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Journal articles on the topic 'Données Massives'

Author: Grafiati

Published: 4 June 2021

Last updated: 13 June 2025

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1

Boelle, Pierre-Yves, Rodolphe Thiébaut, and Dominique Costagliola. "Données massives, vous avez dit données massives ?" Questions de santé publique, no. 30 (September 2015): 1–4. http://dx.doi.org/10.1051/qsp/2015030.

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Abstract:

Le terme de données massives décrit le recueil, la gestion et l’analyse de données de sources hétérogènes, d’un volume important, avec une grande vitesse de génération. À côté des données omiques, les données de capteurs, les smartphones et les réseaux sociaux créent une énorme quantité d’informations utilisables en épidémiologie. Les méthodes statistiques classiques ont des limites dans ce contexte qu’on soit dans la situation où l’on a un grand nombre de sujets et un grand nombre de variables ou dans celle où le nombre de variables est bien plus grand que le nombre de sujets. Les méthodes data-driven ou hypothesis-driven peuvent être utilisées pour réduire l’information et aider à l’interprétation des associations mises en évidence. Nous illustrons les aléas et les succès de quelques approches développées sur les données massives dans le champ des maladies transmissibles. Il faut garder à l’esprit que les données massives ne sont pas une solution magique pour l’interprétation causale des associations, au cœur de la démarche épidémiologique.

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2

Crémier, Lucile, Maude Bonenfant, and Laura Iseut Lafrance St-Martin. "Données brutes ou hypersymboles ? Signification et données numériques, entre processus discursif et procédure machinique." Cygne noir, no. 7 (June 1, 2022): 79–110. http://dx.doi.org/10.7202/1089330ar.

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Abstract:

L’analyse de grands ensembles de données numériques (le plus souvent appelés « Big Data » ou « données massives ») constitue aujourd’hui une méthode de recherche de plus en plus populaire, consensuelle et couramment utilisée en sciences sociales. Avec l’automatisation de la collecte de données, la mathématisation de l’analyse et l’objectivation numérique, cette méthode gagne en efficacité et la valeur de vérité des résultats obtenus se renforce. Cet article établit, en premier lieu, une revue de littérature critique concernant la collecte et l’analyse des données massives et résume les débats éthiques actuels qu’occasionnent de tels outils informatiques de recherche. En second lieu, nous présentons un modèle sémiotique de la production et de la circulation des données numériques afin de problématiser l’idée selon laquelle les données donneraient à voir « le monde lui-même » (une présentation directe du monde surpassant tous les autres modes de représentation), plutôt que d’être un moyen de se figurer le monde (un mode de représentation parmi d’autres). Suivant l’approche sémiotique et la philosophie pragmaticiste de Charles Sanders Peirce, nous définissons alors la numérisation comme un processus sémiotique d’hypersymbolisation. Nous mettons ainsi en lumière l’apparente naturalisation du sens, l’illusion d’iconicité et la rhétorique sur lesquelles repose la valeur de vérité des données dans le contexte économique et politique de leur usage à des fins d’application lucrative. Nous décrivons ainsi quelques implications épistémologiques et éthiques découlant de nos modes de représentation et d’usage des données, ainsi que de la valeur d’autorité qui leur est attribuée. Ceci nous permet d’entrevoir plusieurs pistes pour l’étude critique de l’analyse des données massives dans une perspective sémiotique.

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3

Willart, Sylvain, and Dominique Crié. "Création de valeur par les données massives." Statistique et société 4, no. 3 (2016): 19–24. https://doi.org/10.3406/staso.2016.1008.

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Abstract:

L’information est source de pouvoir. La décennie qui suivra sera celle de l’émergence ou du renforcement de géants informationnels marquant le Web de leur empreinte et de leur pouvoir. Ces entreprises ont ouvert un chemin que beaucoup d’autres se pressent aujourd’hui d’emprunter, celui de l’exploitation des données massives, ou Big Data. Cependant, la mise en place d’un projet orienté données n’est pas nécessairement synonyme de retour sur investissement. Il peut être intéressant de s’interroger sur les leviers de création de valeur permis par les Big Data afin de maximiser la potentialité d’un retour sur investissement (ROI) positif.

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4

Vandergucht, David. "ZFOREST : UN PROTOTYPE DE PLATEFORME WEB DE COVISUALISATION LIDAR, RASTER ET VECTEUR À GRANDE ÉCHELLE." Revue Française de Photogrammétrie et de Télédétection 1, no. 211-212 (2020): 129–42. http://dx.doi.org/10.52638/rfpt.2015.551.

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Abstract:

En recherche comme en exploitation forestière, la donnée Lidar aéroportée apporte des clefs de compréhension surla structure du terrain, de la forêt et par extension, des informations sur la biomasse aérienne. Mais pour être utile, cette donnée Lidar doit couvrir de vastes étendues tout en étant très résolue spatialement. Ces caractéristiques se traduisent par de grands volumes de données très difficiles à visualiser, manipuler et étudier sans l’aide de logiciels très onéreux.Dans le cadre du projet ANR FORESEE, nous avons développé un logiciel web, de visualisation mixte nuage de pointsLidar / surface 3D issue d’un Modèle Numérique de Terrain / carte / photographie aérienne et terrestre / donnée vectorielle : la plateforme zForest. Ce logiciel, qui s’adresse aux chercheurs en télédétection et à terme aux exploitants forestiers, permet la navigation à grande échelle dans des données massives et leur exploration, du niveau de détail le plus large (la région) jusqu’au plus fin (l’arbre). Cet outil permet la mesure, l’annotation et l’extraction des données. Il propose également une interface de programmation web (API) permettant à d’autres outils du marché d’utiliser ses données sources. zForest étant une plateforme web, elle est disponible sans installation sur tous les navigateurs internet récents, facilitant son accessibilité et son déploiement.

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5

Davies, William. "Comment la statistique a perdu son pouvoir – et pourquoi nous devrions craindre ce qui va suivre." Statistique et société 5, no. 1 (2017): 11–20. https://doi.org/10.3406/staso.2017.1018.

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6

BAERT, Quentin, Anne-Cécile CARON, Maxime MORGE, and Jean-Christophe ROUTIER. "Allocation équitable de tâches pour l’analyse de données massives." Revue d'intelligence artificielle 31, no. 4 (2017): 401–26. http://dx.doi.org/10.3166/ria.31.401-426.

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7

Bellavance, Guy, Nathalie Casemajor, Jonathan Roberge, Guillaume Sirois, and Lyne Nantel. "Les données massives en art contemporain : le cas d’ArtFacts.Net." Communication et organisation, no. 54 (December 1, 2018): 81–91. http://dx.doi.org/10.4000/communicationorganisation.6861.

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8

Huneman, Philippe. "Signatures et prédiction ? Le tournant épistémique des données massives." Bulletin d’histoire et d’épistémologie des sciences de la vie Volume 30, no. 1 (2023): 47–67. http://dx.doi.org/10.3917/bhesv.301.0047.

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9

Bergström, Marie. "Quand l’Ined rencontre Meetic." Statistique et société 5, no. 3 (2017): 45–50. https://doi.org/10.3406/staso.2017.1051.

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Abstract:

Certains thuriféraires des Big Data prédisent que ces données nouvelles vont supplanter les sources traditionnelles, telles que les enquêtes sur échantillon. Des chercheurs mettent au contraire en garde contre les données massives non structurées, en attirant l’attention sur leur manque de représentativité et sur leur instabilité. Rares sont les études qui utilisent les deux types de sources. C’est le cas de ce travail, qui conclut à leur complémentarité.

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10

Ngalamulume, Pierrot Mukendi, and Jean Nyembue Ilunga. "NoSQL et Machine Learning : Cas d’usage et architectures typiques." British Journal of Multidisciplinary and Advanced Studies 6, no. 1 (2025): 1–10. https://doi.org/10.37745/bjmas.2022.04219.

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Abstract:

L'article explore l'interconnexion croissante entre les bases de données NoSQL et le Machine Learning (ML), soulignant leur rôle essentiel dans l'analyse et le traitement des données massives et hétérogènes générées par les entreprises modernes. Il détaille les cas d'usage, les architectures courantes et les avantages de cette association. Les bases NoSQL et le Machine Learning se complètent parfaitement pour relever les défis du Big Data. Leur combinaison permet de créer des architectures scalables, flexibles, et performantes, adaptées à des cas d’usage variés (recommandations, prédictions, détection de fraudes). Cette synergie ouvre des perspectives prometteuses pour l’intelligence artificielle et l’analyse de données en temps réel.

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11

Renault, Thomas. "2. Données massives et recherche en économie : une (r)évolution ?" Regards croisés sur l'économie 23, no. 2 (2018): 32. http://dx.doi.org/10.3917/rce.023.0032.

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Mothe, Caroline, Estelle Delfosse, and Anne Marie Bocquet. "L’analyse de données textuelles assistée par ordinateur." Revue Française de Gestion 47, no. 295 (2021): 11–37. http://dx.doi.org/10.3166/rfg.2021.00525.

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Abstract:

L’analyse de données textuelles (ADT), courant qui s’est développé grâce aux techniques de la linguistique informatique, a évolué de l’analyse lexicale à l’analyse sémantique. Cette approche particulière est l’occasion d’une expérience amplifiée par les possibilités graphiques d’interaction et de partage du web. En mobilisant cette approche pour l’analyse d’un corpus de près de 200 documents sur les réseaux de chaleur en France, les auteurs montrent ainsi l’utilité de l’ADT assistée par ordinateur pour les chercheurs, les praticiens et tous les acteurs qui se trouvent face au défi de devoir traiter des données massives.

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Dagher, Georges, Maria Luisa Lavitrano, and Paul Hofman. "Le next-generation biobanking." médecine/sciences 34, no. 10 (2018): 849–51. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2018203.

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Abstract:

La recherche biomédicale connaît depuis le début du siècle un bouleversement de grande ampleur avec l’avènement de technologies à grand débit (les -omiques) appliquées à la biologie et associées à des approches biologiques, moléculaires ou aux techniques d’imagerie. Cette révolution méthodologique s’appuie sur l’analyse d’échantillons biologiques prélevés sur les patients puis conservés dans des biobanques. L’intégration des données massives obtenues par ces différentes technologies et leur analyse devrait permettre d’accroître nos connaissances des mécanismes complexes des pathologies humaines et une meilleure stratification des patients selon une nomenclature génétique ou moléculaire. L’accroissement exponentiel des données générées et leur complexité nécessitent cependant la mise en place d’infrastructures adaptées, de nouvelles modalités d’accès et d’échanges de ces données ainsi qu’une organisation optimisée des biobanques afin d’intégrer de nouvelles disciplines adaptées à l’analyse de ces données.

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Links, MG. "Les données massives font évoluer la lutte contre les maladies infectieuses." Relevé des maladies transmissibles au Canada 41, no. 9 (2015): 248–50. http://dx.doi.org/10.14745/ccdr.v41i09a03f.

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Andry, Tiffany. "Une approche sémiotique de la conception d’outils d’analyse de données massives." Communication et organisation, no. 54 (December 1, 2018): 133–48. http://dx.doi.org/10.4000/communicationorganisation.7005.

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Niang, Ndeye, Gilbert Saporta, Michel Crucianu, and Philippe Rigaux. "Le certificat "Analyste de données massives" du Conservatoire National des Arts et Métiers." Statistique et Enseignement 7, no. 1 (2016): 111–19. https://doi.org/10.3406/staso.2016.1343.

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Abstract:

Dans cet article nous présentons le certificat de spécialisation «Analyste de données massives » du Conservatoire National des Arts et Métiers (CNAM). Après une présentation du CNAM et ses missions, le contenu pédagogique de la formation, le public auquel elle s’adresse et ses spécificités qui la distinguent des enseignements classiques de statistique et d’informatique sont présentés. Enfin, deux brefs témoignages sur l’apport de cette formation aux professionnels des entreprises sont joints.

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Alizon, Samuel, and Marie-Neige Cordonnier. "“Avec le Covid-19, la modélisation des épidémies s’ouvre aux données massives”." Pour la Science N° 529 - novembre, no. 11 (2021): 22–27. http://dx.doi.org/10.3917/pls.529.0022.

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Dion, M., P. AbdelMalik, and A. Mawudeku. "Les données massives et le Réseau mondial d'information en santé publique (RMISP)." Relevé des maladies transmissibles au Canada 41, no. 9 (2015): 241–47. http://dx.doi.org/10.14745/ccdr.v41i09a02f.

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19

Saporta, Gilbert. "Quelle statistique pour le Big Data ? Un entretien avec Gilbert Saporta." Statistique et société 5, no. 1 (2017): 31–36. https://doi.org/10.3406/staso.2017.1023.

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Abstract:

Tout le monde s’intéresse au Big Data. Le public est de mieux en mieux informé sur les potentialités que les données massives recèlent et sur les dangers que leur utilisation peut comporter. Mais très rares sont ceux qui savent ce qui se cache « sous le capot » des nouvelles méthodes. Statistique et Société a demandé à Gilbert Saporta, qui fait partie de ce petit nombre, d’éclairer autant que possible les non-spécialistes.

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20

Huneman, Philippe. "Que font les humanités numériques aux sciences dites humaines ?" Recherches de Science Religieuse Tome 112, no. 2 (2024): 201–29. http://dx.doi.org/10.3917/rsr.242.0201.

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Abstract:

Les humanités sont affectées massivement par les nouveaux outils numériques, recueil de données comme traitement algorithmique de ces données. Au-delà des facilités de stockage de textes et de navigation dans des corpus, dans quelle mesure le tournant digital transforme-t-il les humanités ? Dans cet article, je m’appuierai sur le constat précédemment dressé dans Les sociétés du profilage (Huneman, 2023) du glissement d’une épistémologie plutôt causale vers une épistémologie purement statisticaliste et prédictive lorsque les données massives opèrent, pour interroger la nature et la nouveauté des humanités dites digitales. À partir d’une description du « data mining » en histoire des sciences, je généraliserai la description des humanités numériques comme modélisation décentrante en troisième personne. Dans un dernier temps, j’analyserai leur place dans le système des humanités, en insistant sur l’exigence d’une positon critique spécifique impliquant la dimension herméneutique des humanités, pour que le tournant numérique exprime sa puissance de nouveauté plutôt qu’un redoublement stérile ou un remplacement fort biaisé des savoirs existants.

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Dimeglio, Chloé, Cyrille Delpierre, Pierre Chauvin, and Thomas Lefèvre. "Utilisation des réseaux bayésiens comme technique de fouille de données massives application à des données de recours aux soins." Revue française des affaires sociales 1, no. 4 (2017): 27. http://dx.doi.org/10.3917/rfas.174.0027.

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Hoz Morales, Héctor Alberto. "Mayer-Schönberger, V. y Cukier, K. (2013). Big Data. La revolución de los datos masivos." Clivajes. Revista de Ciencias Sociales, no. 9 (April 24, 2018): 189–94. http://dx.doi.org/10.25009/clivajes-rcs.v0i9.2536.

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Abstract:

El argumento central de la obra de Viktor Mayer-Schönberger y Kenneth Cukier es de la mayor trascendencia para el conocimiento humano en general, y para las ciencias sociales en particular: a saber, que la aparición y el uso de los datos masivos está por provocar (y lo hace ya, de hecho, en áreas específicas del saber humano) “una revolución que transformará como vivimos, trabajamos, y pensamos”.Mayer-Schönberger, V. y Cukier, K. (2013). Big Data. The massive data revolutionSummaryThe central argument of the work of Viktor Mayer-Schönberger and Kenneth Cukier is of the greatest importance for human knowledge in general, and for the social sciences in particular: namely, that the emergence and use of massive data is about to provoke (and in fact it does already, in specific areas of human knowledge) "a revolution that will transform how we live, work, and think".Mayer-Schönberger, V. y Cukier, K. (2013). Big Data. La revolution des données massivesRésuméLe thème central de l’œuvre de Viktor Mayer-Schönberger et Kenneth Cukier est d’une grande transcendance pour la connaissance humaine, en général, et pour les sciences sociales, en particulier: soit le fait que l’apparition et l’usage des données massives sont sur le point de provoquer (et ils le font déjà dans des aires spécifiques du savoir humain) “une révolution qui transformera comment nous vivons, travaillons et pensons”.

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Vayre, Jean-Sébastien. "Les tableaux de bord sur données massives, pour un nouveau management de l’innovation ?" Innovations 47, no. 2 (2015): 101. http://dx.doi.org/10.3917/inno.047.0101.

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Madelin, Malika, and Vincent Dupuis. "Intensité et spatialisation de l’îlot de chaleur urbain parisien à partir de données participatives." Climatologie 17 (2020): 9. http://dx.doi.org/10.1051/climat/202017009.

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Abstract:

L’îlot de chaleur urbain est une des principales manifestations du climat urbain qui se caractérise par des températures plus élevées en ville qu’à la campagne et peut avoir des conséquences importantes pour les citadins en particulier lors des vagues de chaleur. Par convention, l’intensité de l’îlot est calculée, à partir des données des stations météorologiques de référence, comme la différence de température de l’air entre les zones urbaines et rurales environnantes. Dans cet article, nous cherchons à quantifier cette intensité et son extension sur la région parisienne, à partir d’un jeu de données massives participatives, que nous avons collectées depuis l’été 2017. Nous détaillons l’analyse critique de ces données non homogènes, absolument nécessaire avant leur exploitation scientifique. Nous montrons alors l’existence d’un îlot de chaleur urbain nocturne, dont l’intensité et l’extension spatiale varient selon les saisons et les conditions atmosphériques, avec une intensification lors des nuits radiatives (ciel clair, vent calme). In fine, nous spatialisons cet îlot pour des conditions radiatives et le comparons avec l’îlot de surface, produit à partir des températures de surface MODIS.

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Besse, Philippe, Céline Castets-Renard, and Aurélien Garivier. "L’IA du Quotidien peut elle être Éthique ?" Statistique et société 6, no. 3 (2018): 9–31. https://doi.org/10.3406/staso.2018.1083.

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Abstract:

Associant données massives (big data) et algorithmes d’apprentissage automatique (machine learning), la puissance des outils de décision automatique suscite autant d’espoir que de craintes. De nombreux textes législatifs européens (RGPD) et français récemment promulgués tentent d’encadrer les usages de ces outils. Laissant de côté les problèmes bien identifiés de confidentialité des données et ceux d’entrave à la concurrence, nous nous focalisons sur les risques de discrimination, les problèmes de transparence et ceux de qualité des décisions algorithmiques. La mise en perspective détaillée des textes juridiques, face à la complexité et l’opacité des algorithmes d’apprentissage, révèle la nécessité d’importantes disruptions technologiques que ce soit pour détecter ou réduire le risque de discrimination ou pour répondre au droit à l’explication. La confiance des développeurs et surtout des usagers (citoyens, justiciables, clients) étant indispensable, les algorithmes exploitant des données personnelles se doivent d’être déployés dans un cadre éthique strict. En conclusion nous listons, pour répondre à cette nécessité, quelques possibilités de contrôle à développer : institutionnel, charte éthique, audit externe attaché à la délivrance d’un label.

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Chambaz, Antoine, and Isabelle Drouet. "Big data - La révolution des données est en marche, de V. Mayer-Schönberger et K. Cukier. Recension de l’ouvrage." Statistique et société 3, no. 1 (2015): 23–25. https://doi.org/10.3406/staso.2015.951.

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Abstract:

L’ouvrage dont nous proposons une recension est destiné au grand public et porte sur les données massives, ou Big data selon un anglicisme bien ancré que nous adoptons ici. Ses auteurs, Victor Mayer-Schönberger et Kenneth Cukier, sont respectivement universitaire spécialiste d’internet et des Big data et éditeur associé au magazine The Economist. Enthousiastes, ils adoptent un ton assez radical et prophétique, quoique peut-être de façon plus prononcée dans la version française. Un grand nombre de recensions antérieures sont disponibles dans des publications d’horizons divers.

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Clémençon, Stéphan. "Intelligence artificielle : défis scientifiques et attentes socio-économiques." Annales des Mines - Enjeux numériques N° 1, no. 1 (2018): 78–80. http://dx.doi.org/10.3917/ennu.001.0078.

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Abstract:

Au-delà de l’effervescence médiatique qui les entoure aujourd’hui, des craintes et des espoirs qu’ils suscitent, les succès récents de l’intelligence artificielle, et plus particulièrement ceux du machine-learning ‒ ce domaine à l’interface des disciplines mathématique et informatique qui vise à développer des techniques pour l’analyse automatique de données massives, à des fins prédictives le plus souvent ‒, reposent en grande majorité sur des concepts scientifiques formulés il y a maintenant plusieurs décennies, alors même qu’ils nous sont présentés comme les signes avant-coureurs d’une révolution qui n’épargnera aucun secteur de l’activité humaine.

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ASSIS, Y., A. NAFI, X. NI, A. SAMET, and G. GUARINO. "Analyse textuelle des RPQS pour la constitution de bases de connaissances." 3, no. 3 (March 22, 2021): 31–36. http://dx.doi.org/10.36904/tsm/202103031.

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Abstract:

Le rapport annuel sur le prix et la qualité du service de l’eau (RPQS) constitue une source potentielle pour accéder à des informations indisponibles dans le système d’information des services publics d’eau et d’assainissement (Sispea). Cependant, le format textuel des rapports rend difficile leur exploitation sur plusieurs années ou à grande échelle dans une optique d’analyse de données massives. Notre travail s’intéresse à l’utilisation d’approches de traitement automatique du langage pour puiser de l’information dans ces rapports afin de constituer une base de connaissances à l’échelle soit d’un service, soit de plusieurs services. Cette base peut servir pour valider/compléter en partie les données contenues dans la base Sispea sujette à des erreurs ou à des oublis, mais elle peut également constituer une source qui alimente des modèles prédictifs à des fins d’aide à la décision. Dans cet article, nous développons un programme informatique fondé sur notre solution Ro-CamemBERT (Recurrence over CamemBERT) qui est un modèle de traitement automatique de la langue française basé sur l’apprentissage profond ou « deep learning », ce dernier consiste à faire apprendre à un modèle ou à une machine à partir d’un réseau neuronal artificiel, qui est une architecture spécifique formée de couches qui structurent des fonctions explicatives entre des extrants (variables expliquées) et une masse de données (variables explicatives). Le programme ainsi développé permet de répondre automatiquement à des questions dont les réponses se trouvent potentiellement dans les RPQS. Le décideur peut formuler des questions dont la réponse constitue une donnée recherchée. Il est alors possible de compléter une base de données existante ou d’en créer une nouvelle. Le processus d’analyse des rapports est ainsi automatisé, une évaluation de l’erreur des réponses automatiques est également effectuée pour mesurer l’écart possible entre les réponses obtenues et celles attendues. Le modèle développé apparaît comme fiable à hauteur de 80 %. Il a été testé sur des RPQS de service d’eau en Alsace.

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Francis, F., C. Terroba, C. Persoz, J. M. Gagliolo, and F. Alla. "Quelle place pour les registres de morbidité à l’ère des données massives de santé ?" Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 68, no. 2 (2020): 117–23. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2019.11.018.

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Crépon, Étienne, and Hervé Charrue. "Le changement climatique s’impose à nous." Administration N° 282, no. 2 (2024): 41–43. http://dx.doi.org/10.3917/admi.282.0041.

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Abstract:

Les engagements pris pour lutter contre le changement climatique passent par une décarbonation quasi-totale du secteur du bâtiment en 2050, et son adaptation aux climats futurs dans la perspective de +4 °C en 2100. Ceci touche plus de 98 % du parc qui devra donc être rénové. Encore faut-il le connaître précisément. C’est ce que permet aujourd’hui la base de données nationale des bâtiments (BDNB) issue de la direction recherche et développement du CSTB et de ses partenaires académiques. Elle autorise d’ores et déjà des simulations à grande échelle au niveau du parc, en support à l’action publique. Pour chaque acteur socioéconomique, elle permet une mise en perspective ainsi qu’une optimisation des impacts du réchauffement climatique sur le projet de rénovation du bâtiment dans son environnement urbain et, avec les outils de simulation de dernière génération couplés aux données massives, la fiabilisation des solutions de rénovation énergétique pour les différents types de bâtiment. C’est une condition nécessaire pour réussir.

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Mamavi, Olivier. "Quelle intelligence peut-on trouver dans les « données massives » ? Le cas des marchés publics français." Revue internationale d'intelligence économique 6, no. 2 (2014): 131–42. http://dx.doi.org/10.3166/r2ie.6.131-142.

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Citton, Yves, and Grégory Chatonsky. "La quatrième mémoire." Multitudes 96, no. 3 (2024): 189–95. http://dx.doi.org/10.3917/mult.096.0189.

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Abstract:

Les dites « intelligences artificielles » (IA) signent moins le remplacement des facultés humaines que l’apparition d’une nouvelle catégorie de mémoire générant de façon récursive des discours, images et sons qui peuvent ressembler aussi bien à des « créations » qu’à des documents « authentiques ». Cette automatisation de l’expression et de la représentation à partir des données massives accumulées sur le Web explique pourquoi la question des arts, loin d’être anecdotique, est devenue consubstantielle aux modèles statistiques actuels. On peut y percevoir l’émergence d’un nouveau réalisme qui déstabilise les archives du passé comme les perspectives de futur. La nature contrefactuelle de ce réalisme alien trouble ce sur quoi nous fondions auparavant les indices de vérité.

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Van Dongen, Alexandre, Sébastien Lambot, Peter Eeckhout, and David Lo Buglio. "Exploitation des numérisations pour l'analyse urbaine en contexte archéologique : réflexion méthodologique sur le site précolombien de Pachacamac." SHS Web of Conferences 82 (2020): 03006. http://dx.doi.org/10.1051/shsconf/20208203006.

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Abstract:

Cet article a pour objectif d’apporter une réflexion méthodologique sur l’exploitation des numérisations d’un site archéologique de grande échelle. Basées sur un grand volume de données issues de relevés photogrammétriques et GPR aériens, ces numérisations sont bien souvent utilisées pour l’enregistrement de l’état du bâti au moment de l’acquisition ou la prospection archéologique. Notre approche propose d’étendre l’exploitation de ces types de données massives afin d’enrichir la connaissance des logiques de conception urbaine d’une « cité » dont il ne reste que certaines parties monumentales encore visible aujourd’hui. En outre, les méthodes d’analyse urbaine s’appuient largement sur une compréhension occidentale de la ville qui est parfois très éloignée de celle que l’on rencontre en Amérique du sud avant l’arrivée des conquistadors. Au-delà des enjeux de connaissances spécifiques au terrain d’étude, l’ambition première de cet article est de comprendre comment l’apport et l’exploitation des technologies présentes et futures en matière de numérisation patrimoniale pourraient nous aider à accroître notre connaissance du passé. En somme se projeter dans le futur pour opérer un retour vers le passé.

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Paché, Gilles, Laurence Saglietto, Alban Quillaud, and Dominique Bonet Fernandez. "Logistique et technologies disruptives dans les réseaux globalisés de production : le rôle clé des données massives." Revue d'économie industrielle, no. 163 (September 15, 2018): 77–110. http://dx.doi.org/10.4000/rei.7267.

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Calciu, Mihai, Francis Salerno, and Jean-Louis Moulins. "Les calculs sur données client massives sont-ils trop importants pour être laissés aux analystes marketing ?" Statistique et société 4, no. 3 (2016): 37–48. https://doi.org/10.3406/staso.2016.1010.

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Conesa, F., and F. Destin. "Comment utiliser et valoriser les données dans un contexte Big Data – réflexion méthodologique sur les défis que soulève l’analyse statistique de données hétérogènes massives." Revue d'Épidémiologie et de Santé Publique 63 (May 2015): S52. http://dx.doi.org/10.1016/j.respe.2015.03.034.

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Sondi, Patrick. "Enseignement des modules Architecture-Systèmes-Réseaux en Licence Informatique à l’ère des objets connectés: plébiscite de l’apprentissage par problème ?" J3eA 21 (2022): 2027. http://dx.doi.org/10.1051/j3ea/20222027.

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Abstract:

La Licence Informatique est un diplôme en plein questionnement sur son contenu et ses missions. L’essor des outils d’aide à la décision dopés par l’intelligence artificielle et la 5G qui a accéléré la virtualisation et la logicielisation des infrastructures pour l’Internet ouvrent de nouvelles compétences. A cela s’ajoutent diverses mutations : les méthodologies agiles en génie logiciel, la réalité augmentée dans les interactions homme-machine, les données massives dans les bases de données et enfin la généralisation du Web et des applications mobiles. Autant de pressions sur un programme de formation déjà mis à mal par la pluralité de métiers pour lesquels la Licence Informatique doit fournir un socle commun de connaissances au niveau national (futurs chercheurs, professionnels qualifiés, etc). Face aux moyens (volumes horaires, matériels, salles adaptées) devenus insuffisants pour former efficacement à autant d’innovations, une alternative à la fatalité réside dans les approches pédagogiques. A travers cet article, je partage une expérience personnelle sur une approche qui combine un enseignement classique afin de garantir la transmission des notions clés identifiées dans le programme, d’une part avec des travaux dirigés et pratiques construits selon l’approche de l’apprentissage par problème (APP), d’autre part. Un sondage par formulaire individuel et anonyme a permis de recueillir les impressions d’un échantillon représentatif d’étudiants en dernière année de Licence. L’article propose ainsi les données brutes relatives à ce retour afin que chacun en tire ses enseignements, face à l’analyse que j’en propose.

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Burnier, Cassandre, and Louis Wiart. "Le travail des données massives dans les médias : pouvoir et stratégies des acteurs des technologies de l’information." Communication & management Vol. 19, no. 2 (2023): 59–76. http://dx.doi.org/10.3917/comma.192.0059.

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Dervaux, A. "Quels outils numériques de transmission des connaissances ?" European Psychiatry 30, S2 (2015): S73. http://dx.doi.org/10.1016/j.eurpsy.2015.09.341.

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Abstract:

En Psychiatrie, comme dans les autres disciplines, la transmission des connaissances s’est considérablement accrue avec le numérique. Cependant, l’abondance des informations nécessite un minimum de méthode pour trouver des informations pertinentes, notamment en matière de médecine fondée sur les preuves. Par exemple, pour mener une recherche bibliographique sur Internet, le choix des bases de données est primordial. Google n’est pas suffisant, 40 % seulement des informations médicales sur ce moteur de recherche étant fiables . Les bases de données les plus performantes sont PubMed (www.ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/), Google scholar (www. scholar.google.fr), Cochrane database of systematic reviews (www.cochrane.org/), Psycinfo, de l’American Psychological Association (www.apa.org/pubs/databases/psycinfo/), clinicaltrials.gov. Le choix des mots-clés nécessite de recourir à des thesaurus, par exemple celui de l’Index Medicus (MeSH sur PubMed). Il est ensuite nécessaire de trier et d’hiérarchiser les informations, par exemple par discipline, par sujet, par Impact Factor des revues médicales ou par niveaux de preuve (méta-analyses, revues systématiques, études randomisées, études de cohorte, études cas–témoins transversales, études de cas). PubMed et Google proposent des systèmes d’alertes par mots clés choisis par les utilisateurs. Un autre exemple de transmission des connaissances est le développement du numérique dans la formation de base et la formation continue . En médecine, comme ailleurs, les formations massives en ligne ont fait leur apparition (massive open online course ou MOOC) . Les vidéos de cours se sont développées, prenant en compte les besoins individuels et des possibilités nouvelles d’interactions collectives : diaporamas, quiz, jeux sérieux, univers virtuels, forums pour poser des questions aux enseignants . Des référentiels d’enseignement en Psychiatrie de l’adulte, Psychiatrie de l’enfant et de l’adolescent et addictologie sont maintenant disponibles pour les étudiants en Médecine, par exemple le Référentiel de Psychiatrie du Collège national des universitaires en psychiatrie et de l’Association pour l’enseignement de la sémiologie psychiatrique (http://www.asso-aesp.fr/wp-content/uploads/2014/11/ECN-referentiel-de-psychiatrie.pdf).

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Pépin, J. L., S. Bailly, S. Baillieul, and R. Tamisier. "Comment intégrer les données massives dans la pratique du pneumologue : le syndrome d’apnées du sommeil comme cas d’usage." Revue des Maladies Respiratoires Actualités 13, no. 1 (2021): 1S55–1S60. http://dx.doi.org/10.1016/s1877-1203(21)00014-8.

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Bayoumi, Hala. "Un portail web de cartographie interactive des recensements égyptiens sur deux siècles (1882-2017)." Varia 5 (2022): 75–90. http://dx.doi.org/10.4000/11tb3.

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Abstract:

Troisième pays du continent africain et premier pays arabe par son poids démographique (93 millions d’habitants en 2017), l’Égypte est l’un des rares pays au sud de la Méditerranée à disposer d’un recensement intégral et régulier de sa population depuis deux siècles. Les premiers recensements publiés datent de 1882 et 1897. À partir de cette date, ils s’échelonnent quasiment tous les dix ans jusqu’à aujourd’hui, livrant un ensemble précieux d’indicateurs démographiques, sociaux et économiques (sexe, âge, profession, statut économique, niveau d’éducation, etc.). Le niveau de spatialisation des résultats de ces quatorze recensements est d’une constance et d’une finesse remarquables, offrant une collection patrimoniale exceptionnelle de statistiques, avec plus de 20 millions de données démographiques et socio-économiques disponibles.Les données des recensements antérieurs (1986, 1976, 1966) sont consignées dans des livres en vente au CAPMAS (Central Agency for Public Mobilization and Statistics). D’autres équipes de recherche interdisciplinaires ont partagé les données sur l’Égypte, notamment l’Observatoire démographique de la Méditerranée dont le site web propose une base de données démographiques et un atlas interactif sur l’ensemble des pays du pourtour méditerranéen, offrant des perspectives de comparaison au sein de la région Méditerranée (http://demomed.org/index.php/fr/). Toutefois, ce portail ne propose pas d’accès aux indicateurs socio-économiques contenus dans les recensements égyptiens, livrant seulement les données sur la population et sa structure, tandis que l’atlas interactif propose une seule variable (la densité de population) à une échelle d’analyse de premier niveau (gouvernorat) par souci d’harmonisation des données à l’échelle pan-euro-méditerranéenne. En bref, cet outil de cartographie existant ne se décline pas à l’échelle intermédiaire des cantons égyptiens (markaz/qism) ou à l’échelle plus fine du village et du quartier urbain (qaria/shiyakha).La plateforme web de cartographie interactive entreprise avec le CAPMAS est en ligne depuis 2019 : www.cedejcapmas.org. Il s’agit d’un outil innovant en ce qu’il partage une base de données à la fois démographiques et socio-économiques, et en ce qu’il procède à un travail de géocodage de chaque entité administrative selon le dernier recensement de 2017. Son originalité réside ainsi dans le suivi temporel des localités sur deux siècles et dans l’outil interactif de cartographie dynamique. Le portail web comporte également des notices historiques de toutes les circonscriptions administratives égyptiennes (au total 5 779 villages et quartiers urbains), l’évolution du découpage administratif du territoire égyptien de 1882 à nos jours, et un répertoire administratif des localités afin d’autoriser les comparaisons diachroniques sur deux siècles, malgré les remaniements administratifs. L’objectif de la plateforme web est non seulement de préserver et de partager un patrimoine de statistiques sur l’Égypte, mais aussi d’offrir un instrument d’exploitation de ce corpus diversifié et multi-échelle de données massives à référence spatiale. sociales et économiques. La plateforme est destinée à un large public (chercheurs, décideurs, société civile) et elle est donc conçue pour autoriser l’accès direct, l’extraction, l’exploration, le traitement de corpus de données et l’analyse de Big data géo-référencées.

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Benabdeslem, Khalid, Christophe Biernacki, and Mustapha Lebbah. "Les trois défis du Big Data. Eléments de réflexion." Statistique et société 3, no. 1 (2015): 19–22. https://doi.org/10.3406/staso.2015.950.

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Abstract:

Le phénomène qu’on appelle aujourd’hui communément le « Big Data » , ou données massives, appelle une vision globale, c’est-à-dire non limitée aux seuls aspects informatiques par exemple, même si ce phénomène tire essentiellement son origine dans l’accroissement des moyens informatiques et numériques à un coût toujours plus réduit. En effet, le coût de stockage par Mo est passé de 700$ en 1981 à 1$ en 1994 puis à 0.01$ en 20135 (prix divisé par 70 000 en une trentaine d’années) tandis que l’on trouve maintenant des disques durs de l’ordre de 8 To à comparer aux 1.02 Go de 19826 (capacité multipliée par 8 000 sur la même période) et une vitesse de traitement pour l’ordinateur le plus performant du moment passant d’un gigaFLOPS (le FLOP correspond à FLoating-point Operations Per Second) en 1985 à plus de 33 petaFLOPS en 20137 (vitesse multipliée par 33 millions).

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Lambotte, François, Damien De Meyere, Tiffany Andry, and Philippe Dumont de Chassart. "L’intelligibilité des données massives de l’activité socionumérique : de la conception du dispositif à la construction de sens en contexte." Communication et organisation, no. 54 (December 1, 2018): 149–67. http://dx.doi.org/10.4000/communicationorganisation.7054.

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Giroux, Élodie, Yannis Gansel, Lama Basbous, et al. "Oncologie et psychiatrie." médecine/sciences 38, no. 4 (2022): 381–86. http://dx.doi.org/10.1051/medsci/2022042.

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Abstract:

L’oncologie est souvent considérée par les défenseurs d’une psychiatrie scientifique comme un modèle médical à imiter. Psychiatres, oncologues et philosophes, nous proposons dans cet article une autre manière d’envisager les relations entre oncologie et psychiatrie, en promouvant l’intérêt d’un dialogue entre ces disciplines, convaincus de leur potentiel enrichissement réciproque et, en particulier, des apports possibles de la psychiatrie à l’oncologie. Nous proposons d’étudier chacune des manières de faire face aux difficultés épistémologiques et éthiques rencontrées dans l’approche des maladies. Nous pensons que psychiatrie et oncologie peuvent apprendre l’une de l’autre, dans le contexte commun de maladies chroniques qu’il s’agit de gérer plutôt que de guérir, grâce au potentiel qu’offrent le recueil de données massives et leur traitement biostatistique pour l’identification de marqueurs permettant d’individualiser les traitements, ainsi que grâce à l’attention renouvelée accordée à la dimension temporelle et processuelle de ces maladies, notamment dans le cadre de modèles de « stadification » (ou staging).

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de Certeau, Michel. "Économies Ethniques : Pour une École de la Diversité." Annales. Histoire, Sciences Sociales 41, no. 4 (1986): 789–815. http://dx.doi.org/10.3406/ahess.1986.283313.

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Abstract:

L'abondance des travaux statistiques et sociologiques relatifs à la diversité culturelle et linguistique (minorités, particularismes, immigration, etc.) et aux politiques d'éducation mises en œuvre pour la « gérer » autorise à s'interroger sur les problématiques mêmes dont ces travaux s'inspirent ou que, par leurs résultats, ils peuvent suggérer. Ce sera l'objet des quelques réflexions qui suivent. Je n'envisagerai donc pas directement les conflits opposant des groupes minoritaires à des institutions scolaires nationales, ni les données massives qui fondent les revendications de ces groupes et découvrent les déficits de ces institutions. Par « problématique », j'entends la manière dont est traité le problème qui ressort de la violence des faits, la façon de le poser, le système idéologique dans lequel on l'articule pour lui apporter des solutions. Il s'agit de se demander à quelle codification sociale se réfère la manière de penser tous ces faits, et si, d'eux-mêmes, ils n'invitent pas — ils n'obligent pas — à changer le cadre qui sert de référence à une gestion.

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Lazaro, Christophe. "Le pouvoir « divinatoire » des algorithmes." Anthropologie et Sociétés 42, no. 2-3 (2018): 127–50. http://dx.doi.org/10.7202/1052640ar.

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Abstract:

À travers le développement spectaculaire de systèmes algorithmiques capables de collecter, d’analyser, de traiter des quantités massives de données, l’ère desBig datasemble avoir conféré à l’homme un nouvel outil de prédiction lui permettant d’optimiser les processus décisionnels, d’anticiper les risques et de gouverner les conduites. Les applications, développées notamment dans le domaine de la sécurité, du marketing ou du divertissement, intégrant des algorithmes auto-apprenants, rendent désormais possibles la prédiction et surtout la préemption du futur. Dans cette contribution, nous souhaitons interroger le pouvoir prédictif des algorithmes, à la lumière des pratiques divinatoires de l’Antiquité gréco-latine. À cette fin, nous déployons un double questionnement, à la fois épistémologique et ontologique, en nous inspirant du traité de Cicéron sur la divination : que sont les algorithmes, et quelle est la singularité de leur logique corrélative ? Que nous font voir les algorithmes et quelles sont les nouvelles modalités de production du savoir qu’ils impliquent ?

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Durand, Charles, and Pierre Charbord. "Réseaux de coexpression de gènes : concepts et applications." Biologie Aujourd’hui 218, no. 3-4 (2024): 91–98. https://doi.org/10.1051/jbio/2024009.

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Abstract:

L’avènement des données massives en biologie (les technologies « omics ») et l’établissement de nouveaux algorithmes offrent aux biologistes l’opportunité d’explorer les processus du vivant dans le cadre de la biologie intégrative afin de révéler les interactions entre gènes, les réseaux, rendant compte des fonctions cellulaires complexes. Nous discutons dans cet article de deux méthodes de reconstruction de réseaux de gènes, WGCNA (Weighted Gene Correlation Network Analysis), développée par Steve Horvath et ses collaborateurs en 2008, et MIIC (Multivariate Information-based Inductive Causation) proposée par Hervé Isambert et son équipe en 2017 et 2024. Ces deux méthodes sont complémentaires, la première générant des réseaux non orientés où les interactions sont majoritairement indirectes, la seconde mettant en évidence les interactions directes, dont certaines orientées. Nous illustrons ces aspects à l’aide de nos propres travaux de recherche visant à identifier les interactions entre gènes, essentielles à l’établissement de la fonction de soutien des cellules souches hématopoïétiques par les cellules stromales mésenchymateuses à un stade précoce du développement embryonnaire.

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VERMOTE, TIMOTHEUS. "Entre système et usage en discours: nouvelles perspectives sur la localisation de l'opposition massif/comptable. Le cas des noms de fruits et de légumes." Journal of French Language Studies 24, no. 3 (2013): 403–22. http://dx.doi.org/10.1017/s0959269513000215.

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Abstract:

RÉSUMÉUn sujet crucial concernant l'opposition massif/comptable est l'apparente flexibilité morphosyntaxique régulière de certaines classes sémantiques, comme celle des noms d'animaux (Kleiber, 1999; Nicolas, 2002 et références incluses), ou celle des noms de fruits et de légumes. C'est cette dernière que nous examinons ici, par le biais d'une vaste étude de corpus comprenant l'analyse quantitative (profils distributionnels) et qualitative (effets de sens) des acceptions massives et comptables de 18 items lexicaux. Nos observations nous amènent à postuler un modèle original de la localisation de l'opposition massif/comptable, rendant compte des phénomènes de flexibilité régulière sans recourir à la notion de polysémie, et basé sur un Principe de Double Héritage. Ainsi, nos données suggèrent que les noms de fruits et de légumes présentent de manière intrinsèque les deux acceptions, et hériteraient leur caractère comptable au niveau lexical (propriétés ontologiques) et leur caractère massif à un niveau supra-lexical, de par leur appartenance à une certaine classe sémantico-pragmatique (objets de consommation culinaire).

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Boyadjian, Julien, and Stéphanie Wojcik. "Militer dans et aux lisières des organisations partisanes." Politiques de communication N° 19, no. 2 (2023): 153–86. http://dx.doi.org/10.3917/pdc.019.0153.

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Abstract:

Cet article questionne les logiques de l’engagement numérique des supporters des quatre principaux candidats à l’élection présidentielle française du printemps 2022 (Reconquête, RN, LREM et LFI). Un ensemble d’entretiens menés auprès de membres de chacune de ces formations permet de déterminer leurs motivations, leurs pratiques et leurs représentations, en particulier sur les terrains numériques. En les interrogeant sur leur rapport aux consignes partisanes, le temps passé à militer, ainsi que la manière dont ils gèrent leur identité en ligne, l’enquête met en lumière un premier résultat : le numérique favorise, renforce et rend davantage visible une tendance à l’individuation de l’engagement. Par ailleurs, les pratiques militantes en ligne présentent un caractère relativement artisanal, assez éloigné de l’image d’un militantisme numérique qui serait organisé à partir du recueil et de l’exploitation de données massives sur l’électorat ou mû par une quelconque intelligence artificielle. L’image du militant numérique « ordinaire » s’éloigne ainsi quelque peu des desseins des stratèges de campagne, se rapprochant davantage de celle dépeinte par la sociologie du militantisme.

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Piana, Daniela. "La promesse d’une nouvelle intelligence pour les justiciables." Revue de la recherche juridique, no. 2 (January 5, 2021): 1065–82. http://dx.doi.org/10.3917/rjj.190.1065.

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Abstract:

L’arrivée du numérique dans le monde de la justice relève d’une vague de transformation qui touche de manière profonde le paradigme de la qualité de la justice. Une fois ce paradigme basculé dans le sens de l’efficacité de l’action et de l’efficience de l’organisation des systèmes justice, une étape plus avancée dans la numérisation est celle de l’application du langage du numérique aux documents et aux actes judiciaires. La disponibilité des bases de données massives rend possible, sur le plan computationnel, l’élaboration des calculs qui se positionnent comme des sources potentielles de réponse à une demande de résolution des litiges qui est de plus en plus forte et différenciée sur le territoire, soit sous l’angle des contenus, soit sous l’angle des ressources et des profils socio-économiques des justiciables. Cet article met en discussion l’usage du concept d’intelligence dans le monde de la justice à l’ère du numérique, comme le concept qui serait capable de faire le lien et de faciliter l’intégration des formes de rationalité computationnelle dans le système judiciaire.

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