Vertaling van "beaucoup de données " (Frans → Nederlands) :

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.

Et Hans a mis en avant le fait qu'il était très important d'avoir beaucoup de données. Et je suis heureux de l'avoir vu hier demandant encore avec insistance plus de données. Et maintenant je voudrais que vous vous imaginiez, pas seulement 2 morceaux de données connectés, ou même 6, mais un monde où tout le monde aurait mis ses données sur le web. Virtuellement tout ce que vous pouvez imaginer serait sur le web. Et j'ai appelé cela Linked Data ( données liées ) La technologie s'appelle Linked Data et elle est extrêmement simple. Si vous voulez mettre quelque chose sur le web, il y a 3 règles. La première chose est que nous utilisons toujours les adresses HTTP -- ces trucs qui commencent par http: -- Mais plus uniquement pour les documents, on va les utiliser pour décrire les documents. On va les utiliser pour des personnes, on va les utiliser pour des lieux, on va les utiliser pour vos produits, pour des événements.
En wat Hans daarmee wilde zeggen was: Kijk, het is heel belangrijk om veel data te hebben. En ik was blij dat hij gisteravond op het feest nog steeds heel stellig zei: Het is echt belangrijk om veel data te hebben. Dus ik wil graag dat we nu denken aan niet slechts twee data-stromen die verbonden worden, of zes zoals hij, maar ik wil denken aan een wereld waar iedereen data op het web plaatst waardoor zowat alles wat je je kunt voorstellen, op het web staat. En dat noemen we dan gelinkte data. De technologie is gelinkte data, en het is doodeenvoudig. Als je iets op het web wilt plaatsten, gelden er drie regels: ten eerste die HTTP-namen -- wat begint met http: -- we gebruiken die nu niet alleen voor documenten, maar we gebruiken ze voor dingen waar de documenten over gaan. We gebruiken ze voor mensen, voor plaatsen, voor jullie producten en voor gebeurtenissen.

Vous pouvez imaginer le nombre de PDF. Le fait que nous y ayons accès est formidable, mais ne les publions pas dans des PDF, car nos citoyens chercheront le moyen de les en extraire. Nos citoyens n'ont pas de temps à perdre, et comme ville nous pouvons offrir mieux. La bonne nouvelle, c'est que l'administration Blasio a publié ces données il y a quelques mois, Mais beaucoup de données restent enfermées dans des PDF, ce qui est notamment le cas des données sur les crimes.
Stel je voor hoeveel pdf's dat zijn -- Prachtig dat we die gegevens hebben, maar laten we geen pdf's maken, anders moeten burgers bewerkingsprogramma's maken. Zonde van de tijd. Als stad kunnen we dat béter oplossen. Gelukkig zijn onder burgemeester de Blasio recentelijk deze gegevens vrijgegeven, zodat we er gewoon bij kunnen. Maar veel gegevens staan nog steeds ingepakt in pdf. Misdaadgegevens krijg je bijvoorbeeld alleen in pdf.

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.

Donnez-moi le contexte. Ça me donne le squelette de l'ensemble de ce que vous allez faire. Ça me permet de relier tout le reste à quelque chose que vous m'avez déjà dit. Donc nous y voilà, conduisez-moi, montrez-moi qui est dans votre équipe. Ça aide si vous avez déjà une expérience et si vous avez déjà fait ce genre de choses avant. Je veux connaître le marché, la taille du marché. Pourquoi est-il intéressant d'aller sur ce marché? Je veux connaître votre produit, et c'est très important. Attention, ce n'est pas un pitch produit, ni un pitch de vente. Je ne veux pas connaître tous les tenants et aboutissants, et tout le toutim, etc. Je veux simplement savoir: qu'est-ce que c'est? Si c'est un site web, montrez-moi une copie d'écran. Surtout ne faites pas de démo en direct. Non, jamais de démo en direct. Faites quelque chose qui me permette de savoir pourquoi les gens vont acheter ce que vous avez à vendre. Ensuite je veux savoir, maintenant que je sais ce que vous vendez, dites-moi comment vous allez gagner de l'argent. Pour chaque X que vous vendez, vous avez Y, vous assurez le service de Z. Je veux savoir quel est le modèle économique au niveau unitaire, ou pour le produit réel que vous vendez. Je veux savoir à qui vous vendez ça, en termes de clients. Je veux savoir si vous avez des contacts qui vont particulièrement vous aider. Est-ce que vous avez des contacts dans la distribution, est-ce que vous avez un contact pour la production. Ou, une fois de plus, la validation. Ça aide de dire que vous n'êtes pas tout seul. Mais tout le monde a des concurrents. Une société sans concurrence, ça n'a jamais existé. Même si la concurrence est une manière un peu passée, je veux savoir exactement qui sont vos concurrents, et ça m'aidera à évaluer comment vous pouvez vous intégrer là-dedans. Mais je veux aussi savoir en quoi vous êtes unique. Si je sais ce que font vos concurrents, comment allez-vous éviter que vos concurrents mangent votre part du gâteau? Tout cela est lié au ...
Het vertelt me de context. Het geeft me de armatuur voor de rest van je verhaal. Zo kan ik alles relateren aan iets dat je me al verteld hebt. Dus dan stel je me je managementteam voor. Het helpt als je ervaring hebt. Dan de grootte van de markt. Waarom moet deze markt aangeboord worden? Ik wil je product kennen, dat is erg belangrijk. Nu is dit geen verkoop-pitch. Ik hoef niet alle kleine details te weten. Ik wil weten: wat is het? Als het een website is, laat je een screenshot zien. Doe geen live demonstratie. Nooit doen! Een opgenomen demonstratie, of iets dat me toont waarom mensen datgene gaan kopen. Dan wil ik weten -- nu ik weet wat je verkoopt -- hoe ga je er geld aan verdienen? Voor iedere verkochte X krijg je Y, lever je dienst Z. Ik wil weten wat het bedrijfsmodel is op stuks-basis, voor het werkelijke product dat jij verkoopt. Ik wil weten aan wie je dit verkoopt, welke klanten. Ook wil ik weten of je relaties hebt die jou gaan helpen. Of je een distributieovereenkomst hebt met iemand, of een productie-partner... Validatie. Dit toont aan dat je groter bent dan slechts dit kleine ding hier. Iedereen heeft echter concurrentie. Er is nooit een bedrijf geweest dat geen concurrentie had. Zelfs als het de oude manier van doen is. Ik wil exact weten wat jouw concurrentie is. Dan kan ik beoordelen hoe je in deze hele operatie past. Dan wil ik weten waarom jij speciaal bent. Als ik weet wat je concurrentie doet, hoe ga je voorkomen dat zij de kaas van je brood eten? Dit alles leidt naar het financiële overzicht. Je kunt niet pitchen aan een durfkapitalist zonder je financiën te tonen. Ik wil een jaar of twee terugkijken, of zolang je al actief bent. En ik wil drie of vier of vijf jaar vooruitkijken. Vijf is wat veel. Vier is waarschijnlijk redelijk. En hoe gaat het bedrijfsmodel dat je toonde op product-basis, vertaald worden in een bedrijfsmodel. Hoeveel widgets ga je verkopen? Je verdient bedrag X per widget. Ik wil weten wat de drijver is. We gaan dit jaar 100 ...

SK : Oui. La plupart sont des spécifications des enseignants. Nous en avons fait pour les élèves pour qu'ils voient leurs données, mais nous travaillons en boucle fermée avec les enseignants eux-mêmes. Et ils disent littéralement : « Hé, ça c'est bien, mais... » Comme ce graph de focalisation, beaucoup d'enseignants disaient : « J'ai le sentiment que beaucoup d'élèves vont et viennent sans se concentrer sur un sujet. » Donc nous avons fait ce diagramme de focalisation. Donc tout a été conduit par les enseignants. C'était plutôt dément. BG : Est-ce prêt pour un grand lancement ? Pensez-vous que beaucoup de classes devraient essayer ce système la rentrée prochaine ?
SK: Oh ja. De meeste waren aangevraagd door de leerkrachten. We hebben er een paar voor de leerlingen gemaakt, zodat ze hun gegevens kunnen zien. Maar we krijgen strakke feedback van de leerkrachten zelf. Ze zeggen letterlijk: Dit is leuk, maar ... Zoals die focusgrafiek. Vele leerkrachten zeiden: Ik heb de indruk dat vele kinderen van hier naar daar springen en zich niet op één onderwerp concentreren. Dus maakten we de focusgrafiek. Het is allemaal gedreven door de leerkrachten. Het is best gek. BG: Is dit klaar voor prime-time? Denk je dat vele klassen dit volgend schooljaar moeten uitproberen?

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.

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.

Cela va améliorer nos vies, mais il y a aussi des problèmes dont il faut être conscient. Le premier, c'est l'idée que l'on puisse être puni à cause de prédictions, que la police utilise les Big Data un peu comme dans « Minority Report ». On appelle ça la prévision policière ou la criminologie algorithmique. L'idée est que, si on prend beaucoup de données par exemple où des crimes ont été commis, on sait où envoyer les patrouilles. C'est logique. Mais le problème, c'est qu'on ne s'arrêtera pas aux données de localisation, on va aller jusqu'au niveau de l'individu.
Het verbetert ons leven, maar er zijn problemen waar we ons van bewust moeten zijn. De eerste is het idee dat we gestraft kunnen worden voor onze voorspellingen en dat de politie ook big data gebruikt. Een beetje als in de film 'Minory Report'. Het heet 'predictive policing' (voorspellend politiewerk), of algoritme-criminologie. We nemen daarbij een hoop gegevens bijvoorbeeld waar criminaliteit voorkwam, om te weten we waar agenten hun ronde moeten doen. Dat lijkt slim maar het probleem is dat het niet zal blijven bij gegevens over de locatie, maar dat tot op het individuele niveau zal gaan.

Ce que l'on voit, manifestement, c'est beaucoup d'exemples d'ouvertures des données gouvernementales, pas encore assez d'exemples, mais on commence à voir se produire cette pratique qu'ont les gens de créer et de générer des applications innovantes à partir des données gouvernementales.
We zien veel voorbeelden van de openstelling van overheidsgegevens, nog niet genoeg voorbeelden, maar we zien een begin van de creatie van innovatieve toepassingen bovenop de overheidsgegevens.