Les facettes de l’Open Data : émergence, fondements et travail en coulisses

Denis, Jérôme; Goëta, Samuel

doi:10.4000/books.cdf.5005

Big Data Et Traçabilité Numérique 2017

DOI: 10.4000/books.cdf.5005

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Les facettes de l’Open Data : émergence, fondements et travail en coulisses

Jérôme Denis¹,

Samuel Goëta²

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Comment j’ai déposé les données de ma recherche (sans savoir ce qui m’attendait)

Bouchet

2024

Genèses

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Cet article propose un retour réflexif sur l’auto-dépôt d’une enquête doctorale par méthodes mixtes. Le versement de mes entretiens et celui de mes exploitations statistiques sont contrastés dans leur temporalité et leur degré de formalisation. En revanche, tous deux sont marqués par des incertitudes juridiques et scientifiques. Mon engagement dans ce travail est ambivalent, entre réponse à des incitations contextuelles, défense de diverses valeurs et doutes sur les débouchés concrets.

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Comment j’ai déposé les données de ma recherche (sans savoir ce qui m’attendait)

Bouchet

2024

Genèses

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Un air de famille : les trajectoires parallèles de l’open data et du big data

Goëta¹

2016

Informations Sociales

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Le discours commun tend à confondre open data et big data, deux termes apparus simultanément aux alentours de 2008. Pourtant, les pratiques de diffusion et d’exploitation des données qui en résultent diffèrent profondément. D’une part, l’open data se distingue du big data par les modalités de son émergence. Alors qu’un impératif de performance guide l’essor du big data, les politiques d’open data aspirent à accroître la transparence, à soutenir l’innovation ou encore à moderniser les administrations. D’autre part, les données massives ne sont pratiquement jamais exploitables librement alors que les données ouvertes sont utilisables intégralement et par tous. Cet article évoquera enfin quelques exemples de bases de données massives et ouvertes.

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La revanche des neurones

2018

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Depuis 2010, les techniques prédictives basées sur l'apprentissage artificiel (machine learning), et plus spécifiquement des réseaux de neurones (deep learning), réalisent des prouesses spectaculaires dans les domaines de la reconnaissance d'image ou de la traduction automatique, sous l'égide du terme d'"Intelligence artificielle". Or l'appartenance de ces techniques à ce domaine de recherche n'a pas toujours été de soi. Dans l'histoire tumultueuse de l'IA, les techniques d'apprentissage utilisant des réseaux de neurones-que l'on qualifie de "connexionnistes"-ont même longtemps été moquées et ostracisées par le courant dit "symbolique". Cet article propose de retracer l'histoire de l'Intelligence artificielle au prisme de la tension entre ces deux approches, symbolique et connexionniste. Dans une perspective d'histoire sociale des sciences et des techniques, il s'attache à mettre en évidence la manière dont les chercheurs, s'appuyant sur l'arrivée de données massives et la démultiplication des capacités de calcul, ont entrepris de reformuler le projet de l'IA symbolique en renouant avec l'esprit des machines adaptatives et inductives de l'époque de la cybernétique.

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