Mise en données du monde, le déluge numérique, par Kenneth Cukier et Viktor Mayer-Schönberger (Le Monde diplomatique, juillet 2013) Au IIIe siècle avant notre ère, on disait de la bibliothèque d’Alexandrie qu’elle renfermait la totalité du savoir humain.
De nos jours, la masse d’informations disponibles est telle que, si on la répartissait entre tous les Terriens, chacun en recevrait une quantité trois cent vingt fois supérieure à la collection d’Alexandrie : en tout, mille deux cents exaoctets (milliards de milliards d’octets). Si on enregistrait le tout sur des CD, ceux-ci formeraient cinq piles capables chacune de relier la Terre à la Lune. L’hyperinflation des données est un phénomène relativement nouveau. En 2000, un quart seulement des informations consignées dans le monde existaient au format numérique. Papier, film et support analogique se partageaient tout le reste. Devant leur démesure, il est tentant de ne les appréhender qu’en termes de chiffres. Pareil usage suppose trois changements majeurs dans notre approche. Google et l’algorithme de la grippe Ces travaux sont moins saugrenus qu’il n’y paraît.
M. Pourquoi l’opacité de gestion des données personnelles des acteurs d’écosystème web (les fameux « OTT ») altère-t-elle la confiance des internautes ? Une tribune de Luc Bretones VP Institut G9+ , Administrateur Renaissance Numérique Selon une étude CSA / Orange publiée en février 2014, 85% des français se déclarent inquiets de la protection de leurs données personnelles.
L’étude montre également que le phénomène s’est considérablement accentué ces deux dernières années. Sur les 12 derniers mois, nous pouvons identifier au moins 3 facteurs qui sont susceptibles d’expliquer l’érosion de la confiance de la part des internautes. Une gestion des données personnelles volontairement obscure Tout d’abord, les services internet majeurs mènent des politiques de gestion des données personnelles très peu transparentes vis-à-vis de leurs utilisateurs. Ce phénomène de collecte obscure s’est considérablement accentué avec la mise à disposition par Apple et Google d’une collection importante d’APIs liées aux systèmes d’exploitation iOS et Android sur mobile. Une surveillance accrue de la part des autorités. Big data, big responsibilities. Abstract Big data refers to the collection and aggregation of large quantities of data produced by and about people, things or the interactions between them.
With the advent of cloud computing, specialised data centres with powerful computational hardware and software resources can be used for processing and analysing a humongous amount of aggregated data coming from a variety of different sources. The analysis of such data is all the more valuable to the extent that it allows for specific patterns to be found and new correlations to be made between different datasets, so as to eventually deduce or infer new information, as well as to potentially predict behaviours or assess the likelihood for a certain event to occur. This article will focus specifically on the legal and moral obligations of online operators collecting and processing large amounts of data, to investigate the potential implications of big data analysis on the privacy of individual users and on society as a whole. 1. 2.
Big Data : une triple opportunité à ne pas laisser passer. Par Thibaut Munier, Fondateur de 1000mercis-numberly, Administrateur de Renaissance Numérique Si le Big Data représente une avancée technologique généralement peu contestée, ses possibilités d’utilisation cristallisent trop souvent les doutes et les peurs d’une large partie de la population.
La complexité du sujet et la variété des domaines impactés conduisent parfois à faire des amalgames hâtifs et dangereux, ainsi qu’on a pu le voir après les révélations de Snowden sur les systèmes de surveillance massive. A l’instar de nombreuses innovations technologiques, le Big Data peut certes donner lieu à des dérives liberticides qui doivent évidemment être identifiées, régulées et si possible éradiquées.
Mais il parait tout aussi fondamental de ne pas se contenter de cette vision restrictive et de considérer avec au moins autant d’attention les immenses opportunités que cette révolution contient en germe. Une opportunité pour les internautes et les consommateurs. Big Data : après le Machine Learning, ne ratons pas le coche du Deep Learning. Par Mehdi CHOUITEN, PhD, Senior Data Scientist chez Parkeon, membre de Renaissance Numérique et Charles Ollion, PhD, Spécialiste Machine Learning chez Heuritech La révolution industrielle a rendu possible l’exploitation de quantités monumentales de ressources naturelles qui apparaissaient jusque là comme lourdes à extraire et à transformer étant donné les procédés traditionnels impliquant la force manuelle (animale et humaine).
Aujourd’hui, nous sommes à un point de rupture comparable. 90 % des données dans le monde ont été générées au cours des deux dernières années (Source IBM) ! Cette matière première ne demande qu’à être exploitée, si possible de façon automatisée et “industrielle” afin d’en extraire la plus grande valeur. Le Deep Learning : une nouvelle avancée dans l’intelligence artificielle Le Deep Learning a été comparé par des neuroscientifiques à l’apprentissage humain, comme un modèle permettant d’apprendre à partir d’une information brute en grande quantité. 2014-12-16-G9plus-LB-Big-Data.