adaptation

La partie la plus importante de l'apprentissage est en fait l'oubli.

Auteur: Tishby Naftali

Info:

[ évolution ] [ intelligence artificielle ] [ triage conservatio ]

classification

Quelques documents de recherche de première qualité sont préférables à un grand nombre de documents mal conçus ou semi-finis. Ces derniers ne sont pas à l'honneur de leurs auteurs et sont une perte de temps pour leurs lecteurs.

Auteur: Shannon Claude Elwood

Info: IRE Transactions on Information Theory (1956), volume 2, numéro 1, page 3. Shannon Claude E. The Bandwagon, 2, mars 1956

[ pertinence ] [ efficacité ] [ triage ] [ tri nécessaire ]

classement

Je ne connais pas d'amoureux des livres qui n'ait sa façon irrationnelle de les ranger. L'affinité avec un noyau de livres essentiels va probablement les rapprocher indépendamment du siècle et de l'alphabet : Lautréamont, Michaux et Rabelais peuvent coexister dans un meuble, pourvu qu'il soit près de la table.

Auteur: Bon François

Info: Après le livre

[ triage ] [ agencement ]

biblio-reflet

Votre façon de ranger votre bibliothèque reflète votre personnalité

On a beau tous posséder les mêmes livres, chaque manière de les classer est unique.

(photo -  Karl Lagerfled s'y retrouvait sans problème dans sa bibliothèque de 300.000 livres.) 

Certains moments de la vie sont particulièrement décisifs. Déménager, par exemple, impose de se confronter à tout un tas de responsabilités et de choix à faire dans un délai toujours trop court. Même si ce tas peut se résumer en ce seul conseil: planifiez tout dès votre courrier de préavis posté, et surtout le déménagement de vos livres. Testé et approuvé par moi-même ces derniers mois. Le moindre petit carton de bouquins pèse un poids que vous ne soupçonnez pas forcément (oui, même vos livres de poche et autres petits formats).

Une fois votre bibliothèque domiciliée à une nouvelle adresse avec le reste de vos affaires vient l'étape du rangement. À ce moment-là, je réalise que ma façon habituelle de procéder ne me convient pas. Les livres d'art d'un côté, les magazines et fanzines de l'autre, la pile de livres à lire en équilibre, et le reste par ordre alphabétique. Facile à gérer, mais pas satisfaisant. De plus, les nouvelles étagères imposant un nouvel agencement, ma Bible de Jérusalem est désormais voisine d'Adorno, et j'ai dû décaler un livre pour cacher le visage du tueur en série Ted Bundy en grand sur la couverture. Comme à chaque fois que je bute sur un sujet, je décide de questionner qui voudra bien me parler de sa bibliothèque.

Chacun sa logique

" Ma bibliothèque est la première chose qu'on voit en entrant dans mon salon, alors j'aime la décorer et la rendre la plus visuellement plaisante. Je tire un bonheur fou à voir des gens entrer chez moi et aller étudier avec curiosité son contenu. " L'organisation de sa collection de livres est pour Rébecca une tâche sérieuse, à laquelle elle s'applique drastiquement. Quitte à faire rire ses amis avec sa " pyramide de règles qu'elle respecte religieusement ": par genre littéraire, par langue, et une place pour les vieilles éditions plus fragiles.

Un souci partagé par de nombreuses personnes, comme Lolita*. " Chaque étagère a son thème, puis les livres sont rangés par taille. Ma pile de livres à lire est sur la table de nuit. Je lis un seul livre à la fois, donc j'anticipe mes prochaines lectures, surtout pour les livres qu'on m'a prêtés, afin de les rendre au plus vite. "

Anne* a sa propre logique de rangement pour ses nombreux livres: par langue, genre littéraire, maison d'édition, collection, auteur et autrice. Elle a récemment déménagé, lui permettant de faire un bon tri et de se confronter à un certain désordre. " L'avantage d'avoir encore un espace pas mal en vrac, avec des livres rangés sans être ordonnés, c'est qu'il ne me rappelle pas les étagères de la librairie où je travaille! " S'occuper de livres peut aussi inspirer certains réflexes pratiques. " Bibliothécaire oblige, les romans sont classés par nom d'auteur, les BD également ou par titre de série, explique Akina*. J'ai une étagère pour les livres de poche et une autre pour les grands formats. Par contre, les albums pour enfants, c'est le chaos! "

Autre critère à prendre en compte, comme si tenir sa bibliothèque rangée n'était pas déjà assez complexe comme ça: vivre seul ou pas.

Mélanie, elle aussi bibliothécaire, nuance: " Les gens en bibliothèque ne choisissent pas souvent comment ranger, ça dépend de l'architecture du lieu (les architectes détestent les bibliothécaires, c'est certain) et de la direction, qui ne range jamais rien et se moque de ce travail quotidien tout en prenant des décisions arbitraires. "

Les bibliothèques d'aujourd'hui sont classées selon la classification décimale de Dewey, du nom du bibliographe américain Melvil Dewey, mise au point en 1876. Elle est ensuite adaptée par les bibliographes bruxellois Henri La Fontaine et Paul Otlet en 1905 sous forme de classification décimale universelle. Quant aux livres qu'elle a chez elle, Mélanie les range plus ou moins selon différents critères: " Par thème, ancienneté de possession, ceux à donner, à ramener au boulot, ceux qui font joli, qui occupent aux chiottes, ou qui ne rentrent que dans cette étagère. "

Autre critère à prendre en compte, comme si tenir sa bibliothèque rangée n'était pas déjà assez complexe comme ça: vivre seul ou pas. Chez moi, nous sommes deux adultes (et un chat, qui a zéro intérêt pour la littérature) avec chacun ses propres espaces et règles de rangement.

Les livres sont faits pour être lus, puis virés de chez vous

Notre seule bibliothèque commune est la petite pile de livres aux toilettes. Comme nous vous le racontons ici, cette routine a même inspiré une collection sur mesure de livres, Uncle John's Bathroom Reader. Pour ma part je préfère mes Chair de poule, aux chapitres suffisamment courts même pour une petite commission. Et c'est bien moins grave de faire tomber par accident un livre d'occasion dans les toilettes que son iPhone.

David, fils de bibliothécaire qui " adore tout classer, scanner et ranger [ses] nouvelles et précieuses acquisitions ", gère les BD du couple et sa compagne Lucie leurs livres: " Même si on n'est pas toujours d'accord sur le classement, la mise en commun s'est faite plutôt naturellement. " Florence et son compagnon ont aussi chacun leur système de rangement pour leurs livres respectifs. " Ne sont réunis ensemble que les livres anciens et les livres de cuisine, pour des raisons pratiques. Mais nous avons aussi des petites piles de livres qu'on se recommande l'un l'autre, ou qu'on veut tous les deux lire après avoir écouté la même émission de radio. "

Une bibliothèque est un autoportrait

Pourquoi pensons-nous à ce point au rangement de nos bibliothèques, au-delà de la simple nécessité pratique? Parce qu'elles sont une façon de montrer notre univers mental. Un exercice auquel se livre Marie Richeux dans sa série d'entretiens Dans la bibliothèque de pour France Culture. Parcourir la bibliothèque d'une personne est une autre façon de faire son portrait. " C'est un autoportrait, ils et elles ont les clefs de chez eux. "

Comme le rappelle cet article du Monde, " on a beau posséder les mêmes étagères Billy d'Ikea " pleines des mêmes références que nos amis, chaque bibliothèque reste unique. Karl Lagerfeld, couturier (propriétaire de la chic Choupette) et acheteur compulsif de livres, détenait environ 300.000 bouquins répartis dans plusieurs endroits. Il était le seul à s'y retrouver en quelques secondes, " ce qui instaurait une intimité unique entre lui et sa bibliothèque ".

Les usagers des boîtes à livres sont exactement comme vous les imaginez

" Nous attribuons une telle valeur au fait de posséder des livres que John Waters prône même de ne surtout pas coucher avec quelqu'un qui n'en a pas ". Pour le reste, nous faisons tous du mieux possible, sans pouvoir pousser les murs de notre logement ni arrêter d'acheter des nouveaux livres. La bibliothèque parfaite est un idéal pouvant virer à l'enfer, à l'image de La Bibliothèque de Babel de Jorge Luis Borges, cauchemardesque car " illimitée et périodique " selon le narrateur épuisé.

Certaines personnes préconisent de ne garder que les livres auxquels on tient véritablement et donner aux autres une nouvelle vie  – après tout, les bibliothèques le font aussi. D'autres préfèrent ne pas trop intervenir afin de stimuler leur créativité. D'autres encore choisissent de passer à la liseuse. Il n'y a pas de méthode miracle, à chacun de trouver la sienne.

Auteur: Internet

Info: https://www.slate.fr/ - Lucie Inland, 12 mars 2024 - *Les prénoms ont été changés.

[ disposition ] [ répartition ] [ triage ]

machine-homme

Les algorithmes traditionnels alimentent des outils de calcul compliqués comme l'apprentissage automatique (machine learning). Une nouvelle approche, appelée algorithmes avec prédictions, utilise la puissance de l'apprentissage automatique pour améliorer les algorithmes.

Les algorithmes - morceaux de code qui permettent aux programmes de trier, filtrer et combiner des données, entre autres choses - sont les outils standard de l'informatique moderne. Tels de minuscules engrenages dans une montre, les algorithmes exécutent des tâches bien définies au sein de programmes plus complexes.

Ils sont omniprésents, et c'est en partie pour cette raison qu'ils ont été minutieusement optimisés au fil du temps. Lorsqu'un programmeur doit trier une liste, par exemple, il se sert d'un algorithme de "tri" standard utilisé depuis des décennies.

Aujourd'hui, des chercheurs jettent un regard neuf sur les algorithmes traditionnels, en utilisant la branche de l'IA , donc du machine learning. Leur approche, appelée "algorithmes avec prédictions", tire parti des informations que les outils d'apprentissage automatique peuvent fournir sur les données traitées par les algorithmes traditionnels. Ces outils doivent, en quelque sorte, rajeunir la recherche sur les algorithmes de base.

L'apprentissage automatique et les algorithmes traditionnels sont "deux façons très différentes de calculer, et les algorithmes avec prédictions sont un moyen de les rapprocher", a déclaré Piotr Indyk, informaticien au Massachusetts Institute of Technology. "C'est un moyen de combiner ces deux fils conducteurs assez différents".

La récente explosion d'intérêt pour cette approche a commencé en 2018 avec un article de Tim Kraska, informaticien au MIT, et d'une équipe de chercheurs de Google. Dans cet article, les auteurs ont suggéré que l'apprentissage automatique pourrait améliorer un algorithme traditionnel bien étudié appelé filtre de Bloom, qui résout un problème simple mais aussi complexe et ardu.

Imaginez que vous dirigez le service informatique de votre entreprise et que vous devez vérifier si vos employés se rendent sur des sites web présentant un risque pour la sécurité. Naïvement, vous pourriez penser que vous devez vérifier chaque site qu'ils visitent en le comparant à une liste noire de sites connus. Si la liste est énorme (comme c'est probablement le cas pour les sites indésirables sur Internet), le problème devient lourd - on ne peut vérifier chaque site par rapport à une liste énorme dans le minuscule lapts de temps qui précède le chargement d'une page Internet.

Le filtre Bloom offre une solution, en permettant de vérifier rapidement et précisément si l'adresse d'un site particulier, ou URL, figure sur la liste noire. Pour ce faire, il comprime essentiellement l'énorme liste en une liste plus petite qui offre certaines garanties spécifiques.

Les filtres Bloom ne produisent jamais de faux négatifs : s'ils disent qu'un site est mauvais, il est mauvais. Cependant, ils peuvent produire des faux positifs, de sorte que vos employés ne pourront peut-être pas visiter des sites auxquels ils devraient avoir accès. Cela s'explique par le fait qu'ils s'agit d'une forme d'échange qui implique une certaine imprécision due à cette énorme quantité de données compressées -  astuce intitulée "compression avec perte". Plus les filtres Bloom compriment les données d'origine, moins ils sont précis, mais plus ils économisent de l'espace.

Pour un simple filtre Bloom, chaque site Web est également suspect jusqu'à confirmaton qu'il ne figure pas sur la liste. Mais tous les sites Web ne sont pas égaux : Certains ont plus de chances que d'autres de se retrouver sur une liste noire, simplement en raison de détails comme leur domaine ou les mots de leur URL. Les gens comprennent cela intuitivement, et c'est pourquoi vous lisez probablement les URL pour vous assurer qu'elles sont sûres avant de cliquer dessus.

L'équipe de Kraska a mis au point un algorithme qui peut également appliquer ce type de logique. Ils l'ont appelé "filtre de Bloom instruit" et il combine un petit filtre de Bloom avec un réseau neuronal récurrent (RNN), modèle de machine learning qui apprend à quoi ressemblent les URL malveillantes après avoir été exposées à des centaines de milliers de sites web sûrs et non sûrs.

Lorsque le filtre Bloom vérifie un site web, le RNN agit en premier et utilise son apprentissage pour déterminer si le site figure sur la liste noire. Si le RNN indique que le site figure sur la liste, le filtre Bloom appris le rejette. Mais si le RNN dit que le site n'est pas sur la liste, alors le petit filtre Bloom peut à son tour, faire une recherche précise, mais irréfléchie, dans ses sites compressés.

En plaçant le filtre Bloom à la fin du processus et en lui donnant le dernier mot, les chercheurs ont fait en sorte que les filtres Bloom instruits puissent toujours garantir l'absence de faux négatifs. Mais comme le RNN préfiltre les vrais positifs à l'aide de ce qu'il a appris, le petit filtre de Bloom agit davantage comme une sauvegarde, en limitant également ses faux positifs au minimum. Un site Web bénin qui aurait pu être bloqué par un filtre Bloom de plus grande taille peut désormais passer outre le "filtre Bloom iinstruit" plus précis. En fait, Kraska et son équipe ont trouvé un moyen de tirer parti de deux méthodes éprouvées, mais traditionnellement distinctes, d'aborder le même problème pour obtenir des résultats plus rapides et plus précis.

L'équipe de Kraska a démontré que la nouvelle approche fonctionnait, mais elle n'a pas formellement expliqué pourquoi. Cette tâche a été confiée à Michael Mitzenmacher, spécialiste des filtres de Bloom à l'université de Harvard, qui a trouvé l'article de Kraska "novateur et passionnant", mais aussi fondamentalement insatisfaisant. "Ils font des expériences en disant que leurs algorithmes fonctionnent mieux. Mais qu'est-ce que cela signifie exactement ?" a-t-il demandé. "Comment le savons-nous ?"

En 2019, Mitzenmacher a proposé une définition formelle d'un filtre de Bloom INSTRUIT et a analysé ses propriétés mathématiques, fournissant une théorie qui explique exactement comment il fonctionne. Et alors que Kraska et son équipe ont montré que cela pouvait fonctionner dans un cas, Mitzenmacher a prouvé que cela pouvait toujours fonctionner.

Mitzenmacher a également amélioré les filtres de Bloom appris. Il a montré que l'ajout d'un autre filtre de Bloom standard au processus, cette fois avant le RNN, peut pré-filtrer les cas négatifs et faciliter le travail du classificateur. Il a ensuite prouvé qu'il s'agissait d'une amélioration en utilisant la théorie qu'il a développée.

Les débuts des algorithmes avec prédiction ont suivi ce chemin cyclique : des idées novatrices, comme les filtres de Bloom appris, inspirent des résultats mathématiques rigoureux et une compréhension, qui à leur tour conduisent à d'autres idées nouvelles. Au cours des dernières années, les chercheurs ont montré comment intégrer les algorithmes avec prédictions dans les algorithmes d'ordonnancement, la conception de puces et la recherche de séquences d'ADN.

Outre les gains de performance, ce domaine fait également progresser une approche de l'informatique de plus en plus populaire : rendre les algorithmes plus efficaces en les concevant pour des utilisations typiques.

À l'heure actuelle, les informaticiens conçoivent souvent leurs algorithmes pour qu'ils réussissent dans le scénario le plus difficile, celui conçu par un adversaire qui tente de les faire échouer. Par exemple, imaginez que vous essayez de vérifier la sécurité d'un site web sur les virus informatiques. Le site est peut-être inoffensif, mais il contient le terme "virus informatique" dans l'URL et le titre de la page. La confusion est telle que même les algorithmes les plus sophistiqués ne savent plus où donner de la tête.

Indyk appelle cela une approche paranoïaque. "Dans la vie réelle, dit-il, les entrées ne sont généralement pas générées par des adversaires." La plupart des sites Web que les employés visitent, par exemple, ne sont pas aussi compliqués que notre hypothétique page de virus, et il est donc plus facile pour un algorithme de les classer. En ignorant les pires scénarios, les chercheurs peuvent concevoir des algorithmes adaptés aux situations qu'ils sont susceptibles de rencontrer. Par exemple, alors qu'à l'heure actuelle, les bases de données traitent toutes les données de la même manière, les algorithmes avec prédiction pourraient conduire à des bases de données qui structurent le stockage de leurs données en fonction de leur contenu et de leur utilisation.

Et ce n'est encore qu'un début, car les programmes qui utilisent l'apprentissage automatique pour améliorer leurs algorithmes ne le font généralement que de manière limitée. Comme le filtre de Bloom, la plupart de ces nouvelles structures n'intègrent qu'un seul élément d'apprentissage automatique. M. Kraska imagine un système entier construit à partir de plusieurs pièces distinctes, dont chacune repose sur des algorithmes avec des prédictions et dont les interactions sont régulées par des composants améliorés par les prédictions.

"Tirer parti de cela aura un impact sur de nombreux domaines".

Gageons qu'avec de tels systèmes, un site comme FLP se retrouve à peu près certain de ne jamais être accepté par un filtre de Bloom - ou un filtre de Bloom instruit. Qui sont - objectivement - des instruments de contrôle, et donc de fermeture.  (Note du traducteur).

Auteur: Internet

Info: Nick Thieme, https://www.quantamagazine.org, A I, Machine Learning Reimagines the Building Blocks of Computing, March 15, 2022. Trad Mg

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