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Home/ La veille publique de Chronos/ Group items tagged algorithme

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Chronos Veille

Urbanews - Algorithme et urbanistes, unis pour faire la ville ! - 0 views

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    Alors que le Big Data informe de manière chiffrée les actions réalisées sur le territoire, la définition d'un algorithme traduit ces information en usages qui sont faits du territoire. Pour dessiner les territoires au regard des besoins de la population, le partenariat urbaniste-algorithme a de l'avenir !
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affordance.info - De Martin Niemöller à Robert Ménard. Le fétichisme du fichier. - 0 views

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    Hubert Guillaud : "Olivier Ertzcheid livre un remarquable billet sur le pacte Orwellien des algorithmes. Nul n'échappera à la surveillance algorithmique et son corollaire, la prédictabilité qu'elle implique.
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Le Point - L'assistant personnel de mobilité, un outil politique ? - 0 views

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    Les algorithmes ne sont pas neutres : à Jérusalem, Waze fait réaliser des détours à ses usagers pour éviter les quartiers contrôlés par l'Autorité palestinienne. 
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lesechos - L'humain, point faible de l'auto autonome ? - 0 views

  • « Remplacer les chauffeurs par des véhicules autonomes qui viendront, d'une simple pression sur votre smartphone, vous chercher en bas de chez vous fait forcément partie de la stratégie d'Uber »
  • « Il ne va pas y avoir un big bang, mais une transition, avec l'ajout progressif aux véhicules de briques d'automatisme et de sécurité : conduite automatisée sur autoroute, dans les embouteillages… »
  • Pour faire une voiture autonome, il faut d'abord des capteurs (radars, caméras, télédétection par laser…) d'un prix raisonnable, pour percevoir l'environnement de la voiture (piétons, véhicules, signalisation…). On y ajoute des actionneurs électroniques (frein, accélérateur, volant…) pour piloter la voiture ; on prend des systèmes de cartographie haute définition capables d'indiquer qu'il y a un feu rouge à tel endroit ; on mélange avec des systèmes de géolocalisation (GPS, minicentrale inertielle…) précis à 30, voire 10 centimètres près ; on saupoudre de connectique pour dialoguer avec les infrastructures ou les autres véhicules et anticiper leurs actions ; on recouvre d'algorithmes de fusion de données, capables d'interpréter l'environnement de la voiture (il y a un feu, mais est-il rouge ou vert ?) ; et l'on chapeaute le tout d'un algorithme de décision (pas de voiture en face, je peux doubler…).
  • ...3 more annotations...
  • modifier la Convention de Vienne qui régit la circulation routière dans la plupart des pays membres des Nations unies. Son article 8 stipule toujours que « tout conducteur doit constamment avoir le contrôle de son véhicule ».
  • si la voiture amorce un déboîtement sur la gauche dans un embouteillage, il suffira de tenir le volant droit pour annuler cette manoeuvre. » Une approche inspirée des pressions qu'exerce un cavalier sur les flancs ou les rênes de son cheval. La voiture deviendra-t-elle enfin la plus noble, mais aussi la plus sûre conquête de l'homme ?
  • Une route en six étapesPlusieurs organismes, dont la Society of Automotive Engineers et l'Organisation internationale des constructeurs d'automobiles, ont élaboré des jalons sur la longue route qui mènera aux voitures autonomes. Niveau 0 : Le conducteur fait tout Niveau 1 : Assistance à la conduite, comme l'aide au maintien dans la voie que proposent déjà certains véhicules haut de gamme Niveau 2 : Automatisation partielle (la voiture se gare dans un parking…) mais sous l'entière supervision du conducteur. Déjà possible techniquement. Autorisation attendue vers 2018. Niveau 3 : Sur certains types de trajets (autoroutes, embouteillages à petite vitesse…), le conducteur peut faire autre chose. Peut-être vers 2020. Niveau 4 : Sur un trajet complet, le conducteur peut faire autre chose. Niveau 5 : La voiture se conduit toute seule et peut se déplacer sans personne à bord. Pas avant 2025/2030.
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    "Uber a débauché à prix d'or une quarantaine de spécialistes en robotique de l'université Carnegie Mellon de Pittsburgh, aux Etats-Unis, pour créer un centre de recherche dédié à la voiture autonome."
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Next City - In Pursuit of Big Data, Mexico City Mapathon Gamifies Crowdsourcing - 0 views

  • That’s 14 million rides a da
  • But nobody knows exactly where all of the buses go
  • They relied on crowdsourcing, cell phones and algorithms to make it happen.
  • ...5 more annotations...
  • 34 people from 14 organizations are trying to clean up this mess. The “collaborative table,” as they call themselves
  • Mapatón CDMX (Mapathon, Mexico City) took place during the first two weeks of February and drew 3,594 participants.
  • The biggest challenge was that three-quarters of the population of Mexico City doesn’t have a smartphone.
  • The varying quality of data that they received from participants presented another challenge.
  • 2,632 rides were mapped
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    Un excellent exemple de social data science. une combinaison de crowdsource, d'intelligence et de techniques/bricolage SDS. L'objectif est de mettre en peu d'ordre dans les mailles peu renseignées des parcours des bus (ils sont privés à Mexico et comptent pour
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