33 Matching Annotations
  1. Jun 2021
  2. May 2021
    1. Cette multiplication des usages n’est pas sans risque, des biais pouvant être intégrés à toutes les étapes de l’élaboration et du déploiement des algorithmes
  3. Apr 2021
  4. Mar 2021
    1. Biaisd’optimismeLes individus s'estiment souvent moins exposés à des évènements négatifs que les autres et pensent que les objectifs qui leurs sont fixés sont plus réalisables qu'ils ne le sont réellement
    2. DéfianceSentiment de méfiance enversles autres individus (défiance sociale) ou envers les institutions (défiance politique)

      transposable à l'éducation

    3. ChargecognitiveLeurs ressources cognitives étant limitées, les individus n’assimilent efficacement de nouvelles informations que si elles ne surchargent pas leur capacité mentale
    4. Paradoxedu choixPlus il y a d’alternatives de choix possibles, plus le choix est difficile à faire : trop de choix tue le choix
    5. L’Odenore (Observatoire des non-recours aux droits et services)
    1. (CNESCO) de septembre 201865 révèle un cumul de mandats par les élèves élus durant plusieurs années qui nuit à l’investissement d’un plus grand nombre d’élèves et à la participation d’élèves en difficulté.
      • 0:00 Partie 1 les ingrédients - introduction
      • 4:05 les adultes sont-ils à la hauteur des enjeux ?
      • 4:29 Présentation gégoire BORST
      • 6;34 définition de l'adolescence
      • 9:36 ado jusqu'à 25 ans ?
      • 13:41 quand devient-on adulte ?
      • 15:12 Le monde est il adapté aux ados
      • 16:49 les comportements à risque
      • 18:19 vis-ton l'adolescence de façon différente entre fille et garçon ?
      • 20:16 qui et comment on travaille sur l'adolescence ?
      • 23:52 les différences entre enfants, ados et adultes ?
      • 29:09 Partie 2 : ados et troupeau - prise de risque (l'effet de groupe) exemple sécurité routière
      • 34:19 agir sur le problème via un traitement ou de l'éducation?
      • 39:03 Le conflit et l'adolescent
      • 40:32 conflit entre ados et entre adulte et adolescent est de même nature ? (biais égocentré de l'adulte)
      • 43:22 Des conseils pour se comprendre: Se parler (le rôle de l'éducation nationale)
      • 44:40 les difficultés cognitives des ados (gratification différée en groupe)
      • 49:51 Les signes de la dépression et écran
      • 57:32 Troisième partie: Les ados vont sauver le monde ? la réponse émotionnelle
      • 1:01:32 ados et réseaux sociaux
      • 1:03:47 Utiliser l'effet groupe des ados positivement en éducation
      • 1:06:04 Métacognition et éducation
      • 1:09:16 Le rapport à la croyance
      • 1:11:29 Le jugement violent des adultes sur les adolescents engagés
      • 1:14:37 au delà de l'adolescence, la vraie question est autant de se poser la question de savoir quel est le monde qu'on va laisser pour les enfants de demain mais aussi quels sont les enfants qu'on va-t-on laisser au monde de demain ?
      • 1:16:04 les émotions et la gouvernance et adolescence
      • 1:18:05 Vote démocratique et émotion
      • 1:19:17 Les adulescents
      • 1:21:28 questions salles: est ce qu'on observe une intelligence collective et chez les ados supérieure à celle des adultes notamment lorsqu'il y avait une absence de récompenses
      • 1:22:32 Quelle influence de la composition (genre) du troupeau sur la prise de risque?
      • 1:24:33 L'influence à long terme des systèmes de gratification des réseaux sociaux
      • 1:26:19 Atténuation émotionnelle chez l'ado et résilience ?
      • 1:28:11 la réactance chez les ados
      • 1:30:29 le rapport au mensonge chez l'adolescent
      • 1:35:06 Quelles sont les choses fausses sur les ados ? (sommeil)
      • 1:39:04 Etre ado en 1980et maintenant, c'est différent ? (perturbateurs endocriniens) 2 ans de décalage
      • 1:42:50 l'activation du système de récompense moteur de la société ?
      • 1:45:14 Que faut-il retenir ? (plus confiance, qualité, apprendre à apprendre) bienveillance
    1. Les principaux biais à connaîtreen matière de recueil d’informationen matière de recueil d’information
  5. Jan 2021
    1. Refutation trap!PARROTSDON’T JUST REPEAT BACK WHAT THEY SAYWhen Nixon famously said “I am not a crook” it made everyone immedi-ately think “he’s a crook”. Instead, he should have said “I am an honest man”. When we repeat an opponent’s unhelpful position, even to refute it, we are still reinforcing it. IN PRACTICEDON’T SAY “poverty is not natural”.D O S AY “poverty is created”
  6. Nov 2020
  7. Oct 2020
    1. Car la condition essentielle de son fonctionnement est que les internautes n’aient pas agi en fonction du PageRank, mais que leur choix de liens distribue de façon « naturelle » les honneurs et les oublis. Si les jugements qu’ils s’échangent à travers les liens ont été produits en fonction du méta-coordinateur qui les agrège, la pertinence épistémique du résultat en sera profondément altérée.

      Un peu de la même manière que l'observateur d'une population influence toujours les observations anthropologique, ou que les études cliniques peuvent être biaisées si les participants connaissent à l'avance l'hypothèse exacte que les chercheurs veulent vérifier.

  8. Jun 2020
    1. Ensuite, les obligations de transparence à l’égard des tiers restent, quand elles existent, insuffisantes comme l’a rappelé le Conseil constitutionnel dans sa décision du 3 avril 2020 relative à Parcoursup31. Il faudrait prévoir que les tiers, et non les seuls destinataires des décisions individuelles, puissent accéder aux critères utilisés par l’algorithme pour les mettre en capacité de repérer d’éventuels biais.
    2. Les organisations qui utilisent des algorithmes ne sauraient échapper à leurs responsabilités sous couvert d’ignorance, d’incompétence technologique ou d’opacité des systèmes. Les biais algorithmiques doivent pouvoir être identifiés puis corrigés et les auteurs de décisions discriminatoires issues de traitement algorithmiques doivent pouvoir être sanctionnés.

      c'est aussi le cas de mesures manuelles

    3. Sur suggestion de Predpol, les forces de police se rendront en majorité dans ces quartiers et y constateront de nouvelles infractions, venant ainsi approvisionner la base d’apprentissage de nouvelles données biaisées. Les algorithmes peuvent ainsi former des boucles de rétroaction par lesquelles stéréotypes, discriminations et inégalités se confortent mutuellement, contribuant ainsi à cristalliser durablement des situations d’inégalité1
    4. L’un des biais fréquents repose sur le manque de représentativité des données mobilisées.