Group items tagged

Les algorithmes inductifs reposent sur des principes de généralisation qui permettent d’essayer des traitements sur des données qui n’étaient pas prévues pour cela, en élargissant de façon arbitraire leur champ d’application.

De longue date les raisonnements inductifs ont été décriés en raison des risques d’erreurs qu’ils génèrent.

Une machine inductive est assimilable à un organisme vivant qui se charge d’un passé, intègre des nouvelles notions, les applique parfois de façon abusive, commet des erreurs et les corrige.

L'idée est que l'utilisateur nourrisse la machine d'informations personnelles de manière volontaire. Le but est que la machine connaisse parfaitement les habitudes de l'utilisateur, au point de pouvoir non plus seulement répondre correctement à une requête, mais à pouvoir formuler la requête en avance, voire même suggérer des requêtes à l'utilisateur. « Cela fait autant peur que c'est excitant » : cette vision où la personne s'abandonne à la machine pour paradoxalement mieux se révéler en tant que personne rappelle en effet les meilleures œuvres de science-fiction… à ceci près que les technologies (sémantique, synthèse vocale, géolocalisation, NFC…) sont là.

écosystème médiatique

Brassage des données dans un “jardin fermé”