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Quel langage de programmation pour le week-end ?

vendredi 24 février 2017 à 08:00

S’il existe une multitude d’articles sur le net consacrés aux langages favoris des développeurs, la réalité ne rime pas souvent avec plaisir, explique Motherboard : les langages de programmation les plus utilisés sont ceux qui sont employés au travail, à la demande de l’entreprise, et les goûts de chacun entrent peu en compte dans leur choix.

C’est pour quoi la data scientist Julia Silge (@juliasilge) s’est demandé quels étaient les langages (ou les concepts) les plus intéressants pour les développeurs (ou les amateurs) pendant leur temps de repos, en fin de semaine. Elle a pour cela analysé les questions posées au site Stack Overflow (très célèbre forum de programmation ou l’on peut poser toutes les questions techniques qu’on désire). Et elle a séparé les questions posées au cours de la semaine et celle qui paraissaient les samedis et dimanches, révélant des différences intéressantes. Elle a ainsi établi quels étaient les termes pour lesquels la différence entre le nombre de questions posées en cours de semaine et celui des questions posées le week-end étaient la plus grande, ce qui a produit le diagramme ci-dessous.

En tête de la colonne de gauche on trouve Sharepoint, une suite logicielle de Microsoft consacrée à la création de sites web dynamiques. Du reste, dans les « programmes de la semaine », cinq sont des produits Microsoft.
Les choses changent pendant le week-end. Le champion devient alors…Haskell, un langage de programmation « fonctionnel » plutôt utilisé dans les milieux académiques, et apprécié des mathématiciens. Plus surprenant, le langage assembleur, arrive en second (probablement, explique Motherboard, pour programmer directement du hardware, comme un Arduino), et OpenGL arrive en troisième. OpenGL est un langage utilisé pour les graphiques, notamment la 3D. Le Google App Engine, qui permet la création d’applis sur Android, figure également parmi les programmes prisés pendant les loisirs. Pour Silge, cela donne une idée des activités qui suscitent le plus d’intérêt non professionnel : les jeux vidéo, les applis mobiles et l’informatique embarquée, voire la théorie mathématique et logique pure et simple.

Julia Silge a également remarqué une évolution historique des langages : Ruby ou Scala, un temps très appréciés pendant les week-end, ont vu leur importance diminuer pendant ces jours et leur usage augmenter en milieu de semaine. La preuve, selon Silge, que ces systèmes avaient fait leur preuves dans les domaines des « applications réelles » et perdu peu à peu leur statut de hobby.

A noter enfin que les langages les plus connus, c’est-à-dire le C, le C++ et Python, figurent en bonne place parmi les langages « de loisirs » et ne se retrouvent pas parmi ceux les plus utilisés au travail…

Trump, nouveau visage de la Singularité ?

mercredi 22 février 2017 à 11:00

Et si la Singularité Technologique, cet hypothétique remplacement de l’être humain par une Intelligence Artificielle, prenait le visage de Donald Trump ? C’est ce que se demande Cathy O’Neil (@mathbabedotorg), l’auteure du fameux Weapons of maths destruction (voir nos articles), dans un article pour son nouveau blog sur Bloomberg justement intitulé « Donald Trump is the Singularity »…

Pour elle, en effet, l’homme orange à la houppette se conduit comme une intelligence artificielle, et pas la plus sophistiquée, en plus :

« Trump, c’est de la pulsion pure, sans programme ni croyance permanente, et en cela il est semblable à un algorithme de machine learning. Ce serait une erreur de croire qu’il possède une stratégie, au-delà de faire ce qui fonctionne, ce qui veut dire, en un sens strictement étroit, ce qui est susceptible d’attirer l’attention sur lui.

En tant que candidat présidentiel, Trump s’est fait largement connaître pour ses meetings animés, polémiques et chaotiques. Ses discours étaient comparables aux marches aléatoires des statistiques : il essayait quelque chose, voyait comment la foule réagissait et si c’était un succès – défini par une réaction forte, pas nécessairement positive – il essayait de nouveau au meeting suivant, avec encore plus de provocation. »

(…) « C’est exactement la manière dont un algorithme est entraîné. Il commence par être neutre, comme une ardoise vide en quelque sorte, puis « apprend » lentement en fonction de la direction qu’il prend en navigant à travers ses données d’entraînement. Les données d’entraînement de Trump avant l’élection étaient ses meetings et Twitter, mais ces jours-ci il obtient sa dose quotidienne à partir de trois sources : ses conseillers proches tels que Steve Bannon, les médias comme Fox News, et, bien sûr, son feed Twitter, où il évalue les réactions aux nouvelles expérimentations. »

Au final, explique-t-elle, « Nous avons l’équivalent d’un réseau neuronal dynamique à la tête de notre gouvernement. Il est dépourvu d’éthique et nourri par une idéologie biaisée de type alt-right. Et, comme la plupart des IA opaques, il est largement irresponsable et crée des boucles de rétroaction et des externalités horribles ».

Le paradoxe du bonheur

mercredi 22 février 2017 à 09:00

En psychologie, on parle de plus en plus du flow, ou de la zone, cet état de conscience dans lequel l’esprit est naturellement concentré sur une activité, et qui est peut être la clé de notre bien-être. Mais encore faut-il savoir quelles sont les activités qui peuvent nous conduire à expérimenter cet état de « flow ». Big Think nous présente à ce sujet un papier paru dans le Journal of Positive Psychology, signé Parker Schiffer et Tomy-Ann Roberts, intitulé Le paradoxe du bonheur : pourquoi ne faisons-nous pas ce qui nous rend heureux ?. Dans cet article (malheureusement derrière un paywall) les deux chercheurs, lors de deux études, ont conduit un sondage sur 300 personnes, leur demandant ce qu’il pensaient de différentes activités, et lesquelles ils effectuaient le plus souvent. Le questionnaire mentionnait autant des passe-temps passifs, comme écouter de la musique, que d’autres plus actifs, susceptibles d’engendrer le « flow », comme pratiquer un art. Ces « activités de flow », précisent les chercheurs, « impliquent des règles claires, un défi, et un gros investissement en énergie ».

On a demandé aussi aux participants de noter, parmi ces activités, lesquelles sont susceptibles de produire la sensation la plus durable de plaisir. Et la plupart des participants ont reconnu qu’il s’agissait de celles qui exigeaient le plus d’efforts. Mais dans le même temps, les répondants ont reconnu qu’ils se laissaient bien plus souvent aller à des activités plus passives, car plus faciles à démarrer.

Comment se sortir de ce « paradoxe du bonheur », qui nous pousse à favoriser des activités moins gratifiantes au long terme ? Les chercheurs se hasardent à quelques réponses ; par exemple si on veut faire de la gym dans un centre de fitness, mieux vaut choisir celui-ci près de chez soi, et préparer ses vêtements de sport la veille. Si on veut peindre, il vaut mieux de même avoir son matériel immédiatement disponible avant la séance : bref éviter les efforts dus à la préparation pour entrer le plus vite possible au coeur de l’activité. Les chercheurs conseillent aussi la pratique de la méditation avant de se lancer… Des débuts de réponse, mais dans leur papier, les deux auteurs espèrent que d’autres recherches viendront compléter cet arsenal de « bonnes techniques ».

Les salariés peuvent-ils être autonomes ?

mardi 21 février 2017 à 09:00

L’injonction à l’autonomie, à inviter les employés à travailler en « mode start-up », leur permettant d’organiser eux-mêmes leur travail, de décider librement… ne serait rien d’autre qu’un miroir aux alouettes, rapporte Le Monde.

Pour Martin Richer, co-auteur d’un rapport sur la qualité de vie au travail pour la fondation progressiste Terra Nova, les enquêtes montrent plutôt que l’autonomie au travail régresse. Les études de la Dares sur les conditions de travail confirment cette tendance. La taylorisation, la démultiplication des process visant à encadrer la performance salariale et la progression des normes seraient au coeur de cette évolution. Sans compter que la France a un management traditionnellement très hiérarchique.

Trop souvent, l’autonomie n’est qu’une injonction sans ressources en temps ni en formation, une forme de « dévoiement du lean management et du concept de « l’entreprise libérée » ». Or, l’autonomie nécessite de pouvoir organiser son travail librement, d’influer sur les décisions et bénéficier d’un dialogue social… Comme de pouvoir se tromper.

Peut-on améliorer les critères des crédits ?

mardi 21 février 2017 à 07:00

Les systèmes qui attribuent un score de crédit reposent souvent et avant tout sur l’historique de leurs clients. Or, comme le soulignait Frank Pasquale dans son livre Black Box Society, ceux-ci sont surtout opaques aux utilisateurs. L’analyse de grande quantité de données pourrait permettre peut-être d’améliorer l’évaluation du risque client (voir A qui les algorithmes prêteront-ils de l’argent ?). Reste que pour l’instant, ces innovateurs n’ont pas vraiment apporté la preuve que leurs approches aient considérablement élargi le crédit, estime un rapport (.pdf) du National Consumer Law Center (NCLC) américain. Au contraire, prendre en compte de nouvelles données induit plutôt de nouveaux risques, comme le fait de prendre en compte l’origine ethnique, le sexe ou la religion dans la décision de consentir un prêt, comme s’en inquiétait déjà Pasquale. Zest Finance estime avoir résolu ce risque avec sa nouvelle plateforme, ZAML. En appliquant un modèle leur permettant de croiser des données de crédit à des choses très différentes comme la façon dont vous naviguez sur le web ou vous faites des recherches sur un moteur de recherche, Zest a modélisé un système apprenant lui permettant d’évaluer un score de crédit depuis des éléments qui n’ont rien à voir avec la capacité à rembourser, mais qui lui seraient corrélé.

Pour Andrew Ng, le célèbre responsable scientifique de Baidu, qui utilise la technologie de Zest pour accélérer le développement de services financiers, Baidu a constaté que les emprunteurs qui se livrent à des comportements à risque en ligne (comme jouer à des jeux de hasard, se rendre sur des sites web qui vendent des produits illicites…) ont une probabilité plus élevée de ne pas rembourser leurs prêts. Selon Zest, leur système apprenant démultiplie les points d’entrée afin qu’aucun ne joue un rôle prédominant… contrairement aux 50 critères existants aujourd’hui pour déterminer un crédit. Selon eux, la démultiplication des points d’entrée serait un bon moyen de minimiser les biais et les critères discriminants. Pour Chi Chi Wu, avocat à la NCLC, il est nécessaire que ces systèmes parviennent à expliquer leurs décisions aux emprunteurs comme aux autorités de régulation, et d’observer si les modèles sont vraiment prédictifs et pas seulement corrélés.