Traduction de «beaucoup d'autres données » (Français → Néerlandais) :

L'histoire classique, la première que beaucoup de gens ont relevée c'était quand, en mars, le 10 mars en fait, juste après TED, Paul Clarke, du gouvernement britannique, a blogué Oh, je viens de recevoir des données brutes. Les voilà, c'est à propos des accidents de vélo. Ça a pris deux jours au Times Online pour faire une carte, une carte composite, on appelle ces trucs des mash-ups, un mash-up, une interface utilisateur qui vous permet d'aller regarder pour voir si la piste cyclable qui mène à votre travail, était concernée. Il y a d'autres données, des données d'enquête de circulation encore, qui ont été diffusées par le gouvernement britannique, et comme ils les publient en utilisant les standards Linked data un utilisateur a la possibilité de créer une carte, juste en cliquant. Est-ce que ces données ont des effets ? Eh bien, en fait, revenons en 2008. Regardons le cas de Zanesville, Ohio.
Een klassiek verhaal, het eerste die veel mensen oppikten. was toen in maart, in feite de 10e maart, kort na TED, Paul Clarke, van de Britse overheid, blogged, Oh, hier heb ik nog wat ruwe gegevens, het gaat over fietsongelukken. Het kostte de Times Online twee dagen om een map te maken, een compilatie map -- we noemen deze dingen mash-ups -- een mashed-up user gebruiksomgeving die je in staat stelt om erin te duiken en te kijken en uit te vinden of jouw fietsroute naar werk werd beïnvloed. Hier is meer data, verkeersonderzoeksgegevens, wederom, gegeven door de Britse overheid, en omdat zij het opzetten met gebruik van de Linked Data standaarden waardoor een gebruiker gewoon een map kan maken, door te klikken. Hebben deze gegevens effect? Laten we teruggaan tot 2008. Kijk naar Zanesville, Ohio.

En fait si vous prenez juste un domaine comme Alzheimer, la recherche de médicaments par exemple, vous vous apercevez qu'il y a beaucoup de Linked Data qui apparaissent car les scientifiques de ce domaine se sont aperçu que c'était une bonne manière de sortir de leurs silos. Il y avait des données sur le génome dans cette base de données, dans ce bâtiment, et il y avait des données sur les protéines dans une autre...
Ik ga in op één gebied -- als je bijvoorbeeld op zoek bent naar medicijnen tegen Alzheimer -- er is net veel gelinkte data daarover gepubliceerd, omdat wetenschappers op dat terrein zich realiseren dat dit een geweldige manier is om uit die silo's te komen, want ze hadden hun erfelijkheidsdata in de ene database in het ene gebouw, en de data over eiwitten stond in een andere.

Et bien, l'ordinateur l'avait vu, et en fait, il l'a vu chez un sujet sur trois. On peut donc partir d'un visage anonyme, en ligne ou hors ligne, et on peut utiliser la reconnaissance faciale pour donner un nom à ce visage anonyme grâce aux données des réseaux sociaux. Mais quelques années auparavant, on a fait quelque chose d'autre. A partir des données des réseaux sociaux, combinées statistiquement avec les données de la Sécurité Sociale du gouvernement américain, on a réussi à déduire les numéros de sécurité sociale, ce qui est, aux Etats-Unis, une information extrêmement sensible. Vous voyez où je veux en venir ? Si vous combinez les deux études, la question devient : peut-on partir d'un visage et, en utilisant la reconnaissance faciale, trouver le nom et les informations disponibles de façon publique sur ce nom et sur cette personne, puis, à partir de ces informations publiques, en déduire des informations non publiques, beaucoup plus sensibles, que l'on peut relier au visage ? Et la réponse est, oui, on peut, et on l'a fait. Bien sûr, la précision est de pire en pire.
De computer in ieder geval wel, en die deed dat zelfs in één op de drie gevallen. We kunnen dus gewoon beginnen met een anoniem gezicht, offline of online, en gezichtsherkenning gebruiken om een naam te plakken op dat anonieme gezicht dankzij gegevens van sociale media. Een paar jaar geleden deden we iets anders. We begonnen met data van sociale media, en combineerden die met statistisch data van de Amerikaanse overheid over sociale zekerheid, en uiteindelijk konden we sofinummers voorspellen, wat in de Verenigde Staten extreem gevoelige informatie is. Volgen jullie mij? Als je de twee onderzoeken samenvoegt, dan wordt de vraag: kun je met een foto van een gezicht, met behulp van gezichtsherkenning een naam en openbaar beschikbare informatie over die naam en die persoon vinden, en uit die openbare informatie afgeschermde informatie afleiden, veel gevoeligere informatie, die je weer koppelt aan het gezicht? Het antwoord is ja, dat kunnen we, en dat hebben we ook gedaan. Natuurlijk neemt de nauwkeurigheid steeds meer af.

Je pense que les agences de médias vont embaucher beaucoup plus de femmes, parce qu'elles se rendent compte que c'est important pour leurs affaires. Et je crois que les femmes vont aussi continuer à dominer la sphère des médias sociaux. Mais je pense que les femmes seront en fait -- et c'est assez ironique -- responsables d'avoir planté un pieu dans le coeur de ces catégories de sexes minables comme les films à l'eau de rose et toutes ces autres catégories de sexes qui supposent que certains groupes démographiques aiment certaines choses, que les hispanophones aiment certaines choses, que les jeunes aiment certaines choses. C'est beaucoup trop simpliste. Les médias de divertissements du futur que nous verrons reposeront beaucoup sur les données, et se baseront sur les informations que nous déterminerons à partir des communautés en ligne et de leurs goûts où ce sont vraiment les femmes qui impulsent l'action
Ik denk dat mediabedrijven veel meer vrouwen zullen aanwerven omdat ze beseffen dat dat belangrijk is voor hun bedrijf. En ik denk dat vrouwen de sociale mediaruimte zullen blijven domineren. Maar ik denk dat vrouwen, ironisch genoeg, verantwoordelijk zullen zijn voor de doodssteek van flinterdunne genres als de chickflick en alle andere genres die veronderstellen dat bepaalde demografische groepen bepaalde dingen leuk vinden, dat latino's bepaalde dingen leuk vinden, dat jonge mensen bepaalde dingen leuk vinden. Dat is al te simplistisch. De toekomstige entertainmentmedia zullen erg gebaseerd zijn op gegevens, en op de informatie die we verkrijgen van online smaakgemeenschappen waar vrouwen aan het stuur zitten.

Donc, si le cerveau humain consomme autant d'énergie, c'est simplement parce qu'il a beaucoup de neurones. Et comme nous sommes des primates, avec beaucoup plus de neurones que les autres animaux pour une masse corporelle donnée, notre cerveau consomme proportionnellement beaucoup d'énergie. Mais c'est parce que nous sommes des primates, pas parce que nous sommes spéciaux.
Dus de reden waarom het menselijk brein zoveel energie kost is enkel dat het enorm veel neuronen bevat, en omdat we primaten zijn met veel méér neuronen in verhouding tot lichaamsgrootte dan welk ander dier dan ook, zijn de relatieve kosten van ons brein groot. Maar alleen omdat we primaten zijn, niet omdat we bijzonder zijn.

Et l'autre point que vous pourriez soulever est, que les sièges de voiture se sont beaucoup améliorés avec le temps. Et donc si nous regardons les accidents récents -- l'ensemble des données représente 30 ans de données -- vous ne verrez pas ça dans les accidents récents. Les nouveaux sièges auto sont bien meilleurs. Mais bien sûr, dans les accidents récents, la ceinture qui passe sur le giron et l'épaule, s'en sortent mieux que les sièges auto en fait.
Verder zou je kunnen zeggen dat autozitjes mettertijd beter zijn geworden. En dus als we kijken naar de recente crashes - de volledige dataset bevat gegevens over bijna 30 jaar - zul je het niet zien in de recente crashes. De nieuwe autozitjes zijn veel, veel beter. Maar inderdaad, in recente crashes doen de driepuntsgordels het zelfs beter dan de autozitjes.

Bill Gross a fondé de nombreuses start-ups, et en a fait éclore beaucoup d'autres - et il s'est demandé la raison de leur succès ou de leur échec. Il a donc collecté les données de centaines d'entreprises, les siennes et celles d'autres personnes, et il a classé chaque compagnie selon cinq facteurs. Un des facteurs est particulièrement ressorti du lot - ce qui l'a surpris lui-même.
Bill Gross is veel startups begonnen en hij heeft veel andere begeleid - hij was benieuwd naar waarom sommige startups slagen en andere floppen. Hij verzamelde data van honderden bedrijven, die van hemzelf en van anderen, en rangschikte elk bedrijf op vijf belangrijke kenmerken. Hij ontdekte dat één kenmerk er uitsprong, dat zelfs hem verbaasde.

Mais il y avait un facteur limitatif, le problème du code, et comment faire que les cellules répondent mieux. produisent des réactions normales, et c'était donc notre contribution. Je voudrais maintenant terminer, et comme je le disais plus tôt, bien sûr j'ai beaucoup d'autres données si ça vous intéresse, mais je voulais donner cette idée générale de la capacité de communiquer avec le cerveau dans sa langue, et la puissance potentielle de pouvoir le faire.
Maar er was een beperkende factor, de kwestie van de code en hoe de respons van de cellen te verbeteren, ze normale reacties te laten produceren. Dat was onze bijdrage. Samengevat zoals ik eerder al zei, heb ik natuurlijk nog een hoop andere gegevens, mocht je geïnteresseerd zijn. Ik wilde dit basisidee meegeven dat de mogelijkheid er is om te communiceren met het brein in zijn eigen taal en wat de mogelijkheid om dat te doen, betekent.

Vous savez, sur l'un d'entre eux, l'une des roues est bloquée, elle ne tourne pas. C'est l'une des roues avant, alors ce qu'on fait, c'est qu'on pilote en marche arrière. Et l'autre a de l'arthrite à l'articulation de l'épaule, vous voyez, elle ne fonctionne pas très bien, donc il se déplace comme ça, et on peut bouger le bras dans ce sens, vous voyez. Mais ils transmettent encore beaucoup de données scientifiques.
Op één van de twee zit een wiel vast, die werkt niet. Een van de voorwielen, dus wat we nu doen is achteruit rijden. De andere heeft een gewrichtsontsteking in de schouder, die werkt niet zo goed meer, dus hij loopt zo, en we kunnen de arm zo verplaatsen. Maar ze leveren nog steeds veel onderzoeksgegevens op.

Et je vais vous raconter une histoire, qui est très embarrassante pour moi, mais que je trouve importante. J'ai fait une allocution à Facebook il n'y a pas longtemps devant une centaine d'employés. Et deux heures plus tard, il y avait cette jeune femme qui travaille là assise devant mon petit bureau, et elle voulait me parler. J'ai dit d'accord, et elle s'est assise et nous avons parlé. Et elle a dit, J'ai appris quelque chose aujourd'hui. J'ai appris que je dois gardé la main levée. j'ai dit, Que voulez-vous dire? elle a dit, Et bien, vous faites cette allocution, et vous dites que vous allez prendre encore deux questions. Et je levais la main comme beaucoup d'autre gens, et vous avez pris deux questions de plus. Et j'ai baissé la main, et j'ai remarqué que toutes les femmes baissaient la main. Et puis vous avez pris encore deux questions, seulement celles des hommes. Et j'ai pensé en moi-même, ho, si c'est moi -- qui ça intéresse, évidemment -- qui fais cette allocution -- pendant cette allocution, je ne suis même pas capable de remarquer que les mains des hommes sont encore levées, et que les mains des femmes sont encore levées, que valons-nous comme directeurs de nos compagnies et de nos organismes quand il s'agit de voir que les hommes recherchent les opportunités plus que les femmes ne le font? Nous devons faire que les femmes s'asseyent à la table. (Applaudissements) Message numéro deux : faites de votre partenaire un vrai partenaire. J'ai acquis la conviction que nous avons plus progressé dans le monde du travail que nous ne l'avons fait dans nos foyers. Les données le montrent très clairement.
Zodadelijk vertel ik een verhaal dat erg gênant is voor mijzelf, maar ik vind het belangrijk. Niet zo lang geleden gaf ik een toespraak bij Facebook voor ongeveer 100 medewerkers. Een paar uur later was er een jonge vrouw die er werkt, ze zit voor mijn bureautje en wil met me praten. Ik zeg OK, ze gaat zitten, we praten. Ze zei: Ik heb vandaag iets geleerd. Ik heb geleerd dat ik mijn hand omhoog moet houden. Ik zei: Wat bedoel je? Ze zei: Wel, je gaf een toespraak en je zei dat je nog twee vragen zou beantwoorden. Ik had net als vele mensen mijn hand opgestoken, en je behandelde 2 vragen. Ik liet mijn hand zakken, en ik zag alle vrouwen hetzelfde doen, en toen beantwoordde je nog meer vragen, alleen van mannen. Ik bedacht voor mezelf: wow, als ik het ben -- die dit belangrijk vind -- die deze toespraak geef -- en ik merk tijdens de toespraak niet eens dat de handen van de mannen nog opgestoken zijn, dat de handen van de vrouwen nog opgestoken zijn, hoe goed zijn we dan als leiders van ons bedrijf en onze organisatie in opmerken dat de mannen meer opportuniteiten nastreven dan vrouwen? We moeten vrouwen een plaats aan de tafel laten innemen. (Applaus) Boodschap nummer twee: maak van je partner een echte partner. Ik ben ervan overtuigd dat we meer vooruit zijn gegaan op de arbeidsmarkt dan thuis. De data tonen dit zeer duidelijk.