pensée – Une suite de propositions formelles et séquentielles – Logique formelle : si… alors… sinon... ● « Je veux faire des crêpes si... » ● Appareiller des chaussettes ● Faire un projet : GANTT ● Préparer une séquence pédagogique ● Poser un diagnostique de la grippe – Visualiser un algorithme : L’arbre – La possibilité d’entremêler les algorithmes Définir un algorithme
  3. 3. ● Programme informatique – Des lignes de code et des instructions – Algorithmes : recommandation (Amazon, netflix), engagement(Facebook, ), popularité (google), intermédiation (Uber), Hiérarchisation de ses choix (APB), régulation des flux (le trafic londonien), prédiction (predpol), régulation des comportements (analyse de la conduite automobile – n’existe pas encore à ma connaissance)… – Des systèmes algorithmiques* – Algorithmes d’apprentissage ** – Des logiciels : l’outil de base : le tableur et des outils comme Algobox (lycée), Scratch (collège), notepad (pour les pro) Définir un algorithme ** https://theconversation.com/sciences-des-donnees-89800 *** https://blog.hubspot.fr/marketing/algorithmes-google **** http://www.phonandroid.com/google-revele-taille-code-source-autres-donnees-vertigineuses.html * Google = PageRank (en 1997) ou plutôt une suite d’algorithmes (caféïne, panda, pigeon top heavy, penguin, pirate, EMD, payday hummingbird, mobile friendly, rankbrain, phantom)** ou plutôt 2 milliards de lignes de code, 86 To et 25 000 ingénieurs, 45 000 modification par jours dont 150000 à la main***
  4. 4. ● Données et métadonnées – Un message, une action, un comportement… – La contextualisation – Enregistrement et traces : exercice sur l’enregistrement et les acteurs – Augmentation des capacités de calcul et de stockage : la limite physique ● La capture des données – Données déclaratives et Privacy paradox – Couteau suisse : le téléphone portable – L’ordinateur personnel, IP, cookies... – Capteurs et objets connectés – Puces RFID – La connectivité (wifi, câbles, 4G, bluetooth...) – GPS, drônes et vidéosurveillance Infrastructure industrielle https://usbeketrica.com/article/on-a-essaye-d-effacer-nos-traces-a-l-expo-terra-data
  5. 5. ● Analyse statistique des données – Différentes échelles : personne, organisation, réseau, communauté, masse – Mesurer un potentiel : le ranking – (pagerank, edgerank, shangaï Ranking...) * – Définir des critères du ranking – Rendre visible et manipulable Infrastructure industrielle * Le Edge Rank : http://www.commentcamarche.net/faq/35092-edgerank-facebook-accroitre-la-visibilite-des-publications-d-une-page Le Page Rank - www.pagerank.fr Shangaï Ranking - http://www.shanghairanking.com/fr/
  6. 6. ● Une base de données – Un tableau avec des champs et des enregistrements – Des données structurées – voir exercice les 20 erreurs* ● Une industrie – Serveurs et data-centers – câblages – taille des données** (44Zo en 2020) – Consommation électrique, consommation de ressources – impact éthique et environnemental – Infrastructure industrielle * https://docs.google.com/document/d/1gr4v8-ULbXUslaAnotiZFhYhFCrEBNQ3j33Y1OklAg4/edit#heading=h.8xt8lqx1f2yi ** http://www.liberation.fr/futurs/2012/12/03/donnees-le-vertige_864585
  7. 7. ● Une base de données – Un tableau avec des champs et des enregistrements – Des données structurées – voir exercice les 20 erreurs* ● Une industrie – Serveurs et data-centers – câblages – taille des données** (44Zo en 2020) – Consommation électrique, consommation de ressources – impact éthique et environnemental – Infrastructure industrielle * https://docs.google.com/document/d/1gr4v8-ULbXUslaAnotiZFhYhFCrEBNQ3j33Y1OklAg4/edit#heading=h.8xt8lqx1f2yi ** http://www.liberation.fr/futurs/2012/12/03/donnees-le-vertige_864585

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