[Linux-31] Dominique Cardon : "Les algorithmes utilisent les traces laissées dans le passé pour calculer le futur"

Fabrice THIROUX fabrice.thiroux at free.fr
Lun 9 Jan 12:14:10 CET 2017


Domie a écrit:

> Bonjour
>      Je viens de trouver cet article et je pense que l'utilisation des 
> logiciels libres est une belle alternative mais quels en sont les limites ?
>   j'aimerais bien configurer mon ordi effectivement d'une manière 
> différente et aimerais avoir des conseils la dessus;
> Par exemple j'utilise firefox mais j'ai google  apres......
> Je viendrais le 21 à ramonville pour en discuter avec vous.
> Cordialement
> Domie
> 
> 
> https://www.franceinter.fr/emissions/l-invite-d-ali-baddou/l-invite-d-ali-baddou-06-janvier-2017 
> 


Bonjour,

Première choses, les algorithmes ne sont pas des êtres vivants ou des
créatures magiques, ce sont des méthodes permettant de traiter de
l'information. Le fait qu'il n'y ait pas d'émotionnel, ni de fatigue,
permet au programme utilisant un algorithme particulier de traiter une
somme considérable d'informations pouvant correspondre au travail de 
plusieurs vie humaines, ceci sans perdre de dossier ou d'information
lors d'échanges. ils sont bien plus implacables que n'importe quel
service de renseignements de l'ex-RDA. :)

Cependant, ils ne changeront pas le monde, sauf quand ils seront
intégrés avec un autre algorithme permettant à un système informatique
d'être aware (cf. J-C Vandame) et qu'il enverra des terminators pour
traiter des problèmes causés par des organiques. Alors qu'on arrête de
déresponsabiliser l'humain en prétendant que l'algorithme veux ça ou
rêve de ceci. Ce sont des organiques qui veulent ça et rêve de ceci, pas
les formules mathématiques !

Ceci traité, le logiciel libre ne changera rien. Sauf qu'on pourra
prétendre qu'il est possible de connaître la méthode et les informations
utilisées par l'algorithme. Ce qui mène à la question suivante : quelle
exploitation réserve-t-on aux informations issues des ces traitements ?

Fabrice.

-- 
Experiments must be reproducible; they should all fail in the same way.



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