"Pour le moment, la statistique est une sorte d'œil embryonnaire, pareil à celui de ces animaux inférieurs qui y voient juste assez pour reconnaître l'approche d'un ennemi ou d'une proie".(ben oui niveau 1)
Pour Pasquinelli, la gouvernance algorithmique repose sur la reconnaissance des formes et la détection d'anomalies, qui sont les deux faces d'une même pièce : une anomalie se détecte qu'au travers de la régularité d'un motif, et, inversement, une tendance se dégage que par l'égalisation de la diversité des celles-ci.
La détection des anomalies et la reconnaissance de formes sont les deux outils de la gouvernance algorithmique
Les deux fonctions de reconnaissance de formes et de détection d'anomalie sont appliquées aveuglément dans différents domaines"
arghhhhh :) La vision algorithmique n'est pas optique, elle relève de la perception générale d'une réalité par le biais de statistiques, de métadonnées, de modélisation et de mathématiques.
arghhhhh 2 'oeil algorithmique est encore embryonnaire, malgré la croyance excessive en sa toute-puissance. D'abord parce que les algorithmes fonctionnent toujours sur un ensemble simplifié et limité de données malgré les promesses de la transparence totale, d'accès et de croisement de toutes les données. Ensuite, parce que selon les modèles mathématiques appliqués, les résultats peuvent varier, apparaître ou disparaître. Enfin, parce qu'on oublie trop souvent que les algorithmes influencent eux-mêmes le champ qu'ils sont censés mesurer, à l'image des boucles de rétroaction des données sur elles-mêmes…
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Pour Pasquinelli, la gouvernance algorithmique repose sur la reconnaissance des formes et la détection d'anomalies, qui sont les deux faces d'une même pièce : une anomalie se détecte qu'au travers de la régularité d'un motif, et, inversement, une tendance se dégage que par l'égalisation de la diversité des celles-ci.
La détection des anomalies et la reconnaissance de formes sont les deux outils de la gouvernance algorithmique
Les deux fonctions de reconnaissance de formes et de détection d'anomalie sont appliquées aveuglément dans différents domaines"
arghhhhh :) La vision algorithmique n'est pas optique, elle relève de la perception générale d'une réalité par le biais de statistiques, de métadonnées, de modélisation et de mathématiques.
arghhhhh 2 'oeil algorithmique est encore embryonnaire, malgré la croyance excessive en sa toute-puissance. D'abord parce que les algorithmes fonctionnent toujours sur un ensemble simplifié et limité de données malgré les promesses de la transparence totale, d'accès et de croisement de toutes les données. Ensuite, parce que selon les modèles mathématiques appliqués, les résultats peuvent varier, apparaître ou disparaître. Enfin, parce qu'on oublie trop souvent que les algorithmes influencent eux-mêmes le champ qu'ils sont censés mesurer, à l'image des boucles de rétroaction des données sur elles-mêmes…