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Dans cet esprit, l’équipe d’Alain Mille propose deux systèmes. Le premier, Kolflow, a pour but d’accroitre la collaboration homme-machine selon deux points de vue différents. D’abord, du point de vue des humains : s’arranger pour que les productions des agents informatiques puissent être plus aisément contrôlées, évaluées et réutilisées. Mais aussi, du point de vue des machines. Ici, comment élaborer des systèmes susceptibles de tenir compte du comportement imprévisible d’agents humains sans pour autant déstabiliser l’ensemble du système ? Comment des raisonnements automatisés peuvent-ils adapter leur comportement à une multitude de feedbacks ?

Malgré tout, les résultats ne sont pas parfaits. Sur chaque phrase on a au moins une erreur. Mais ce n’est pas si grave parce que ce qu’on cherche, ce sont des tendances. Quand un même terme, une même expression revient souvent, la machine va se tromper dans un ou deux cas, mais si l’opération se répète mille fois, on finira tout de même par pouvoir dégager une tendance. C’est là que les statistiques jouent tout leur rôle.

Ce processus de grammatisation, que l’on reprend ici dans le sens élargi – proposé par Bernard Stiegler- de discrétisation du continu (grammatisation des flux), est une des composantes de la «double hélice» de la technologie dont la deuxième est le devenir algorithmique.

A ces quatre V, il est d’usage d’en ajouter d’autres. L’un des plus évidents étant la Visualisation. Pour que l’esprit humain puisse naviguer, distinguer et comprendre ce qui se passe à partir de 0 et de 1 il a besoin d’une aide. L’expérience utilisateur via des interfaces graphiques claires et navigables et la présentation des résultats sous forme d’histoires qui se racontent (Story Telling) semblent devenir les nouveaux standards du marché.

Bien entendu, il faut générer de la valeur avec éthique. Car les algorithmes sont fabriqués par des humains. Ils utilisent des données de personnes réelles et peuvent prendre des décisions au nom de l’entreprise qui les a créés.

Qui ne connait pas les quatre V définissant le Big Data ? Volume, Variété, Vélocité, Véracité.

Et François Taddéi d'en tirer une leçon : “Il faut apprendre aux enfants à utiliser la techno de manière optimale, pour faire le meilleur usage du cerveau et de l'ordinateur”

Le Poète TS Elliot disait dans Le Roc, l'un de ses célèbres poèmes : “Où est la vie que nous avons perdue en vivant ? Où est la sagesse que nous avons perdue dans la connaissance ? Où est la connaissance que nous avons perdue dans l'information ?”

La « double hélice » de la grammatisation

L’enjeu de la grammatisation des relations via les technologies relationnelles reste donc de ne pas se faire déposséder du nécessaire réajustement qui est en train de se faire.

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.

18h30 - Camila Eslava - Création d'un jardin interactif

13h30 - Gilles Deschaud - L’hybridation des techniques d’animation traditionnelle et numérique

10h10 - Homeira Abrishami - Génération interactive des motifs persans

Bray, David (2008). Knowledge Ecosystems: Technology, Motivations, Processes, and Performance

L’idéal est donc de former des individus capables de penser l’ensemble, dans une démarche proche de celle d’un architecte, et possédant une capacité critique, c’est-à-dire ayant aussi la possibilité d’envisager des alternatives, voire des améliorations.