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Épisode 2 - Philippe Després - Contrôler le chaos

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Dans cet épisode, nous recevons Philippe Després.
Philippe est professeur agrégé au Département de physique, de génie physique et d’optique de l’Université Laval. Il s'intéresse aux données, notamment à celles que l'on fournit à nos algorithmes d'apprentissages, et aux infrastructures et à l'architecture des données massives.
Nous avons abordés avec lui plusieurs thèmes.
Notons:
1. La bête est mal nourrie: Comment prendre soin de la production des données qui seront ultimement fournies aux AI pour fonctionner?
2. Oui, je le veux! Le consentement (à l’utilisation de données).
Comment concevoir un système de production de données en recherche qui tient compte du consentement, qui puisse élargir ce consentement, qui puisse rendre plus modulable ce consentement (droit de retrait, droit d’effacement), et plus pérenne?
3. Camarades, debout! Les idéaux à atteindre en production de données.
Philippe explique les principes FAIR ( Facile à (re) trouver, Accessible, Interopérables, Réutilisables)
Production et animation: Jean-François Sénéchal, Ph.D
Collaborateurs: David Beauchemin, Ève Gaumond, Frédérick Plamondon

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Philippe est professeur agrégé au Département de physique, de génie physique et d’optique de l’Université Laval. Il s'intéresse aux données, notamment à celles que l'on fournit à nos algorithmes d'apprentissages, et aux infrastructures et à l'architecture des données massives.
Nous avons abordés avec lui plusieurs thèmes.
Notons:
1. La bête est mal nourrie: Comment prendre soin de la production des données qui seront ultimement fournies aux AI pour fonctionner?
2. Oui, je le veux! Le consentement (à l’utilisation de données).
Comment concevoir un système de production de données en recherche qui tient compte du consentement, qui puisse élargir ce consentement, qui puisse rendre plus modulable ce consentement (droit de retrait, droit d’effacement), et plus pérenne?
3. Camarades, debout! Les idéaux à atteindre en production de données.
Philippe explique les principes FAIR ( Facile à (re) trouver, Accessible, Interopérables, Réutilisables)
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