Désirs de data. Le trans et post humanisme comme horizons du plissement numérique du monde

RÉSUMÉ Dans cet article, la prolifération de data est examinée dans le cadre du processus d'artificialisation du monde et comme effet d'une sémiotique générale pour assurer la permanence et la transformation de la fabrique de nous-mêmes et de notre milieu associé. Cette prolifération de data est réglée sur les mouvements, intensités, des régimes de désirs et sur les processus de subjectivation qui lui sont immanents. Mais elle active en même temps de nouveaux états du Virtuel qui les enveloppent. On prend comme exemples l'urbanisation et le marketing en insistant sur certains aspects de la transformation des intelligences collectives. Ce faisant est esquissée une perspective sur le « trans et post humaniste », expression et exprimé de ces désirs

Synthèse des contributions - consultation publique sur l\u27action "Soutien aux usages, services et contenus numériques innovants" (du 7 juin au 7 juillet 2010)

Synthèse des résultats de la consultation publique sur le volet usages, services et contenus des investissements d\u27avenir. Les quatre cents contributeurs de cette consultation étaient interrogés sur les cinq items suivants : 1. Complémentarité avec les infrastructures à très haut débit 2. Développement du cloud computing 3. Numérisation des contenus 4. Développement des technologies de base du numérique 5. Développement des nouveaux usage

Réseaux Évidentiels pour la fusion de données multimodales hétérogènes (application à la détection de chutes)

Ces travaux de recherche se sont déroulés dans le cadre du développement d une application de télévigilance médicale ayant pour but de détecter des situations de détresse à travers l utilisation de plusieurs types de capteurs. La fusion multi-capteurs peut fournir des informations plus précises et fiables par rapport aux informations provenant de chaque capteur prises séparément. Par ailleurs les données issues de ces capteurs hétérogènes possèdent différents degrés d imperfection et de confiance. Parmi les techniques de fusion multi-capteurs, les méthodes crédibilistes fondées sur la théorie de Dempster-Shafer sont actuellement considérées comme les plus adaptées à la représentation et au traitement des informations imparfaites, de ce fait permettant une modélisation plus réaliste du problème. En nous appuyant sur une représentation graphique de la théorie de Dempster-Shafer appelée Réseaux Évidentiels, nous proposons une structure de fusion de données hétérogènes issues de plusieurs capteurs pour la détection de chutes afin de maximiser les performances de détection chutes et ainsi de rendre le système plus fiable. La non-stationnarité des signaux recueillis sur les capteurs du système considéré peut conduire à une dégradation des conditions expérimentales, pouvant rendre les Réseaux Évidentiels incohérents dans leurs décisions. Afin de compenser les effets résultant de la non-stationnarité des signaux provenant des capteurs, les Réseaux Évidentiels sont rendus évolutifs dans le temps, ce qui nous a conduit à introduire les Réseaux Evidentiels Dynamiques dans nos traitements et à les évaluer sur des scénarios de chute simulés correspondant à des cas d usage variésThis work took place in the development of a remote home healthcare monitoring application designed to detect distress situations through several types of sensors. The multi-sensor fusion can provide more accurate and reliable information compared to information provided by each sensor separately. Furthermore, data from multiple heterogeneous sensors present in the remote home healthcare monitoring systems have different degrees of imperfection and trust. Among the multi-sensor fusion techniques, belief methods based on Dempster-Shafer Theory are currently considered as the most appropriate for the representation and processing of imperfect information, thus allowing a more realistic modeling of the problem. Based on a graphical representation of the Dempster-Shafer called Evidential Networks, a structure of heterogeneous data fusion from multiple sensors for fall detection has been proposed in order to maximize the performance of automatic fall detection and thus make the system more reliable. Sensors non-stationary signals of the considered system may lead to degradation of the experimental conditions and make Evidential Networks inconsistent in their decisions. In order to compensate the sensors signals non-stationarity effects, the time evolution is taken into account by introducing the Dynamic Evidential Networks which was evaluated by the simulated fall scenarios corresponding to various use casesEVRY-INT (912282302) / SudocSudocFranceF

L'eau en milieu agricole

L’eau est un enjeu majeur dans de nombreuses régions du monde du fait de besoins en forte croissance, mais aussi de la rareté et de la dégradation des ressources disponibles. L’agriculture étant le premier usager de la ressource en eau, la durabilité de la gestion de l’eau en milieu rural est cruciale. Elle nécessite de dépasser les approches sectorielles, encore largement en cours malgré divers courants appelant à une gestion intégrée, territoriale ou adaptative de la ressource. Prenant acte que la mise en œuvre des concepts proposés par ces différents courants est rarement effective et qu’il est plus pragmatique de rechercher la meilleure coordination possible entre les parties prenantes de la gestion de l’eau, cet ouvrage collectif analyse les enjeux, outils et démarches permettant de faciliter et d’accompagner cette coordination. En effet, une coordination effective et acceptée nécessite des méthodes et outils pour informer sur l’état de la ressource et des usages, rendre visible l’importance des enjeux, évaluer les effets et les expliquer, structurer les échanges, et élaborer et discuter des actions de gestion. L’ouvrage aborde la gestion de l’eau en milieu rural en termes d’objectifs et de démarche, puis fait un panorama large des outils, des méthodes et des données actuellement disponibles. Enfin, il décrit des exemples de mises en œuvre dans différents cas d’étude. Cet ouvrage de synthèse s’adresse à un public large allant des chercheurs, étudiants et enseignants en gestion de l’eau aux professionnels concernés par sa mise en œuvre

BIG DATA, INTELLIGENCE ARTIFICIELLE ET LA PERFORMANCE DES ENTREPRISES DE DEMAIN.

   Le présent article vise à démontrer l’inefficacité de la démarche hypothéco-déductive, du fait qu’à l’ère du Big Data, la nature de variable non numérique à traiter et le volume de données associé au manque de crédibilité de celles-ci rend leurs exploitations alambiquées. Dans ce paradigme évolutif, les entreprises sont contraintes aujourd’hui, de trouver un modèle intelligent qui permettra aux Big Data de trouver leur place dans la stratégie de l’entreprise. &nbsp

Mise en œuvre d'un collecte distribuée au moyen du développement d'une plate-forme de gestion pour des réseaux de capteurs sans fil

National audienceConception et réalisation d'une collecte multi-point et de mécanismes pour contrôler les capteurs dans le réseau