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Le Récap' de la semaine

  • Economie, emploi et travail

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#NYTimesVerified

Le volume et la sophistication de la vérification des faits ont beaucoup évolué au cours des dernières années en cette “ère de désinformation”. À la veille d’une nouvelle série de débats présidentiels, le New York Times publie une série d’articles expliquant leurs pratiques journalistiques concernant la vérification des faits et les fausses informations. Lorsque les candidats démocrates à l’élection présidentielle se sont réunis pour leur deuxième série de débats ce mardi et mercredi soir, ils ont déployé une équipe de chercheurs et d’experts pour examiner toutes leurs affirmations. Le journal utilise également des formats multimédias comme la vidéo pour documenter les écarts avec la réalité. Ils fournissent une évaluation ou un contexte plus nuancé si besoin. Ils ont également créé une ligne de signalement par laquelle les lecteurs peuvent informer le journal lorsqu’ils rencontrent du matériel qu’ils pensent être destiné à mal-informer. Lire l’article.

 

#GéantRusse

Yandex, le principal moteur de recherche en Russie est en train de s’agrandir en diversifiant ses revenus dans les services de taxi et l’e-commerce. Ayant déjà fusionné avec Uber en 2017, il vient de racheter la propriété intellectuelle et les centres d’appels de son concurrent, Vezet, et il est prêt à investir plus de 70 millions de dollars dans Yandex.Taxi pour renforcer sa place sur le marché russe. Yandex.Drive, son service d’auto-partage, est allié à Renault-Nissan-Avtovaz afin de garder sa position dans le secteur des transports et d’assurer que, d’ici à cinq ans, plus de deux millions véhicules soient équipés de Yandex.Auto, un ensemble de services qui comprend Alice, l’assistant vocal de Yandex (pourvoyant navigation, centres d’intérêt, musique). En même temps, Yandex et Sberbank, la première banque russe, développent Yandex.Market, une entreprise de e-commerce, qui englobe un marché en ligne, un service logistique et un service de comparaison des prix. Dans ce contexte, sa proximité avec l’administration et sa collection de nombreuses données personnelles d’utilisateurs sont une source d’inquiétude. Lire l’article.

 

#DonnéeAnonyme

Quand il s’agit de données relatives aux personnes, les régimes de protection des données (dont le Règlement général sur la protection des données — RGPD) concernent le traitement de données à caractère personnel, et alors un traitement qui ne porte pas sur des données personnelles peut théoriquement se soustraire aux obligations légales. Ceci a inspiré le concept des données « anonymes ». Parmi les techniques variées d’anonymisation, la possibilité d’identification reste toutefois inhérente. C’est en effet possible de retrouver l’identité de quelqu’un à partir de quelques informations « anonymes ». Une étude menée par des mathématiciens du M.I.T en 2015 a montré qu’avec seulement le montant d’une transaction bancaire et le type de magasin où la transaction a eu lieu, il était possible d’identifier un « schéma de dépenses » propre à chaque personne. En rapprochant ces schémas avec d’autres informations disponibles en ligne — par exemple, sur les réseaux sociaux — ils étaient capables d’identifier jusqu’à 90% des personnes concernées. La possibilité de ré-identification a de nouveau été prouvée par des chercheurs de l’UCLouvain et de l’Imperial College London (lire leur article publié le 23 juillet dans le journal Nature). Cette échappatoire de l’anonymisation des données représente un enjeu majeur tant pour les individus et les responsables de traitement des données, que pour la logique même derrière le RGPD. Lire l’article.

 

#ProthèseAdaptée

Une équipe de chercheurs de l’Institut des systèmes intelligents et de robotique (ISIR), l’Institut des sciences du mouvement Étienne-Jules Marey, et l’Institut régional de réadaptation Louis Pierquin de Nancy a trouvé une piste prometteuse afin de répondre aux diverses limites posées par les prothèses électriques, permettant certes une autonomie pour les personnes ayant perdu un membre, mais représentant un apprentissage difficile et parfois laborieux pour ces dernières. Ces experts étudient une approche novatrice où la prothèse vient s’adapter à l’intention du patient, en faisant appel aux membres “fantômes” mobiles (ressenti de présence d’un membre alors que celui-ci a été amputé). L’idée : développer des algorithmes d’intelligence artificielle capables de décoder en temps réel, à partir de la mesure de la contraction musculaire du membre résiduel, ce que le membre fantôme a voulu effectuer comme mouvement. En enregistrant ces données, les chercheurs ont été capables de personnaliser ce processus pour chaque patient. Ce faisant, les patients deviennent en mesure de contrôler leur prothèse de manière adéquate et plus instinctive. Lire l’article.