Traduction de «données de leur » (Français → Néerlandais) :

Ce que j'essaie donc de vous montrer ici, ce sont les données d'une classe pilote à Los Altos, où ils ont pris deux classes de CM2 et deux classes de 4ème et ont complétement éventré leur vieux programme de maths. Ces enfants n'utilisent pas de manuels, ils ne reçoivent pas de cours à schéma unique. Ils travaillent avec la Khan Academy, ils utilisent ce logiciel, pour à peu près la moitié de leurs cours de maths. Je vous assure que nous ne voyons pas ça comme une formation complète en maths. Son intérêt est -- et c'est ce qui se passe à Los Altos -- de libérer du temps. Ça montre où sont les blocages et les facilités, ce qui rend sûr que vous maîtriser les systèmes d'équations, et ça libère du temps pour les simulations, les jeux, les mécanismes, la construction de robots, pour estimer la hauteur d'une colline en se basant sur son ombre. L'idée est donc que l'enseignant entre dans la classe chaque jour, chaque élève travaille à son propre rythme -- et c'est un réel tableau de bord de l'école du district de Los Altos -- et ils observent ce tableau. Chaque ligne est un élève. Chaque colonne est un des concepts. Le vert indique que l'élève est déjà compétent. Le bleu indique qu'il travaille dessus -- pas besoin de s'inquiéter. Le rouge indique qu'il est bloqué. Ce que fait l'enseignant, c'est littéralement dire : « Laissez-moi intervenir sur ces enfants dans le rouge. » Ou encore mieux : « Laissez-moi prendre un des élèves dans le vert qui est déjà compétent dans ce concept pour en faire la première ligne offensive et devenir véritablement le tuteur de son camarade. » (Applaudissements) Je viens d'une réalité basée sur les données, donc nous ne voulons pas que l'enseignant intervienne en ayant à poser des questions bizarres : « Oh, qu'est-ce que tu ne comprends pas ? » ou « Qu'est-ce que tu comprends ? » et tout le reste. Donc notre idée est de vraiment munir les enseignants d'autant de données que possible -- de réelles données qui, dans presque tout autre domaine, so ...
Wat ik jullie hier toon, zijn gegevens van een pilootschool in het schooldistrict Los Altos. Ze namen twee klassen van de 10-jarigen en twee van 12-jarigen en beenden hun oude wiskundecurriculum helemaal uit. Deze kinderen gebruiken geen handboeken. Ze krijgen geen eenheidsworst -lessen. Ze doen Khan Academy. Ze gebruiken de software voor ongeveer de helft van de wiskundeles. Laat me duidelijk zijn: we zien dit niet als de volledige wiskundeles. Het effect hiervan is -- en dat gebeurt in Los Altos -- dat er tijd vrijkomt. Dit is blokkeren en aanpaken, zorgen dat je een stelsel van vergelijkingen kan afwerken. Dat maakt tijd vrij voor simulaties, games, mechanica, robots bouwen, schatten hoe hoog die heuvel is op basis van zijn schaduw. Het paradigma is dat de leerkracht elke dag binnenkomt, dat elk kind op zijn eigen tempo werkt -- en dit is een live dashboard van het schooldistrict Los Altos -- en dat ze dit dashboard bekijken. Elke rij is een student. Elke kolom is een van die concepten. Groen betekent dat de leerling het al onder de knie heeft. Blauw betekent dat ze eraan werken -- komt in orde. Rood betekent dat ze vastzitten. En wat de leraar doet is letterlijk alleen maar zeggen: Laat me ingrijpen op de rode kinderen. Of nog beter Laat me een van de groene kinderen roepen, die dat concept al onder de knie hebben, om de eerste aanvalslinie te vormen en hun klasgenoten te coachen. (Applaus) Ik kom uit een omgeving die erg op data is gericht. We willen niet dat de leerkracht tussenbeide moet komen en het kind rare vragen moet stellen, als: Dus wat begrijp je niet? of Wat begrijp je wel? enzovoort. Ons paradigma is dat we de leerkrachten met zoveel mogelijk gegevens wapenen. Echte gegevens, zoals dat in ongeveer elk ander domein wordt verwacht, of het nu financiën, marketing of productie is. De leerkrachten kunnen vaststellen wat er fout gaat met de leerlingen. Zo kunnen ze hun interactie zo productief mogelijk maken.

Et si notre cerveau a pris tant d’ampleur c'est surtout parce qu'il a acquis une nouvelle « pièce », le lobe frontal et plus particulièrement une région appelée le cortex préfrontal. Qu’accomplit pour nous le cortex préfontal qui puisse justifier la restructuration complète du crâne humain en une fraction de temps évolutionnaire? Il s'avère que le cortex préfontal accomplit un tas de choses, mais l'une des plus importantes est la simulation d’expériences. Les pilotes d'avion s'entraînent sur des simulateurs de vols pour éviter les erreurs lors de vols réels. L’être humain possède cette merveilleuse adaptation qui lui permet de simuler mentalement ce qu’il projette faire dans la vie réelle. C'est une prouesse qu'aucun de nos ancêtres ne pouvait accomplir et qu'aucun autre animal ne fait aussi bien que nous. C'est une adapation extraordinaire. Tout comme la préhension, se déplacer sur deux jambes et le langage, c’est l’une des choses qui a fait descendre notre espèce de l’arbre pour la conduire au centre commercial. Et....(rire)---nous l’avons tous fait. Bien sûr, Ben & Jerry's n'a pas de glace au foie et à l'oignon. Ce n'est pas parce qu'ils en ont testé et fait «Beurk!». C'est parce que sans quitter son fauteuil, on peut simuler cette saveur et faire «Beurk!». Faisons un diagnostique rapide avant de poursuivre. Voyons comment fonctionnent nos simulateurs d'expériences. Je vous invite maintenant à envisager deux versions du futur. Essayez de les simuler et dites-moi laquelle vous préféreriez. L'une est de gagner à la loto. Disons, 314 millions de dollars. Et l'autre est de devenir paraplégique. Pensez-y un moment. Vous ne croyez probablement pas avoir à y réfléchir longuement. Chose intéressante, il existe des données sur ces deux groupes de gens qui illustrent leur niveau de bonheur. Voici ce à quoi vous vous attendez, non? Mais ça, ce ne sont pas les données. Je les ai fabriquées! Voici les données réelles. Vous avez échoué le test et vous n'en êtes qu'au débu ...
Een van de hoofdredenen dat ons brein zo groot is geworden, is dat het een nieuw deel heeft gekregen, genaamd de frontaalkwab. In het bijzonder een deel dat de prefrontale cortex heet. Wat doet de prefrontale cortex voor jou, dat het de totale herziening rechtvaardigt van de architectuur van de menselijke schedel in een oogwenk van de evolutionaire tijd? Het blijkt dat de prefrontale cortex veel dingen doet, maar een van de belangrijkste dingen is dat het een 'ervaringsvoorspeller' is. Piloten oefenen in vliegsimulatoren, zodat ze geen fouten maken in echte vliegtuigen. Mensen hebben de geweldige aanpassing dat ze reële ervaringen in hun hoofd kunnen hebben voordat ze deze in het echte leven gaan uitproberen. Dit is een truc die geen van onze voorouders kon, en dat geen enkel ander dier kan doen zoals wij dat kunnen. Het is een geweldige aanpassing. Het staat bovenaan in de lijst met de opponeerbare duim, rechtop staan en taal als een van de dingen die onze soort uit de bomen heeft gekregen en de winkelcentra in. (Gelach) Jullie doen dit allemaal. Ik bedoel... Ben en Jerry's heeft geen lever-en-ui-ijs. Dat is niet omdat ze daarvan wat hebben opgeklopt, proefden en Bah zeiden. Dat is omdat, zonder uit je luie stoel te hoeven opstaan, je de smaak kunt simuleren en bah zegt voordat je het maakt. Laten we een snelle diagnose stellen voordat ik verder ga met de rest van het gesprek. Laten we eens kijken hoe je ervaringsvoorspellers werken. Hier zijn twee verschillende toekomstbeelden. Ik nodig jullie uit ze te beschouwen. Probeer ze je voor te stellen en me te vertellen welke je denkt dat je voorkeur heeft. De ene is het winnen van de loterij. Dit is ongeveer 250 miljoen euro. En de ander is het krijgen van een dwarslaesie. Denk er maar even over na. Je hebt waarschijnlijk niet het idee dat je hier over na hoeft te denken. Interessant genoeg, zijn er gegevens over deze twee groepen mensen, gegevens over hoe gelukkig ze zijn. En dit is precies wat je had verwacht, niet wa ...

Il y a tout un tas de possibilités de connectique comme des Legos que vous pouvez utiliser pour saisir, dans la vraie vie, dans le monde réel, des éléments comme les tremblements, la démarche l'enjambée, et tout ce genre de choses. Le problème, c'est que notre compréhension des chutes, aujourd'hui, comme celle de Mimi, s'établit avec des études étatiques que vous recevez par courrier 3 mois après que vous soyez tombé. et dans lesquelles on vous demande : Que faisiez-vous lorsque vous êtes tombé ? Si c'est ça la pointe de la technologie. Mais avec un instrument comme Shimmer, ou avec ce que nous appelons le Tapis Volant, dans lequel nous avons implanté des capteurs et des systèmes de caméra que nous avons récupérés de la médecine du sport nous les introduisons pour la première fois dans ces 600 foyers afin de collecter de véritables données sur la mécanique du mouvement pour identifier quels sont les changements subtiles qui sont sur le point de se produire et qui peuvent nous montrer que Maman encourt un risque de chute important. Et la plupart du temps nous pouvons faire deux interventions, et revoir les interactions médicamenteuses. Je suis un chercheur qualitatif, mais lorsque je regarde ces flux de données qui parviennent de ces foyers, je peux analyser ces données et vous dire le jour où un docteur leur a prescrit quelque-chose que personne d'autre ne savait qu'ils prenaient. Parce que nous pouvons voir les changements dans leur modèle personnel. D'accord ?
Er zitten allerlei soorten van plug and play op. Een soort lego waarmee je overal, in de echte wereld, dingen zoals tremor, manier van lopen, paslengte en dat soort dingen kan registreren. Het probleem voor ons begrijpen van vallen is dat je, net als bij Mimi, drie maanden nadat je viel, een enquêteformulier van de Staat in je e-mail vindt. Met de vraag : Wat was je aan het doen toen je viel? Dat is de huidige stand van de techniek. Maar met iets als de Shimmer, of met iets dat we het Magic Carpet noemen, met geïntegreerde sensoren in tapijt of op camera gebaseerde systemen die we ontleenden aan de sportgeneeskunde, beginnen we voor de eerste keer in die 600 oudere huishoudens werkelijke kinematische bewegingsgegevens verzamelen. Zo kunnen we begrijpen wat de subtiele veranderingen zijn, die kunnen aantonen dat mams risico loopt om te vallen. Meestal kunnen we dan het probleem oplossen met een paar interventies, door de medicijnen wat aan te passen. Ik ben kwalitatief onderzoeker, maar als ik kijk naar de datastromen uit deze woningen, kan ik je vertellen op welke dag een arts iets heeft voorgeschreven waarvan niemand anders afwist. Omdat we de veranderingen in hun patronen in het huishouden zien. Niet?

À ce stade, vous devez penser: « Ok, Susan, on comprend, on peut prendre des données et leur faire dire ce qu'on veut. » Et c'est vrai, c'est absolument vrai, mais, le défi c'est que nous avons cette chance d'essayer de leur donner nous-mêmes un sens car, franchement, les données ne se créent pas leur sens.
Nu denken jullie misschien, Ok, Susan, we snappen het, je kunt data alles laten zeggen. En dat is waar, echt waar, maar de uitdaging is dat we de kans hebben om er zelf betekenis aan te geven, omdat de data zelf geen betekenis geeft.

Les organismes municipaux ont accès à de nombreuses données et statistiques sur tous les aspects de la vie urbaine. Mais comme le suggère l'analyste de données Ben Wellington dans sa conférence, ces organismes ne savent pas toujours quoi faire avec leurs données. Il fait la preuve qu'il est possible de répondre à des questions incongrues grâce à des mesures de traitement de données, et ainsi d'obtenir des renseignements étrangement utiles, et il partage avec nous ses conseils afin que les grands ensembles de données rendus publics puissent être utilisés par tous.
Lokale overheden beschikken over een weelde aan gegevens en statistieken, waarin elk deel van het stadsleven is opgetekend. Gegevensanalist Ben Wellington suggereert in deze onderhoudende talk dat ze echter soms gewoon niet weten hoe ze die gegevens kunnen gebruiken. Hij laat zie hoe een combinatie van vragen die je niet zou verwachten en slimme gegevensverwerking verrassend bruikbare inzichten kan opleveren. Ook deelt hij tips over het vrijgeven van grote verzamelingen gegevens, zodat iedereen daarvan gebruik kan maken.

L'an dernier, ici à TED, je vous ai demandé de me donner vos données, de mettre vos données sur le web, en partant du principe que si les gens mettent leurs données sur le web, les données gouvernementales, scientifiques, communautaires, quoi que ce soit, ce sera utilisé par d'autres personnes pour faire des choses merveilleuses, d'une manière qu'ils n'auraient jamais pu imaginer.
Afgelopen jaar hier bij TED vroeg ik jullie mij jullie data te geven, jullie data op het web te zetten, op de basis dat als mensen hun gegevens op het web zetten -- overheidsdata, wetenschappelijke gegevens, gemeenschapsgegevens, wat het ook mag zijn -- dat het door andere mensen gebruikt gaat worden om prachtige dingen te doen, op manieren die ze nooit hadden kunnen bedenken.

Des gens que vous ne connaissez pas viennent, vous regardent, vous touchent et vous triturent. Quand je dis à ces survivants du cancer que l'outil créé pour les protéger empêche leurs données d'être utilisées, d'autant plus que seulement 3 à 4% des personnes atteintes d'un cancer participent aux études cliniques, leur réaction n'est pas Merci, mon Dieu, de protéger ma vie privée. C'est un scandale d'avoir ces informations et de ne pas pouvoir les exploiter. C'est aussi un accident.
Mensen die je niet kent, komen je betasten. Als ik overlevenden van kanker vertel dat geïnformeerde toestemming eigenlijk verhindert dat hun gegevens worden gebruikt, zelfs als slechts drie tot vier procent van de mensen die kanker hebben voor een klinische studie intekenen, dan is hun reactie niet: “Dank u, God, voor de bescherming van mijn privacy.” Het is verontwaardiging dat we deze informatie hebben en ze niet mogen gebruiken. Dat is niet goed.

Que se passe-t-il quand on combine ces technologies ? Disponibilité croissante des données faciales ; capacité améliorée de reconnaissance faciale par les ordinateurs ; mais aussi le cloud computing, qui donne à chacun de nous dans cette salle la puissance de calcul qui, il y a quelques années à peine, était du registre des services spéciaux ; et l'informatique omniprésente, qui permet à mon téléphone, pourtant pas un super-ordinateur, de se connecter à Internet et d'y réaliser des centaines de milliers de mesures faciales en quelques secondes. Et bien, nous émettons l'hypothèse que le résultat de cette combinaison de technologies sera un changement radical de nos conceptions mêmes de la vie privée et de l'anonymat. Pour tester cela, on a réalisé une expérience sur le campus de l'Université Carnegie Mellon. On a demandé à des étudiants qui passaient de participer à une étude, on a pris une photo d'eux avec une webcam, et on leur a demandé de répondre à un sondage sur un PC portable. Pendant qu'ils répondaient au sondage, on a téléchargé leur photo sur un groupe de cloud-computing, et on a utilisé un outil de reconnaissance faciale pour faire correspondre cette photo à une base de données de centaines de milliers d'images, qu'on avait téléchargée depuis des profils Facebook.
Wat gebeurt er zodra je de volgende technologieën combineert: grotere beschikbaarheid van gezichtsdata, verbeterde gezichtsherkenning, én cloud computing, wat iedereen in deze zaal de rekenkracht geeft waarover een paar jaar geleden enkel agentschappen met drie letters beschikten, en alomtegenwoordig computergebruik, wat mijn telefoon in staat stelt, en dat is geen supercomputer, om verbinding te maken met het internet en daar honderdduizenden gezichtsberekeningen te maken in een paar seconden? We vermoeden dat als gevolg van de combinatie van deze technologieën onze opvattingen over privacy en anonimiteit radicaal zullen veranderen onze opvattingen over privacy en anonimiteit radicaal zullen veranderen Als test voerden we een experiment uit op de campus van Carnegie Mellon University. We vroegen studenten om deel te nemen aan een onderzoek, we namen hun foto met een webcam. Daarna moesten ze een vragenlijst invullen op een laptop. Terwijl zij de vragenlijst invulden, uploadden wij hun foto naar een cloud computing wolk. We gebruikten een gezichtsherkenner om de foto te vergelijken met honderdduizenden foto's die we hadden gedownload van Facebookprofielen.

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.

On a donc besoin de matériaux en cycles fermés, mais il faut analyser leur composition pour évaluer les risques de cancer, de malformations à la naissance, d'effets mutagènes, d'atteinte au système immunitaire, la durée de biodégratation, leur contenu en métaux lourds, la connaissance de leur processus de production, etc. Notre premier produit était un textile issu de l'analyse de 9800 produits chimiques de l'industrie textile. Avec les règles explicitées, nous en avons éliminé 9762. Il ne nous en restait que 38. Nous avons créé une base de données des 4000 produits chimiques les plus utilisés dans l'industrie, que nous publierons dans 6 semaines,
We hebben materialen in gesloten cyclussen nodig, maar we moeten ze analyseren tot op het miljoenste deeltje voor kanker, geboorteafwijkingen, mutagene effecten, verstoren van ons immuunsysteem, bio-afbreekbaarheid, duurzaamheid, gehalte aan zware metalen, kennis van hoe we ze maken en hun productie enzovoort. Ons eerste product was een textiel waarvoor we 8000 chemicaliën analyseerden in de textielindustrie. Door gebruik te maken van die intellectuele filters, elimineerden we er 7962. Er bleven 38 chemicaliën over. Sindsdien hebben we de 4000 meest gebruikte chemicaliën in de menselijke productie in een database gestopt. We geven deze database vrij over zes weken.